認知債務：當 AI 成為大腦的「拐杖」，我們還會獨立思考嗎？

「我已經兩個月沒寫過程式碼了。」一位 Anthropic 的資深工程師在內部調查中坦承。在這家 AI 領導企業，27% 的工作已經由 AI 完成。這不是未來的科幻場景，而是 2026 年的現實。

當我們慶祝 AI 帶來的生產力革命時，MIT Media Lab 的最新神經科學研究卻揭示了一個令人不安的發現：長期使用大型語言模型（LLM）會導致前額葉活動降低 23%，而當使用者試圖回到純腦力工作時，表現下降了 18%。

這就是「認知債務」（Cognitive Debt）——就像軟體開發中的技術債務，為了短期效率而犧牲長期品質，AI 輔助工具可能正在讓我們的認知能力累積「債務」，而這筆債終將需要償還。

一、AI 時代的認知革命：從「思考者」到「提示工程師」

什麼是認知債務？

「認知債務」這個概念源自軟體工程的「技術債務」（Technical Debt）。當開發者為了趕進度而採用快速但不完美的解決方案時，會累積技術債務，未來需要花更多時間重構。

類似地，當我們過度依賴 AI 工具來完成原本需要深度思考的任務時，我們的大腦會「外包」這些認知功能，導致相關神經通路萎縮、技能退化。短期內，我們感受到效率提升；長期來看，基礎認知能力可能受損。

為何現在討論這個議題？

2025-2026 年成為認知債務研究的關鍵時刻，三大重磅研究相繼發表：

1. MIT Media Lab (2025年6月)：首次用 EEG 腦電波測量證明，長期使用 ChatGPT 會改變大腦活動模式^[1]

2. 南加州大學 USC (2025年1月)：深度觀察 14 位軟體工程師，發現 AI 輔助開發中出現三大認知偏誤^[2]

3. Anthropic (2026年1月)：內部研究顯示，使用 AI 輔助的開發者在測驗中得分比手寫程式碼者低 17%^[3]

當 ChatGPT 的用戶數突破 2 億、GitHub Copilot 成為開發者標配、學生用 AI 完成作業成為常態，這不再是少數人的實驗，而是影響整個世代的認知轉變。

台灣的現況

根據《比薪水》2025 年調查，台灣有 63% 的勞工 在工作中使用 AI 工具，其中科技業更高達 82%。台大、清華、交大等資訊工程系開始調整課程，在允許使用 AI 的同時，也強調「無 AI 基礎訓練」的重要性。

教育部 2025 年推動的「AI 素養教育計畫」明確指出：「AI 是輔助工具，不是思考的替代品。培養學生的批判思考與問題解決能力仍是教育核心。」

二、大腦如何與 AI 互動：神經科學的警示

MIT 的開創性實驗

MIT Media Lab 的 Nataliya Kosmyna 和 Pattie Maes 教授設計了一個巧妙的實驗^[1:1]：

實驗設計：

• 將參與者分為三組進行問題解決任務
• 組 A：使用 ChatGPT 等大型語言模型
• 組 B：使用傳統搜尋引擎（Google）
• 組 C：純腦力思考（對照組）
• 同時使用 EEG 腦電波儀測量前額葉活動

震撼的結果：

認知卸載：雙面刃

正面效果：

• 降低工作記憶負荷，讓大腦專注於高層次思考
• 節省時間處理更多任務
• 減少認知疲勞

負面效果：

• 神經通路的「用進廢退」
• 基礎技能萎縮
• 過度依賴外部工具

類似的現象已在其他領域出現：

• 倫敦計程車司機研究：為了記憶複雜路網，他們的海馬迴（負責空間記憶）顯著增大^[4]
• GPS 導航研究：長期使用 GPS 的人，空間導航能力明顯下降^[5]
• 計算機效應：過度依賴計算機的學生，心算能力退化^[6]

現在，AI 正在更大規模、更多認知領域重複這個模式。

神經可塑性的警示

人腦具有「神經可塑性」（Neuroplasticity）——根據使用頻率重組神經連結。這是把雙刃劍：

• 積極面：學習新技能時，相關腦區會增強
• 消極面：不使用的功能，神經連結會弱化

當我們把「記憶」外包給 AI、把「推理」外包給 AI、把「創作」外包給 AI，我們的大腦會逐漸失去這些能力的神經基礎。

三、認知偏誤的放大器：AI 如何改變我們的思考模式

USC 的軟體開發研究

南加州大學的 Xinyi Zhou 和 Souti Chattopadhyay 教授深度觀察了 14 位使用 GitHub Copilot 和 ChatGPT 的軟體工程師^[2:1]，發現三大認知偏誤顯著增加：

