所有AI的饋贈，早已在暗中標好了價格

華爾街見聞

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生成式AI不僅在重塑千行百業，也從根本上改變着人類寫作、認知與思考的方式。在ChatGPT3.5發佈後，一種樂觀的預期廣為流傳：AI將帶來「工作平權」。 2023年，兩位麻省理工學院的經濟學博士，在《Science》期刊上發表實證研究，為此論調提供了佐證：即生成式AI能顯著提升低績效員工的表現，有望彌補其與高績效員工的差距，從而減少不平等。 Science期刊的編輯對此總結道，「技能較弱的參與者從...

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Society發表的論文，正是對這一系列關鍵問題的正面回應。\n研究的核心由兩部分構成。研究一是一項大規模的自然實驗，通過分析ChatGPT3.5發佈前後，橫跨全部21個學科門類的超41萬篇學術論文，剖析AI對全球知識生產的真實影響；研究二則是一場持續追蹤數月的縱向行為實驗，在實驗室環境中，探究AI對個人認知能力的長期因果效應。\n研究團隊結合斷點回歸設計與機器學習等技術，為我們揭示了生成式AI對個人創造力與羣體同質性的長期且真實的影響。\n\n該期刊為JCR一區top，影響因子12.5，在socialscience,Interdisciplinary分類下271本期刊中排名第2\n01 41萬篇論文的「集體無意識」\n\n最可怕的不是噪音，而是眾聲一詞。\n\n研究一是一項大規模的自然實驗。\n研究團隊從權威的Web of Science核心數據庫中，抽取了橫跨物理科學、生命科學與生物醫藥、應用科學、社會科學、藝術與人文等全部21個學科門類的學術產出。通過對超過17,000名學者的隨機抽樣，團隊最終彙集了這些學者在ChatGPT-3.5發佈前後的全部419344篇論文，構建了一個龐大的數據集，以此剖析AI對全球知識生產的真實影響。\n\n生成式AI發佈前後學術界論文同質性和創造力結果示意圖\n如上圖所示，在2022年之前，全球學術產出的創造力（紅/藍線）與同質性（灰線）均在平穩增長。但在ChatGPT3.5發佈之後，兩條曲線的斜率均出現了急劇的拉昇。\n即GPT3.5發佈後，學術界在顯著加速知識產出（創造力）的同時，也以更快的速度加劇了其內容的同質化，清晰地展示了生成式AI對知識生產的「雙刃劍」效應。\n為了證明觀察到的變化是由AI引起的，而非巧合，研究團隊採用了一種名為「斷點回歸設計」（RDD）的因果推斷方法。\n如何做\n他們將2022年12月ChatGPT-3.5的發佈作為一個天然的「時間斷點」。一篇論文發表在該日期之前還是之後，對於單個學者而言，存在着諸多其無法控制的偶然因素（如審稿週期），這就近似構成了一個隨機分配的「實驗組」（有機會使用AI）和「對照組」（無法使用AI）。\n為何可靠\n這種「準隨機」的特性，使得研究者可以有效剝離其他長期因素的干擾，精準識別出AI帶來的因果效應。為確保該方法的嚴謹性，團隊還進行了一系列專門的統計檢驗，證實學者們並未在「斷點」前後進行大規模的「憋稿」或「搶發」等策略性行為，從而保證研究結果的可靠性。\n如何量化「創造力」與「同質性」指標？\n在確認了因果關係之後，研究團隊從「創造力」和「同質性」兩個維度對這40多萬篇論文進行了量化分析。\n 創造力，由論文發表的「數量」和發表期刊的「質量」（JCR分區）進行評估\n\n\n數量：學者發表論文的總數。\n\n\n質量：論文發表期刊的JCR分區（JournalCitationReportsQuartiles）。這是一個權威的期刊評級體系，Q1代表該領域影響力排名前25%的頂級期刊，Q4則為末位的25%。\n\n\n 同質性：通過內容相似度和語言風格相似度進行評估\n\n\n內容相似度：採用SBERT深度學習模型，將論文摘要的語義轉化為數字「向量」，再通過計算向量間的「餘弦相似度」，來判斷其在核心意思上的相似程度。