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AI時代的認知裂谷與K型分化:你是那1%嗎?

AI時代閱讀會被取代嗎

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本文來自微信公眾號:AIGC從0到1,作者:01Flow,原文標題:《你是那1%嗎?——AI時代的認知裂谷與K型分化》,題圖來自:AI生成

一、地球的傷疤,人類的起點

在非洲東部,一道長達6400公里的巨大裂痕縱貫大陸,仿佛地球被撕開了一道傷疤。這就是東非大裂谷——人類誕生的搖籃。

300萬年前,這場地質(zhì)劇變撕裂了非洲大地,也撕裂了古猿的命運。裂谷西側,森林依舊茂密,黑猩猩的祖先繼續(xù)樹棲生活;裂谷東側,氣候驟變成干旱草原,被迫走下樹冠的古猿,有的學會了直立行走、制造工具,最終進化成人類;有的則在殘酷篩選中滅絕。

今天,一道無形的“認知裂谷”正在撕開人類的大腦。

這道裂谷的名字叫AI,一場認知環(huán)境的劇變——就像當年裂谷阻斷了濕潤氣流,AI正在切斷“必須自己思考”的生存壓力。站在這道裂谷邊緣,人類再次面臨演化級別的選擇:

你會成為那退化的99%,還是進化的1%?

二、大地撕裂:System 3的降臨

1. 新的“氣候逆轉”

賓夕法尼亞大學沃頓商學院的最新研究《思考——快、慢與人工:人工智能如何重塑人類推理以及認知投降的興起》揭示了一個驚人現(xiàn)象:當人們可以使用AI助手解決認知問題時,超過50%的情況下他們會選擇咨詢AI。更關鍵的是:

  • 當AI正確時,人們的準確率提升25%

  • 當AI錯誤時,準確率下降15%

  • 即使AI明顯錯誤,仍有73.2%的人無條件接受其答案

研究者將這種現(xiàn)象命名為“認知投降”(Cognitive Surrender)——不是用AI輔助思考,而是放棄思考本身,把判斷權完全交給機器。

傳統(tǒng)認知科學認為人類有兩個思考系統(tǒng):

  • System 1(快思考):直覺、本能、快速反應


  • System 2(慢思考):理性、分析、深度推理

但AI時代,第三個系統(tǒng)誕生了:

  • System 3(人工思考):外部化、自動化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的認知系統(tǒng)


就像300萬年前裂谷改變了氣候,System 3正在改變?nèi)祟惖恼J知生態(tài)。


2. “認知投降”的代價

在網(wǎng)上發(fā)AI話題時,評論區(qū)總有人說:“不能讓AI代替人思考”、“AI會胡說八道誤導人”……

這些爭論本身就是分化的證據(jù)??绶奶煲殉沙B(tài),解釋成本極高,被解釋的人已經(jīng)配不上解釋的成本了。

研究數(shù)據(jù)更殘酷:

  • 信任AI越高的人,越容易“認知投降”(效應量OR=4.36)


  • 批判性思維越弱的人,越無法識別AI錯誤

  • 即使給予金錢激勵和即時反饋,仍有58%的人無法推翻錯誤的AI建議


三、絕境求生:兩條分化的道路

1. 裂谷西側:留在森林的“獨立者”

研究中有一群人,他們幾乎不使用AI(≤1次),被稱為“Independents”(獨立者)。

他們的特征:

  • 高認知需求(喜歡燒腦思考)

  • 高流體智力(解決新問題的能力)


  • 堅持用自己的大腦解決問題

但他們面臨嚴峻困境:

  • 在時間壓力下,準確率暴跌13.5%


  • 無法享受AI帶來的效率紅利


  • 在需要大量信息處理的任務中,逐漸被邊緣化

他們就像留在森林里的黑猩猩——保持了“純粹性”,但失去了進化優(yōu)勢。

2. 裂谷東側:走向草原的“AI用戶”

另一群人頻繁使用AI(≥2次),但他們內(nèi)部又分化為兩個亞種:

工具使用者(42%)——認知卸載者

  • 把AI當“實習生”:聽取建議,但保留最終判斷

  • 能在AI錯誤時推翻建議(override率42%)


  • 在激勵+反饋機制下,準確率從77%飆升至85%

  • 他們是直立行走、制造石器的早期人類

依賴者(58%)——認知投降者

  • 把AI當“導師”:無條件接受答案

  • 即使AI錯誤,仍然照單全收


  • 信心爆棚,但準確率暴跌至30%以下


  • 他們是依賴腐肉、最終滅絕的古猿分支


關鍵分水嶺不是“用不用AI”,而是“能否保持批判性思維”。


3. 未來的1%:System 3架構師

但還有第三種人——他們不是使用AI,而是設計AI如何思考。

這1%的人掌握著AI時代真正稀缺的六大能力:

(1)設計與審美能力:判斷什么體驗更舒適、什么表達更高級(AI只能模仿,無法判斷“更好”)


(2)講故事的能力:把信息變成別人愿意相信、愿意行動的敘事(AI生成文字,人類賦予意義)


(3)共情能力:理解他人的真實動機和情緒(AI模擬情感,人類理解人性)