1. 確認偏誤（Confirmation Bias）：75% 出現率

現象：開發者傾向於相信 AI 生成的代碼是正確的，即使有明顯問題。

案例：
一位工程師要求 AI 生成排序演算法。AI 產生了一個時間複雜度 O(n²) 的氣泡排序，但工程師沒有質疑，直接採用。當被問到為何不用更高效的快速排序（O(n log n)）時，他回答：「AI 給的，應該夠好了吧？」

心理機制：

• AI 被視為「權威」，降低批判性思考
• 節省認知資源的「懶惰原則」
• 社會認同效應（「大家都在用 AI」）

2. 錨定效應（Anchoring Effect）：68% 出現率

現象：AI 的第一個建議會強烈影響後續所有思考，即使有更好的方案。

案例：
一位資深開發者描述：「當 Copilot 建議用遞迴解決問題時，我的大腦就卡在遞迴的框架裡了。後來發現迭代更簡單，但當時完全沒想到。」

心理機制：

• 大腦傾向於「路徑依賴」
• 首次資訊形成心理框架
• 改變初始方向需要更多認知資源

3. 自動化偏誤（Automation Bias）：82% 出現率

現象：過度信任機器判斷，忽視自己的專業直覺。

案例：
一位工程師使用 AI 生成的 SQL 查詢，雖然隱隱覺得效能有問題，但還是部署到生產環境。結果造成資料庫查詢超時，影響數千用戶。

心理機制：

• 機器被認為「不會犯錯」
• 分散責任（「AI 說的，不是我的錯」）
• 確認 AI 輸出比自己思考更省力

Stack Overflow 的崩塌

一個更宏觀的證據：Stack Overflow 的流量在 2023-2025 年下降了約 50%^[7]。開發者不再花時間理解問題、搜尋答案、閱讀討論，而是直接問 ChatGPT。

表面上這提高了效率，但也意味著：

• 深度學習機會的喪失
• 多元解決方案的缺失
• 社群知識共享的斷裂

四、從深度思考者到提示工程師：心智模型的重構

什麼是心智模型？

「心智模型」（Mental Model）是我們對某個領域如何運作的內在理解。傳統學習過程中，我們通過試錯、實踐、反思逐步建立完整的心智模型。

傳統學習路徑：

1. 遇到問題 →
2. 查閱資料 →
3. 嘗試解決 →
4. 失敗反思 →
5. 修正理解 →
6. 建立心智模型

AI 輔助路徑：

1. 遇到問題 →
2. 問 AI →
3. 複製貼上 →
4. （跳過理解）

問題在於：沒有建構過程，就沒有深刻理解。

Anthropic 的發現

Anthropic 2026 年 1 月的研究^[3:1]發現了關鍵差異：

高分組開發者（測驗前 25%）：

• 用 AI「建立理解」："為什麼這樣寫？"
• 主動修改 AI 代碼
• 會質疑 AI 的選擇

低分組開發者（測驗後 25%）：

• 用 AI「委託生成」："幫我寫完"
• 直接複製貼上
• 盲目信任 AI

關鍵不在於「是否使用 AI」，而在於如何使用 AI。

皮亞傑的建構主義警示

瑞士心理學家 Jean Piaget 的建構主義理論強調：知識不是被動接收的，而是主動建構的。

當 AI 提供「現成答案」時，我們跳過了建構過程。這就像：

• 看別人健身 vs 自己健身
• 看食譜 vs 實際做菜
• 讀旅遊指南 vs 親自探索

沒有建構，就沒有真正的學習。

Centaur 模型的啟示

2024 年 10 月，由 15 個國際機構合作完成的「Centaur」計畫^[8]發表於 Nature。這是首個能模擬人類認知過程的基礎模型，整合了 160 個心理學實驗、60,000 名參與者的數據。

研究發現：LLM 已經可以模擬許多人類認知過程，包括記憶、推理、決策。

這引發一個深刻問題：如果 AI 能做人類認知能做的事，人類還需要培養什麼獨特能力？

答案可能是：

• 元認知：對自己思考過程的覺察
• 創造性整合：跨領域連結不同知識
• 倫理判斷：基於價值觀的決策
• 情境智慧：理解複雜社會脈絡

五、解方與未來：在 AI 時代保持認知健康

個人層面：刻意練習與認知維護

就像健身需要刻意鍛鍊，認知健康也需要主動維護。

實踐建議：

1. 「無 AI 訓練日」：每週至少一天，完全不使用 AI 完成工作

   • 強迫大腦重新啟動深度思考
   • 就像健身的「去適應週期」

2. 「先思考再求證」原則：

   • 遇到問題先獨立思考 5 分鐘
   • 寫下自己的初步方案
   • 再用 AI 驗證或補充
   • 目標：保持主動思考

3. 「解釋測試」：

   • 使用 AI 後，強迫自己解釋：
     • 為什麼這個方案有效？
     • 還有其他選擇嗎？
     • 如果沒有 AI，我會怎麼做？

4. 刻意暴露於困難：

   • 選擇稍微超出能力的挑戰
   • 不要每次都走最省力的路
   • 認知摩擦是成長的必要條件

教育層面：培養 AI 時代的新素養

台灣教育部 2025 年的「AI 素養教育計畫」提出：

核心能力：

1. 批判性提示工程：會問好問題，而非只是丟問題給 AI
2. AI 輸出驗證能力：識別 AI 的錯誤、偏見、局限
3. 深度理解能力：不滿足於表面答案，追求本質理解
4. 倫理判斷：何時該用 AI、何時不該用