\n\n\n語言風格相似度：通過字符級匹配算法，掃描並計算論文摘要之間重複出現的短語和句式，以此衡量寫作風格的相似性。\n\n\n冰冷的雙刃劍：更高效，也更單調\n如圖所示，分析結果清晰地揭示了一個「雙刃劍」效應。\n一方面，AI的出現確實成為了學術產出的強大「加速器」：學者的人均年發表量增加了0.9篇，發表期刊的質量平均提升了6%，這一效應在技術和物理科學等領域尤為突出。\n但另一方面，效率的提升正以思想和表達的多樣性為代價。數據顯示，論文的語言風格相似度平均每年驚人地增加了79%，同時論文的內容主題也出現了顯著的趨同，其中物理科學、藝術與人文學科的同質化現象最為嚴重。\n\n斷點回歸結果圖\n北大研究團隊的這項大規模自然實驗，為我們提供了真實世界的宏觀證據：生成式AI確實是學術產出的強大「加速器」，它幫助學者更快地產出、並發表在更好的期刊上。然而，這種效率的提升，正以思想和表達的多樣性為代價。\n全球的知識生產，似乎正在這場「大交換」中，變得更高效，也更「單調」。\n與此同時，研究一也留下了一個更深層次的問題：這種宏觀趨勢，對每一個身處其中的個體，究竟意味着什麼？AI帶來的創造力提升是真實的個人能力成長嗎？\n為了回答這個問題，研究團隊在研究二中進行了一場持續追蹤數月的縱向行為實驗，在可控的實驗室環境中探究AI對個人認知能力的長期因果效應。\n02 AI留下的創造力傷痕\n\n思想一旦屈從於習慣，便失去了創造的可能。\n\n事實上，已經有不少實驗室用小樣本的實證研究，從不同角度印證了宏觀數據所揭示的趨勢。例如，康奈爾大學的研究發現，AI寫作助手會犧牲文化獨特性，使用户的表達趨向「西方範式」；聖塔克拉拉大學的研究也表明，使用ChatGPT的個體，其創意在語義上更為雷同。\n尤其值得一提的是，麻省理工學院的研究團隊通過腦電圖（EEG）技術直接觀測了個體的大腦，發現使用ChatGPT的學生組，其大腦活動水平遠低於僅靠自己思考或使用搜索引擎的小組。\n這些研究共同指向一個結論：AI正以降低認知投入和犧牲多樣性為代價來提升效率。\n\nEEG實驗過程中的參與者示意圖\n然而，大部分研究都聚焦於使用AI的即時影響，鮮有探究當AI「離場」後，其效果能否持續，以及其長期的負面影響是否會消退。\n北大的這項研究在此方面做出了新的嘗試\n它不僅在為期七天的實驗中觀察AI的即時作用，更通過實驗結束後的第30天和第60天兩次獨立的追蹤測試，系統性地檢驗了AI依賴所帶來的長期後果。這使得我們能夠真正看清，AI帶來的究竟是可遷移的「能力」，還是一種短暫的、無法內化的「幻覺」。\n具體而言，北大研究團隊在研究二中將61名大學生隨機分為兩組：「AI實驗組」（可使用ChatGPT-4）與「純腦力對照組」。\n實驗設計分為三個關鍵階段：首先，所有參與者在第一天均不使用AI，完成創造力基線測試；隨後，在第二至第六天，「AI實驗組」在AI輔助下完成每日的創造力任務，「純腦力對照組」則在沒有輔助的條件下完成任務；最後，也是最關鍵的，在第七天、第三十天和第六十天，所有參與者都必須在無AI輔助的情況下，完成最終的追蹤測試。\n\n實驗設計示意圖\n為了全面地評估「創造力」，研究採用了複合的任務模式，涵蓋了多個維度。這些任務包括：\n\n\n\n發散思維測試：經典的「替代用途任務」（AUT），要求參與者為日常物品（如「一支鋼筆」）想出儘可能多的新穎用途。\n\n\n創意問題解決：更貼近真實世界的商業場景題，例如要求參與者為一款「智能單車」設計創新功能。\n\n\n聚合思維測試：在追蹤階段加入的「遠距聯想測驗」（RAT），要求參與者找到一個能同時連接三個不相關詞語的關聯詞。\n\n\n洞察力問題：經典的「蠟燭問題」，要求參與者用一盒圖釘、一根蠟燭和一盒火柴，將蠟燭固定在牆上，並且不能讓蠟滴到桌上。\n\n\n\n為確保評估的科學性，研究採用了該領域的「黃金標準」——專家共識評估法（CAT）。多位專家評委在對分組情況和研究目的毫不知情的「雙盲」條件下，獨立地對數千份創意產出（包括髮散性思維任務和複雜問題解決方案）的新穎性、實用性、靈活性等多個維度進行打分。