AI越用越順手，但人們的批判性思維正在退化

# AI越用越順手，但人們的批判性思維正在退化

隨著生成式AI工具迅速滲透職場，企業在享受效率提升的同時，正面臨一個嚴峻的隱患：員工的批判性思維能力正在悄然弱化。哈佛商業評論近日發表研究指出，過度依賴AI不僅可能導致專業知識脫離實際情境，還將引發組織內認知多元性的喪失，進而損害企業的敏捷性與創新根基。這項研究整合了管理學、認知科學、人機交互等多學科成果，並訪談了多家正在探索AI落地方案的企業高管，為組織如何應對這一挑戰提供了全新思路。 ## 從“黑箱效應”到“認知順從”

早在生成式AI熱潮興起之前，學術界就已關注到“黑箱效應”現象：從業者在不理解分析工具原理的情況下盲目信任其輸出，長此以往會侵蝕專業判斷力。而近期研究則帶來了更多警訊。麻省理工學院媒體實驗室2025年一項關於大語言模型認知成本的研究，以及沃頓商學院2026年的研究，都證實了使用AI的人傾向於不再質疑和核驗AI的輸出結果。這種被稱為“認知順從”的現象，意味著人類正在將思考的主動權交了出去。研究指出，AI的普及可能導致企業內部專業知識脫離具體情境。AI能夠輕鬆調取事實與數據，卻無法結合情境對知識做出有意義的解讀。數據中蘊藏的大量細微信息，往往只有兼具直覺、共情能力和跨領域實踐經驗的人才能捕捉。

舉例而言，即便AI能夠通過律師資格考試，它並不一定理解司法體系中各方的微妙訴求、案件的差異化成因，以及專業領域如何與法律體系交織互動。律師如果單純依賴AI，卻不熟悉案件細節與複雜的司法環境，很可能曲解證據或出現判斷失誤。## 同質化思維正在扼殺創新

更令人擔憂的是，AI還容易催生組織內部的同質化思維。多項研究表明，大語言模型往往會壓縮觀點的多樣性：一方面模型容易固守最初產生的思路，另一方面存在“平均化”傾向。這會引導使用者忽略反常、意料之外的信息，而創新洞見往往恰恰誕生於此。生成式AI的泛濫可能形成單一思維圈層，使組織喪失創新不可或缺的多元經驗與視角，同時削弱企業對外部變革信號的感知能力。 值得注意的是，企業為壓縮成本而削減初級崗位，短期內看似節省開支，卻可能導致中層管理者出現人才斷層——而當前企業正高度依賴這批管理者的情境化理解能力。研究人員警告，越依賴AI，企業反而越需要掌握專業領域知識的人才，來負責核驗AI輸出、靈活應對新情況、預判潛在風險。 ## 反向運用AI：讓技術主動挑戰你的假設

面對這些風險，研究者提出了“反向運用AI”的思路，借鑑古希臘哲學家蘇格拉底的提問法，引導人們自主探尋答案並意識到自身認知侷限。大型製藥公司阿斯利康於2025年8月發起的“與我共創提示詞”挑戰賽就是一個成功案例。這個為期10天的項目由一系列簡短練習組成，鼓勵員工動手試驗AI，鍛鍊批判性思考能力，全公司超過1500名員工參與其中。參與者學到的不僅是如何撰寫提示詞，更重要的是掌握一種思考方式：藉助提示詞倒逼自己深度學習、深入挖掘。活動推出一年後，已有超過50個團隊與業務部門落地該項目，數千名員工參與挑戰。

另一個案例來自學術界：蘇黎世聯邦理工學院和新加坡南洋理工大學的研究團隊在一場24小時黑客馬拉松中，組織了近2000名參與者組成近500支隊伍。研究發現，當AI不斷向參與者提出質疑，幫助他們區分方案中新穎與既有的內容時，這些團隊產出了更加多樣、更具創新性的想法。這表明，AI的設計方式直接影響著人類的創造力表現。## 劃定“無AI時空”，守護人類主導權

企業在搭建AI治理框架時，除了考慮在哪裡應用AI，更應該思考哪些場景、哪些時段不應使用AI。研究建議打造“無AI的自由思考空間”，借鑑過去企業應對信息過載的實踐。例如，可以設定特定時段要求員工不使用生成式AI工具，或者設計“准入式交互界面”——只有在用戶先輸入自己結合情境形成的思考後，系統才開放AI輔助功能。有研究報告指出，一家澳大利亞電信運營商要求中層管理者在使用AI工具之前，先進行“無AI戰略會議”，迫使大家首先依靠自己的判斷和經驗進行頭腦風暴。研究強調，要確保人類能夠塑造技術，首先要給員工——尤其是新入行的員工——提供在沒有AI工具的情況下處理特定任務的機會，以此積累專業能力和情境知識。

總部位於里斯本的轉型設計諮詢公司With Company則在戰略和創意項目中持續試驗“並行工作模式”。在2024年與一家初創公司進行的實驗中，兩個團隊同步完成了同一個品牌策劃任務：一組採用傳統設計流程，另一組大量依賴AI支持。結果顯示，AI在信息轉錄、綜合歸納、快速探索和拓展可能性方面表現出色，而框架搭建、優先級判斷和價值取捨仍然高度依賴人類的解讀和情境理解。最終，項目選用了人類團隊的方案，但從中總結出的並行模式經驗被持續應用於後續項目。## 跳出聊天框：重新定義人機交互

目前絕大多數生成式AI都採用聊天機器人架構，提供“一問一答”式的交互。然而研究指出，這種界面形式並不適用於所有場景。現實中經常出現的情況是，聊天界面退化成一團混亂的“對話”：辦公人員面對AI輸出的海量文本不堪重負，AI再模仿人類調整後的表述繼續作答，進一步加劇了混亂。人機交互研究早已打破了“人機交互只能依靠鍵盤鼠標”的固有認知。近期學術論文提出，應當摒棄“無摩擦用戶界面”，轉而打造一類新界面：直接展示原始數據，同時呈現多方對立的論據，倒逼使用者主動梳理信息、對比不同備選方案、審慎權衡。實證研究表明，這類複雜的交互界面在數學、編程等使用者本身已是專家的領域中效果突出。

例如，谷歌開發了“AI聯合數學家”工具，配備靈活的交互界面，既能輔助數學家推進研究工作，也能協助驗證證明過程、排查漏洞，通過標註系統將完整的推理步驟可視化，使推導過程清晰可見。## 結語：讓AI成為幫手，不是主人

隨著AI持續滲透到各類組織中，管理者應當拋開行業炒作熱潮，以全面、平衡的視角來規劃企業的AI應用。技術永遠需要人來解讀，它根植於具體情境，使用者擁有改造和調整技術的主動權。想要真正應對挑戰，我們不能只把技術當成工具，而要將其視為一套人類可以塑造的系統。這意味著企業需要設計由AI賦能的工作環境，守護人的自主判斷力和主導地位。 學好提示詞本身沒有錯，但若想從根本上化解批判性思維退化的風險，企業必須有策略地開展AI試點探索，釐清如何藉助技術賦能工作、守住專業能力根基、培育多元思維。正如研究者所強調的：AI應該是幫你思考的工具，而不是替你思考的主人。人類應當主動塑造人工智能，而非被人工智能所塑造。