教學策略轉變：

台灣案例：

• 彰化師範大學：在諮商技巧課程中導入 AI 聊天機器人，學生練習完後必須撰寫反思報告，分析 AI 反應的優缺點^[9]

• 台灣大學資工系：「演算法課程」保留 30% 的「手寫程式考試」，禁用任何 AI 工具，確保基礎能力^[10]

• 台灣師範大學：開發「AI 素養檢測量表」，評估學生的 AI 批判思考能力^[11]

組織層面：設計促進深度思考的工作流程

企業不應該只追求「AI 使用率」，而要關注「AI 協作品質」。

建議實踐：

1. 混合工作模式：

   • 60% 時間可用 AI 輔助
   • 40% 時間必須獨立完成
   • 定期輪換，保持技能新鮮

2. Pair Programming 復興：

   • 一人用 AI 生成，另一人批判審查
   • 強制討論與解釋
   • 互相挑戰假設

3. 「認知健康檢查」：

   • 定期評估員工核心技能
   • 不是為了考核，而是為了發現退化
   • 提供「技能充電」培訓

4. 績效指標調整：

   • 不只看產出速度
   • 也看程式碼品質、創新性
   • 重視「無 AI 情境下的應變能力」

技術層面：設計負責任的 AI 工具

AI 開發者也有責任設計「促進思考」而非「取代思考」的工具。

設計原則：

1. 「慢思考」機制：

   • 不要立即給答案
   • 先引導使用者思考：「你覺得這個問題的關鍵是什麼？」
   • 提供漸進式提示，而非完整解答

2. 顯示不確定性：

   • 明確標註 AI 的信心水平
   • 「我 70% 確定這樣可行，建議你驗證...」
   • 鼓勵批判性思考

3. 解釋與教學模式：

   • 不只給答案，也解釋為什麼
   • 「我選擇這個方法是因為...」
   • 幫助建立心智模型

4. 主動識別過度依賴：

   • 追蹤使用模式
   • 當檢測到連續高頻使用，提醒：
     • 「你今天已經問了 50 個問題，要不要試試獨立思考？」

政策與研究：長遠規劃

英國 AI 安全研究所 (AISI) 2025 年啟動了「認知科學研究計畫」^[12]，目標是：

1. 長期追蹤 AI 使用者的認知能力變化
2. 建立「認知債務」的量化指標
3. 為政策制定提供科學證據

台灣的機會：

台灣擁有：

• 世界級的神經科學與心理學研究團隊
• 高度數位化的社會（AI 使用率高）
• 完善的教育體系

可以成為「AI 時代認知健康」研究的領先者，建立：

• 長期追蹤資料庫
• 本土化的 AI 素養框架
• 教育與產業的最佳實踐案例

結語：效率與自主性的平衡

AI 不是敵人，也不是救世主。它是一面鏡子，映照出我們對「智能」、「學習」、「工作」的假設。

認知債務提醒我們：

• 短期效率 ≠ 長期能力
• 工具的便利性 ≠ 認知的健康
• AI 輔助 ≠ AI 依賴

關鍵問題不是「AI 會不會取代人類」，而是「我們要成為什麼樣的人類」：

• 是擁有深度思考能力、能與 AI 協作的「增強人類」？
• 還是失去基礎技能、只會下指令的「退化人類」？

MIT 的研究負責人 Pattie Maes 教授說：「AI 是拐杖，但我們不應該讓自己變成需要拐杖的人。」

在這個 AI 無處不在的時代，刻意保持認知的獨立性，可能是我們這代人最重要的生存技能。

參考文獻

延伸閱讀：

• UNESCO (2024). AI Competency Framework for Students and Teachers.
• Holstein, J., & Satzger, G. (2025). Development of Mental Models in Human-AI Collaboration. ICIS 2025.
• Kahn, L. A. (2025). The Myth of the Human-in-the-Loop and the Reality of Cognitive Offloading. Perry World House.
• 台灣教育部 (2025). 推動 AI 素養教育開啟人工智慧教學新模式. 教育政策白皮書.
• 鄭惠珍, 陳雪華 (2004). 知識組織方法探討－從人工智慧、認知心理學角度論之. 圖書館學與資訊科學.

本文撰寫於 2026 年 1 月，基於最新認知科學與 AI 研究。
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