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微软研究院和卡内基梅隆大学的团队做的研究，他们调查了319位经常在工作中使用AI的上班族，职业有程序员、教师、护士、设计师等，收集到了936个真实使用的案例。
他们的这个调查，主要集中在两个问题上：
- 第一个是用AI工作时，人们什么时候会动脑子思考？
- 第二个是AI会让动脑这件事情变得更轻松还是更困难？
论文中有四个值得我们反思的发现。
第一个发现是“越相信AI，大脑越偷懒”
这句话怎么理解呢？
就是在所有的案例里，有59%的用户完全相信AI输出的内容，不进行检查。
这个场景其实就像在考试时，这是一门你特别擅长的学科，但是因为你旁边的学霸跟你的答案不一样，你就完全相信学霸写的答案，毅然改掉了自己的正确选项。
在使用AI时也是一样的，最近我看到很多人因为DeepSeek的火爆，开始用它写的内容来更新自己的公众号。
但是有些文章里的内容，内行人一看就是错误百出。
尽管DeepSeek这次推出的R1推理模型，在思考能力上的确非常厉害。
不过，万事都有正反两面。
R1模型出现幻觉的比例也非常高，不仅是自己前一个模型的4倍，同时也高于同类产品的平均水平。
这里面的原因其实也容易理解，我们都认识一些学霸，他们哪怕拿到一些很简单的问题也会马上往复杂的地方想。
因为懂得太多了，老想着“不可能有这么简单的题目吧”。
不像我们学渣一样，能看懂题目并且写出一种解法就不错了，压根不会想那么多。
我们不应该低估AI的能力，但是同样也不应该高估AI的能力。
调研数据显示：
对AI盲目自信的人，主动检查AI准确性的概率会比其他人低69%。
所以，无论是用AI写一个大纲，还是写一封邮件，或者是写一段代码，我们一定不能让大脑偷懒，完全相信AI的输出。
第二个发现是“自信的人更较真，也更累”
有些用户在使用AI时特别较真AI给出的答案，而这种情况在经验丰富的用户身上尤其明显。
例如在资深程序员这个群体里，有75%的人会仔细检查AI生成的代码，这个过程无疑会非常费力。
还有一位护士，她用AI帮自己写糖尿病护理手册，但输出完后，她会一条条对照医院的指南，确保内容百分之百正确。
第三个发现是“AI改变了工作方式”
其实，它说的是，AI改变了工作中的一些环节，让部分工作变得更省力，另外一些则更费力。
关于省力的部分，有72%的受访者选择了“找资料更快”这个选项。
这里的找资料涵盖面比较广，比如“用AI快速整理市场报告”“自动生成邮件或者PPT初版内容”。
而费力的部分，是需要检查AI的“胡编乱造”。其中，有56%的受访者要花更多的时间去验证AI给出的信息。
也要花时间去调整AI输出语言的风格，例如把一些夸张或者华丽的语气，变得比较口语化。
第四个发现是“存在可能会变傻的长期风险”
不过，因为这种调查无法用智商测试等方式拿到量化指标，所以研究团队只是强调在一种情况下，存在会“变傻”的长期风险。
这种情况就是有60%的用户在写简单的邮件、或者是总结会议纪要时，会直接相信AI的输出，自己不会进行思考或者检查。
针对这个现象，研究团队表示，尽管目前没有证据证明使用AI会让人变傻，但长期来看，确实存在这种风险。
它主要体现在基础能力的退化上。举个例子，如果我们平时总是依赖计算器，突然被要求手算，可能就不会了。
包括我们经常打字的人，突然要用笔写字，也可能会忘记一些特别简单的字怎么写。
在论文的结尾，研究团队给出了三条针对普通人使用AI的小建议。
第一是在高风险任务中，例如医疗、法律等方面的任务，必须进行人工核对。之前就有AI给律师编造了一堆不存在的判决案例。
第二是在一些低风险任务中，例如写邮件或者摘要等环节，要跟AI进行互动，这个互动最好是“反问”或者“抬杠”。
例如在写东西时，可以说“这段话需要补充什么数据吗？”做决策的时候，可以说“你考虑过相反的情况吗？”
其实对于这个建议，我还有一个补充，那就是你可以选另一款AI工具当你的杠精。
比如，当你写完一篇文章后，可以让这个AI充当挑剔的读者，运用批判性思维来给文章挑刺、提出尖锐的意见。
这样一来，你就能提前发现文章中的逻辑漏洞，避免发布后被人指出。而当你已经被AI“恶狠狠地骂过一次”后，再发到网上或者朋友圈，再被骂的时候，你的内心反而会充满了怜悯：
第三个建议是遇到难题不要马上问AI，自己不思考。
你可以先在笔记或者文档里，整理自己知道的信息和背景，思考如何询问AI能获得自己想要的内容。如果有条件的话，可以每周完成几个完全不用AI的写作任务。
其实，这项研究通篇都在说一个简单的道理。那就是我们可以使用AI，但是不能盲目地依赖AI。
无论是任务的发起，还是推进和产出，我们自己才是第一责任人。
如果我们长期不动脑子，万一有一天AI出了问题，我们可能就会措手不及。
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