極高的數據一致性（評分者信度ICCs>0.90）確保了評估結果的科學與公正。\n研究二中同質性的測量方法，採用了與研究一完全相同的技術方法，確保了兩個研究之間評估標準的一致性。\n\n創造力：ChatGPT對AUT和解決問題兩類創新任務的影響\n\n同質性：ChatGPT對AUT的內容同質性和語言風格同質性的影響\n實驗結果清晰地揭示了一個殘酷的不對稱性：\n\n\n\n創造力的提升是短暫、不可持續的：在使用AI的階段（第2-6天），「AI實驗組」的各項創造力指標確實遠超「純腦力組」。然而，一旦AI被撤走，這種優勢便瞬間消失。從第7天開始直到第60天，兩組的創造力表現再無顯著差異。更令人警醒的是，在第60天的聚合思維測試中，實驗組的參與者表現甚至顯著差於從未用過AI的對照組，AI帶來的，並非可遷移的「能力」，更像是一種無法內化的「幻覺」。\n\n\n思想的同質化卻是長期的，會留下「創造性傷痕」：與稍縱即逝的創造力提升相反，思想的同質化卻表現出了驚人的「粘性」。即便在停止使用AI兩個月後，「AI實驗組」的產出內容，無論在語義上還是語言風格上，依然比對照組表現出顯著更高的相似度。\n\n\n\n這項縱向追蹤研究用直接的因果證據，證實了AI對個人創造力的長期影響。AI帶來的可能只是一種無法內化的「創造力幻覺」，而它留下的思想趨同，卻可能成為一道難以消除的「創意傷痕」，長期存在於我們的認知與表達習慣之中。\n03 如果世界沒有了新創意\n\n這是最好的時代，也是最壞的時代。\n\n北大這項研究的結論，並非是讓我們因噎廢食，在AI時代裏徹底放棄AI。恰恰相反，它旨在提醒我們，必須有意識地去理解和應對，長期依賴AI對個體思維與認知習慣的深遠影響。\n研究中揭示的「同質化」趨勢，其背後有着深刻的認知科學原理：AI的輸出很容易對使用者產生強大的「錨定效應」。當AI迅速生成一個「看起來還不錯」的答案或框架時，我們的思維就會被這個初始方案「錨定」，後續的思考和創造便很難再大幅偏離，從而在羣體層面導致了思想的收斂。\n今年7月當黃仁勳在接受CNN的專訪時，拋出了一個冷靜的判斷：「如果世界沒有了新創意，那麼AI帶來的生產力提升就會轉化為失業。」\n\n當生成式AI被不斷使用，互聯網的信息、人類的知識庫正以前所未有的速度變得更加同質。北大的研究用冰冷的數據證實，這種趨勢真實存在。若社會能夠不斷湧現新的創意，AI會轉化為更多元的就業機會；若只重複舊任務，AI在幾秒內即可完成。\nAI放大了創意，也加速了「思路枯竭」者出局。\n04 在AI時代，如何保持思考的鋒利\n\nAI減輕了我們的工作負擔，但我們需要建立一個能深度思考的思維體系，能和AI進行交互，描述想要讓AI解決的問題，也要對問題進行推理，同時判斷AI是否正確回答了問題，我們要有辨證思維。—黃仁勳\n\n作為身處AI時代的個體，我們該如何自處？如何在享受AI便利的同時，避免陷入創造力荒漠？結合研究的啓示，以下是一些具體的行動建議：\n\n\n把AI當「思想陪練」：把它當成一個不知疲倦、能提供無限視角的「思想陪練」。用它來進行頭腦風暴，生成多種可能性，挑戰你的固有假設。但最終的篩選、深化、決策和對結果負責的，必須是你自己。\n刻意練習「認知摩擦」：對抗「錨定效應」最有效的方法，就是主動製造「認知摩擦」。不要輕易接受AI給出的第一個答案。刻意地去反駁它、尋找它的邏輯漏洞、質疑它未考慮到的方面，這種批判性思維的練習，正是保持我們獨立思考能力的關鍵。\n設定「無AI時間」：正如我們需要定期鍛鍊身體以防肌肉萎縮，我們也需要定期讓大腦進行無AI輔助的鍛鍊。每週定期劃定出一段「無AI時間」，用最原始的紙筆或空白文檔進行思考、規劃和創作。這種刻意的「認知斷舍離」，能確保我們大腦的核心創造與推理能力不會在安逸中退化。\n\n\n本文作者：涵清，來源：騰訊科技，原文標題：《所有AI的饋贈，早已在暗中標好了價格｜北大最新論文解讀》風險提示及免責條款\n\n            市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}