数字化和AI让人变蠢并淘汰弱者吗？

你是不是感觉当自己习惯了用豆包、Deepseek来写文章后，当遇到没有电、没有网、没有手机电脑的时候，无法使用这些AI工具，似乎就已经提笔忘字了，甚至无法组织起文章思路，自己的思维和写作能力在急剧下降？

还有很多人说做“一人公司”，是不是不能啥人都能持续驾驭 AI？参见 AI抢人类饭碗，人类怎样找工作

其实，人类能力一直在被信息技术重塑，作为信息处理的人脑具有节约能量、自适应的特性，在环境变迁的人类进化中，其机能持续用进废退。

前几天，有百年历史的精英咨询公司麦肯锡的CEO声称其公司60000员工中，有20000个是AI智能体的“数字员工”，并且声称未来一年半，要达到1:1的比例。

我非常好奇：当学霸出身的麦肯锡顾问们，习惯跟AI智能体做同事后，是不是也有对自己思维能力和写作能力下降的担忧？

（一）技术焦虑的本源

技术发展给人类带来的自身智能焦虑，古已有之。

早在2000年前，西方哲学开创者苏格拉底就曾经对文字的发展表示担忧。

苏格拉底认为，文字提供了一种虚假的记忆。如果人们习惯于依赖这种纸面上的符号，他们就不再需要在脑中通过深度内化来储存知识。他担心人们会变得看起来博学，实际上无知，因为他们只是读到了信息，而不是真正地掌握了真理。

苏格拉底崇尚“辩证法”，即通过面对面的实时问答来揭示真理。他认为文字是死的：如果你问书本一个问题，它只会永远重复同一套说辞——文字剥夺了知识的互动性和上下文感。

有讽刺意味的是，苏格拉底本人一生没有留下任何著作，他的思想是通过学生柏拉图记录下来的。如果没有文字保留苏格拉底的观点，我们甚至无法知道他这些担忧。

1450年左右，古登堡发明了活字印刷术。

在此之前，书籍由僧侣手抄，知识被精英阶层严格垄断。印刷术让书籍产量呈指数级增长，这引起了当时宗教界和知识界的恐慌。

精英知识分子担心平庸战胜精良，他们抱怨：印刷商为了利润，让世界充斥着愚蠢、无知、诽谤、亵渎和颠覆性的书籍。知识分子担心廉价的印刷品会稀释严肃学术的价值，就像今天我们担心社交媒体上的垃圾信息盖过严肃新闻。

而天主教会担心印刷术让《圣经》可以被任何人阅读和解读，这种知识的民主化导致思想的混乱。人们不再听从权威的统一口径，而是产生了无数种异见，这直接导向了后来的宗教改革和欧洲长达百年的宗教战争。

随着技术发展，当个体的大脑被过量的信息所淹没，尤其是错误或有害的信息，导致人们失去判断真理的能力，的确会产生社会共识的分崩离析。

从历史看，技术发展的副作用确实发生了——我们的记忆力确实不如古希腊人，社会共识也确实更难达成。但是，技术带来的人类认知外化，却让文明的总量在过去几百年里爆发式增长，人类个体的智慧也从简单的知识处理模式，变成复杂的系统性逻辑。

那么计算机出现这几十年，是在怎样改变我们的大脑和我们的社会——巧合的是，我自己的人生历程正好跟计算机从无到有这几十年同步，可以从亲身视角来观察事实、探索原理。

（二）计算机

20世纪中叶后，电子计算机出现的直接功能是数据处理自动化，包括分类、计算、汇总等；由此，人类已经放弃了心算、笔算、珠算等底层计算技能，今天大多数人对三位数的乘除法已失去直觉，心算能力可能还不如古罗马的会计师，谁还在记得多位数乘法的进位规则？

有心理学家将这种现象称为认知卸载（Cognitive Offloading），当外部工具（计算器/Excel）的准确性和效率远超生物脑时，大脑会自动关闭这些高耗能的底层回路进入区域性休眠状态。

尽管十多年前，中国学校课堂里还在就允不允许使用电子计算器产生争议，但是今天人们可能已经接受了放弃算术的能力的现实，因而，人类将算术能力外包给机器后，转而获得了定义算法和解释复杂模型的能力，例如处理气候变化或金融市场的大规模计算，人们只关心模型和算法，而不关心计算执行。

这类似于人类学会开车后，腿部肌肉可能甚至不如原始人，不再能长途跋涉，但活动半径却扩大了。

（三）互联网

上世纪 90 年代开始普及的互联网，因其带来的联结便捷性，使得我们的认知能力和共情能力被潜移默化地被改变。

在互联网出现前，我们要研究一个问题要趴在图书馆里抱着厚厚一摞书，连续几天废寝忘食；人与人之间的联系通过邮局的书信和电报，写信时字斟句酌，我念大学时，信封上贴邮票的位置都代表着心意，要是发电报，更是惜字如金。

