人工智能让我们愚蠢吗？也许，根据世界上最大的AI公司之一

我们大多数人都可以在脑海中做很多事情。尝试将16,951除以67，而无需伸手拿笔和纸。或计算器。尝试在上周收据的前面进行每周购物，而无需清单。或在手机上。

通过依靠这些设备来帮助我们的生活更轻松，我们是否使自己更聪明或笨拙？我们是否将效率提升交换为越来越接近愚蠢的物种？

关于生成人工智能（AI）技术（例如Chatgpt），该问题尤其重要每周3亿人。

根据最近的论文由Microsoft和美国卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的一组研究人员组成，答案可能是肯定的。但是故事还有更多。

想好

研究人员评估了用户如何看待生成AI对自己的批判性思维的影响。

一般而言，批判性思维与思考良好有关。

我们这样做的一种方法是根据既定的良好的规范和良好的推理方法来判断自己的思维过程。这些规范包括诸如精确，清晰度，准确性，广度，深度，相关性，意义和参数的意义等价值观。

可能影响思维质量的其他因素包括我们现有世界观的影响，认知偏见，并依赖不完整或不准确的心理模型。

最近研究的作者采用了批判性思维的定义由美国教育心理学家本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom）及其同事于1956年开发。这根本不是一个定义。相反，这是对认知技能进行分类的一种层次结构方式，包括召回信息，理解，应用，分析，合成和评估。

作者指出，他们更喜欢这种分类，也称为“分类法”，因为它易于应用。但是，由于它是设计的，所以它已经失利了，并被抹黑罗伯特·马扎诺（Robert Marzano）确实是由布鲁姆本人。

特别是，它假设存在认知技能的层次结构，其中所谓的“高阶”技能是基于“低阶”技能的。这不符合逻辑或基于证据的理由。例如，通常被视为最终或高阶过程的评估可以是在某些情况下进行查询的开始，也可以很容易执行。决定思维的复杂性而不是认知的上下文。

在研究中使用此分类法的一个问题是，许多生成AI产品也似乎用它来指导自己的输出。因此，您可以将这项研究解释为测试生成AI是否通过设计的方式有效地构建用户对批判性思维的思考。

布鲁姆的分类学也缺少批判性思维的基本方面：批判思想家不仅执行这些和许多其他的事实认知技能，但表现良好。他们之所以这样做，是因为他们对真理有一个总体关注，这是AI系统所没有的。

对AI的更高信心等于不太批判性思维

研究今年早些时候出版了“频繁的AI工具用法和批判性思维能力之间的显着负相关”。

这项新研究进一步探讨了这一想法。它调查了319名知识工作者，例如卫生保健从业人员，教育工作者和工程师，他们在生成AI的帮助下讨论了936项任务。有趣的是，该研究发现用户认为自己在执行任务时使用批判性思维少于在验证和编辑阶段提供监督。

在高风险的工作环境中，产生高质量工作的愿望与对报复的恐惧相结合，是用户参与批判性思维以审查AI产出的强大动力。

但是总的来说，参与者认为效率的提高远远超过了提供这种监督所花费的努力。

该研究发现，对AI充满信心的人通常表现出批判性的不那么批判性，而对自己的信心更高的人则倾向于表现出更为批判的思维。

这表明生成的AI不会损害一个人的批判性思维。

有问题的是，该研究过于依赖自我报告，这可以是受到一系列偏见和解释问题。撇开这一点，用户将批判性思维定义为“设定明确的目标，完善提示并评估生成的内容以满足特定的标准和标准”。

这里的“标准和标准”更多地是指任务的目的，而不是批判性思维的目的。例如，如果输出“符合其查询”，则符合标准，并且如果“生成的伪像是功能性的”标准，则标准为工作场所。

这就提出了一个问题，即该研究是否真正衡量了批判性思维。

成为批判思想家

在新研究中，隐含的想法是，在监督阶段行使批判性思维至少要比对生成AI的过度依赖的反省性更好。

作者建议生成AI开发人员添加功能以触发用户的关键监督。但这足够了吗？

在制定要测试的问题和假设时，在使用AI阶段的每个阶段都需要进行批判性思维，以及在询问输出以确定偏见和准确性时。

确保生成AI不会损害您的批判性思维的唯一方法是在使用它之前成为批判性思想家。

成为一个批判性思想家需要确定和挑战索赔背后的未阐明的假设并评估各种观点。它还需要练习系统的和有条理的推理和合作，以与他人一起测试您的想法和思考。

粉笔和黑板使我们在数学方面更好。生成的人工智能能否使我们更好地擅长思考？也许如果我们小心，我们也许可以使用生成的AI来挑战自己并增强我们的批判性思维。

但是与此同时，我们总会有一些步骤，并且应该采取行动来改善我们的批判性思维而不是让AI为我们做思考。

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