(4)跨界整合能力:連接不同領域,創(chuàng)造新解決方案(AI在單領域深耕,人類跨界創(chuàng)新)


(5)探索與玩的能力:在不確定中尋找可能性(AI優(yōu)化已知答案,人類探索未知問題)


(6)賦予意義的能力:回答“為什么要做”(AI提供效率,人類提供方向)

這六大能力,AI越強大,就越稀缺。


四、裂谷效應:不可逆的認知分層

1. 加速器:正反饋循環(huán)

AI不是縮小差距,而是指數(shù)級放大差距:

會用AI的人:

效率提升 → 更多時間學習 → 更會用AI → 能力飛躍

不會/拒絕用AI的人:

效率落后 → 焦慮抵觸 → 更拒絕AI → 能力退化

研究數(shù)據(jù)觸目驚心:

  • 在時間壓力下,獨立者準確率從47%跌至33%


  • 而AI工具使用者,準確率從80%僅降至71%


  • AI成為了“認知義肢”——用的人如虎添翼,不用的人寸步難行

2. 分選器:誰會被淘汰?

進化論決定了人類是“大腦吝嗇鬼”(Cognitive Miser):

  • System 2(人腦推理)極度耗能且慢


  • System 3(AI推理)極其廉價且快

只要有機會,大腦一定會把System 2的工作外包給System 3。

高風險群體畫像:

  • 高AI信任 + 低批判思維 = 認知投降者

  • 他們會說:“AI比我聰明,為什么不聽它的?”


  • 他們會說:“思考太累了,AI給答案不香嗎?”


但問題是:當AI錯誤時,他們已經(jīng)失去了糾錯能力。

就像醫(yī)生過度依賴AI診斷后,獨立診斷能力退化(“deskilling”現(xiàn)象);程序員過度依賴AI coding后,失去了debug的直覺。

3. 新物種的誕生?

未來的分化:

  • 99%的人退化成“純System 1用戶”:只會被動消費AI生成的答案,喪失深度思考能力

  • 1%的人進化成“System 3架構師”:設計AI如何思考,掌握六大稀缺能力

這還是同一個物種嗎?

當兩個群體的認知能力差距大到無法溝通(“跨服聊天”),當他們的生存策略完全不同,當他們的后代繼承截然不同的能力……

生物學上,這叫“生殖隔離”的前兆。

五、站在裂谷邊緣的選擇

1. 爭議:進化還是退化?

樂觀派:AI解放了人類,讓我們專注更高級的創(chuàng)造,就像汽車解放了雙腿。

悲觀派:認知投降導致思考能力退化,就像失去飛行能力的渡渡鳥。

真相可能是:兩者都對——1%在進化,99%在退化。

2. 你能做什么?

個人層面:刻意練習“推翻AI”

研究顯示,當給予激勵和反饋時,人們推翻錯誤AI建議的比例從20%提升至42%。這說明:

  • 認知投降不是宿命,而是習慣


  • 刻意設置“摩擦”:不要一鍵接受AI答案

  • 把AI當“魔鬼代言人”:故意找它的漏洞


  • 培養(yǎng)六大稀缺能力:從今天開始


一個簡單測試:

下次用AI時,問自己三個問題:

  • 我能獨立驗證這個答案嗎?

  • AI可能在哪里出錯?

  • 如果AI不存在,我會怎么思考?


如果你答不上來,你已經(jīng)在“認知投降”了。

社會層面:設計“認知摩擦”

  • AI素養(yǎng)教育:不是教“怎么用”,而是“何時不用”


  • 強制思考機制:高風險決策(醫(yī)療、法律)必須人類復核


  • 透明度要求:AI必須標注“不確定性”,而非假裝全知


3. 歷史的回聲

回到東非大裂谷。那些第一批直立行走的古猿,一定被同伴嘲笑過:

“為什么要站起來?四肢著地不是更穩(wěn)嗎?”

“為什么要做石器?用手抓不是更快嗎?”

300萬年后,我們知道答案。

今天,那些選擇“逼自己做那1%”的人,也在被嘲笑:

“AI都能做了,你還自己想干嘛?”

“效率不是最重要的嗎?”

但也許,他們正在書寫新的演化故事。

六、你的選擇

人類的榮耀,始于一場撕裂家園的災難;文明的誕生,寫在每一道地球的傷疤之上。

而今天,一道無形的認知裂谷正在撕開我們的大腦。

站在裂谷邊緣,你有三個選擇:

1. 留在西側的森林(獨立者):拒絕AI,保持純粹,但可能被時代拋棄

2. 走向東側的草原,但依賴腐肉(認知投降者):無腦使用AI,短期舒適,長期退化


3. 走向東側的草原,學會制造工具(System 3架構師):駕馭AI,保持批判,進化成新人類

第三條路最難,但也是唯一通向未來的路。

因為當AI成為水和空氣一樣的基礎設施,能駕馭它的人將成為神,被它駕馭的人將成為寵物。

你是那1%嗎?

如果不是,從今天開始,逼自己成為那1%。

因為在演化面前,沒有中間地帶。

參考文獻:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646

本文來自微信公眾號:AIGC從0到1,作者:01Flow

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