如果明天起AI全消失，你会有什么变化？1222人实验给出答案

摘要：一项针对1200多人的实验发现：AI帮忙解决难题，短期确实高效，但离开AI后，人的表现反而比从未用过AI的人更差，而且更容易放弃。

我们每天都使用AI，有没有思考如果突然有一天没有AI了，我们会发生什么变化？

最近一篇论文《AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance》通过1222名参与者做了一个实验，揭开答案。

论文的作者来自作者来自卡内基梅隆大学、牛津大学、麻省理工学院、加州大学洛杉矶分校等机构。

先说论文结果：

研究显示，使用AI会降低人的毅力，并损害脱离AI后的独立表现。

也就是说，AI在短期内确实能帮你更快完成任务。但问题出在不用之后：当你不能再使用AI时，你的表现会比那些从来没用过AI的人还要差，而且可能会促使你中途放弃。

一、实验是怎么做的？

研究者组织了1222名参与者，完成了一系列随机对照实验。我们以其中一项数学推理任务为例，来详细拆解一下实验过程。

任务设计阶段：参与者需要解决一组数学应用题，难度中等偏上，而且所有题目都有标准答案，方便客观评分，实验分为练习阶段和测试阶段。

分组方式：参与者被随机分为两组。

AI使用组：在练习阶段可以使用AI助手。这个AI被设计成典型的大语言模型——当你输入问题，它会直接给出完整的解题步骤和最终答案。

无AI使用组：在练习阶段完全靠自己解题，不可以使用AI帮助。

关键变量：两组人员在练习阶段的任务完全相同，唯一的区别为是否可以使用AI。练习阶段时间约10分钟（大约3-5道题目）。

测试阶段：练习结束后，所有参与者将进入测试阶段，所有人都不可以使用AI，需要独立完成一组新的、难度相似的数学题。

研究者设置了两个主要指标：

第一个指标是解题正确率

第二个指标是毅力指标，看实验人员主动放弃的题目数量和放弃的平均时间。

二、实验结果：具体发生了什么？

结果发现

1. 短期效率确实提升

在练习阶段，使用AI的人员解题速度明显更快，正确率也略高于无AI组（因为AI直接给了答案）。这很符合常理，AI确实能帮人更快完成任务。

2. 脱离AI后，表现反而不如从未用过AI的人

正确率：之前使用过AI的人，在无AI试中的正确率明显低于从未使用过AI的对照组。

放弃率：使用过AI的参与者在遇到不会的题目时，更倾向于直接跳过或点击放弃，而不是继续尝试。对照组的参与者则平均多尝试了约两到三倍的时间才放弃。

3. 效果出现极快

仅约10分钟的AI交互，就足以产生上述效应。 也就是说，你不需要长期依赖AI——哪怕只是短时间内用AI完成了几道题，你的毅力和独立解决问题的能力就已经被测量到了变化。

4. 毅力下降是表现受损的中介变量

通过统计分析，研究者证实：AI辅助组在测试阶段表现差，很大程度上是因为他们更容易放弃。换句话说，AI没有直接让脑子变笨，而是通过削弱坚持下去的意愿，间接损害了表现。

三、为什么会这样？

论文给出的解释也不复杂：AI让人习惯了立刻得到答案的反馈回路。

当你遇到一个难题，AI在几秒内给出完整解答。这个过程很舒服，也很高效。但却失去了独自面对困难、挣扎着找到答案的经历。

而那种经历，恰恰是培养毅力和深层理解的关键。

心理学和教育学中有一个概念叫有效的挣扎（productive struggle）——学生在自己克服困难的过程中，才能真正掌握技能。AI把这个过程跳过了。

而且，当你习惯了AI的即时反馈，再回到没有AI的环境里，大脑的第一反应不再是我再想想，而是这太难了，放弃吧。实验中的放弃率数据也正好印证了这一点。

四、这不是第一个研究

这篇论文不是第一个发现AI有副作用的，近几年，有多个研究都指向了类似的方向：

沃顿商学院和宾大的研究（2026年2月）：在国际象棋AI辅导实验中，可以随时求助AI的学生，表现提升只有30%；而受控使用AI的学生提升了64%。而且学生明知道过度依赖AI会损害学习，还是忍不住去点帮助按钮，形成了“自我调节悖论”。

MIT媒体实验室：脑电图研究发现，长期使用ChatGPT的人，在无辅助写作时表现比从未使用过的人更差。神经连接从79个骤降至42个，降幅达47%。

微软和卡内基梅隆大学：生成式AI会削弱人的批判性思维能力——你越依赖它帮你思考，你自己就越不会思考。

这些研究都证实了，AI提升效率的同时，也可能会削弱人的基础能力，而且这个过程迅速且隐蔽。

论文的作者没有建议不要使用AI，而是建议AI的设计需要改变。

目前AI被优化成短视的协作者——追求即时、完整的答案，几乎从不说不。

而人类导师的做法是长远的协作者——他们会搭建学习框架，会故意不给出完整答案，把学生的成长放在眼前效率之上。

研究者建议，未来的AI应该更像人类导师，在提供帮助的同时，保留用户独立面对挑战的机会。不是直接给答案，而是给提示、给思路、引导用户自己解决问题。

对于我们普通用户来说，这个研究也提供了一个提醒

别把AI当成问题叮当猫，着急获取答案。

有意识地给自己留一些无AI的练习时间。

创作：Omni实验室

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