从IMO「抢跑」到AI「幻觉」：技术狂欢下的认知陷阱

情感透析 2025年08月03日 07:09 2 aaron

　　中国队不出所料地夺得头筹，斩获6 枚金牌。其中更是有两位同学获得满分，以231分的团队总成绩碾压全场。

　　在用于评估AI大模型在数学竞赛表现的MathArena.ai平台上，对当前最顶尖的AI公开大模型进行了测试。

　　在这场比拼中，得分最高的是谷歌Gemini 2.5拿到13分，也就是31%的分数，连铜牌都够不上。

　　在与人类完全相同的考试条件下作答，最终解出5道题，共获得35分，达到IMO金牌分数线，成功拿到了金牌。

　　结果当地时间19日下午5点43分，闭幕式一结束，5点50分OpenAI的官方就发布了“AI刚好压过金牌线”的消息。

　　虽然官方一直说的都是“OpenAI压上了金牌及格线”，但不少媒体为了省事，直接写成“AI夺得金牌”。

　　此外，OpenAI并未接收到任何参加IMO的邀请，更不用说究竟是谁给AI评出的35分好成绩。

　　这就相当于自己在家里做了一套高考真题，对照答案评分后，得出了一个我是高考状元，能上清华的结果。

　　但到了生活中，AI假大空的想法、胡乱编造的数据、古今中外虚实大乱炖的文章模板，甚至连AI造假的事也层出不穷。

　　从学生用AI文，到上班白领依赖AI生成报告，再到媒体行业机器人撰稿占比突破40%，人类正经历一场前所未有的“思考能力危机”。

　　抛开网络上营销号对AI的呼声，值得让我们思考的并不是AI会不会代替人类，而是我们总是习惯把思考的机会全部甩给AI，自己坐享其成。

　　以Cision发布的《2025全球媒体调查报告》为例，通过对19个国家3,126名记者的调研发现，53%的记者已在工作中使用生成式AI工具。

　　国内的某高校调查显示，使用AI辅助学习的学生中，仅28%能独立完成复杂逻辑推导，较五年前下降45%。

　　神经可塑性研究表明，长期依赖AI会导致大脑神经网络重构，前额叶的决策区域活跃度下降20%，视觉皮层的信息处理区域却变得异常活跃。

　　换句话说，使用AI大量处理认知工作，会让工作者参与创新所需的深层分析的过程大幅减少，思维出现断片现象，产生认知依赖症。

　　AI之所以能够高效产出内容，就是因为它直接搬运或者套用海量数据库中的表面规律，但却不会主动核实事实。

　　2023 年，纽约市协助政府服务的AI 聊天机器人，建议企业主扣除员工消费来获利，但真实的法律却明确规定了老板不能扣取员工的小费。

　　再比如，政策明确规定企业必须接受现金，不得歧视没有银行账户的客户。但是AI 却说“餐厅可以不提供现金付款选择”。

　　在面对具有信息变量的情况下，尤其是在涉及多变量分析时，AI就可能生成看似专业但逻辑不自洽的内容。

　　所以说，AI使用率的不断提高已成必然，但我们该做的不仅是改进算法，让人工智能更好的服务人类，而是如何才能在享受便利和坚守认知之间找到平衡。

　　以Open AI的第一个大模型GPT1为例，它有1.17亿个参数，到了GPT2，有15亿个，而GPT3则增长到了1750亿个，GPT4的参数更是达到令人震惊的1.8万亿个。

　　将AI的行为举止具象化，可以增进用户对AI技术的理解，识别其潜在的偏差，有助于平衡用户对AI的信任度和依赖度。

　　其次，还可以利用AI技术研究用户的心理机制，成果可以作为改进AI模式的参考，避免引发引发过度依赖。

　　AI技术通过自然语言处理和情感计算，能够实时分析用户的语言、语音和行为模式，识别潜在的心理健康风险。

　　在过度依赖AI的防控上，同样可以运用它的算法，通过分析用户的使用频次、情感表现、面部表情等，来提供特定的“AI戒断”方法，降低用户的依赖程度。

　　结语：AI的发展已成必然，频频“出圈”的背后不再只是算法的精进，还有认知主导权的易主。如何在技术狂欢与认知危机交织的时代始终保持警惕，避免沦为算法的附庸，才是人类驾驭科技的关键。返回搜狐，查看更多

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