然而，互联网的网站、Email、论坛等服务打破了地域限制，让信息变得实时可得、简单轻盈。

人类知识获取方式从深度垂直转向广度水平。过去，获取知识需要翻阅纸质书籍，这个过程伴随着人脑的深度编码，即对文字反复理解、分析——所谓“书读千遍、其义自现。

而互联网将知识点分解为超链接，超链接思维重塑了大脑——研究表明，在网页间跳转会增加认知负荷，导致信息在进入长期记忆前的编码过程被打断。大脑在不断跳转中产生了认知的灵活性，但牺牲了长期记忆的稳定性。

数字化和互联网的信息过载导致人类的审美疲劳。我在 80、90 年代酷爱非主流摇滚，那时候能够找到心仪曲目的打口碟或者录像带是非常不容易的事，读到美国朋友寄来的《滚石》杂志，也只能看文字过干瘾。MP3 让大家获得了很多只知其名、未闻其声的歌曲，然而二十年前当虾米音乐出现时，人们的审美方式被彻底改变了。

在人类情感方面，虽然情感连接并未消失，但连接的权重被摊薄了——过去你一个晚上可能只有精力给 5 个女朋友写情书，有了互联网，你可以写封情书同时发给 500 个女朋友；书信时代的仪式感促使大脑进行更多的情感模拟，面对面和书信沟通也存在着礼节顾虑，而数字化却让沟通变得瞬时、廉价，导致我们对他人的共情深度在机器界面的面前有所衰减，你很难想象隔壁那个见了老鼠都会尖叫的邻居大妈，在网上可能是一个喊打喊杀的自由斗士。

在互联网上，没人知道你是一只狗，所以互联网时代开始产生了前所未有的网暴现象。网络喷子在起早期，更多还只是善意的玩笑，今天，由于互联网导致的社会割裂愈演愈烈，吃甜粽子的人群恨不得吃咸粽子的人都该死（参见《Troll & Flame｜ 果总文章评论区为啥特别好看》）。

（四）搜索引擎

2003 年前后开始普及的在线搜索引擎，是又一次对人脑和社会的重塑。

2005 年我和朋友们联合重新创立当时国内最大的IT 和管理咨询公司时，那年夏天我们在上海第一次搞校招，从复旦、财大、同济等一线高校招聘了 20 多位同学。他们进公司后接受为期一个月的新人培训，其中第一周是管理咨询知识培训，我担任总教官。

课堂上，我发现这批年轻人有着我们这代人没有、过去我也从来没见过的习惯——当我说一个名词或概念时，例如“物料需求计划”，他们会马上用面前电脑上的搜索引擎去搜；还让我有点意外的是，那时候国内还可以用谷歌，他们似乎更爱用国产的百度，而非我常用的谷歌。

这样让我一方面提醒自己讲课不能胡说八道——这些学生掌握的信息比我还多，说错了会有失师道尊严，另一方面，我有些感慨现在年轻人的知识不是在自己脑子里，而是在一个外挂的硬盘上。

今天这些年轻人大多数已经成为了各大咨询公司的合伙人了。

其实不仅是我感叹人心不古，几年后，看到美国一位研究信息技术对社会影响的独立学者尼古拉斯·卡尔（Nicholas Carr）的《浅薄》一书，他也认为搜索引擎导致记忆退化，从而导致大脑机能衰退。我在前些年写过《互联网如何毒害了我们的组织》。

有了搜索引擎，人类不再记忆事实，只记忆“在哪里能搜到这个事实”，有心理学者称之为“交互记忆系统”（Transactive Memory），大脑将互联网视为一个外部存储装置。研究发现，如果实验参与者相信电脑会保存信息，他们对信息本身的记忆力会明显下降，但对存储路径的记忆却会提升。

人脑记忆机能可能本身并没有消失，而是从“存储模式”变成了“索引模式”。

直觉（Intuition）是脑内存储的大量异质信息无意识碰撞的结果，而当大脑自身内部缺乏足够知识积累时，人类就无法在脑内完成跨领域的直觉式联想。

这就像阿基米德发现浮力原理，他是在浴缸里完成灵感发现，如果他还需要借助上网搜索，将脑子里的灵感火花串成线的话，显然没法插电的浴缸是很难帮助他实现 “啊哈时刻（Eureka Moment）”的。

所以，人们认为搜索引擎可能降低了人类基于直觉的创造力。

（五）移动互联网

时间又过了十年，在移动通信技术发展的支持下，移动互联网和社交媒体得以快速法发展，同时互联网的社会人群渗透率爆发。这个阶段我们能观察到不仅前述的技术改变大脑的状况在加剧外，又产生了新的认知机能变化。

2015 年，微软加拿大分公司发布了一份题为《注意力跨度》（Attention Spans）的消费者洞察报告，报告的主要目的是研究数字生活如何改变人们与品牌的互动。在这份报告的第一页，赫然印着一个对比图：

2000年人类平均注意力：12秒

2013年人类平均注意力：8秒

金鱼的平均注意力：9秒

因为这份报告挂着微软的名号，这个话题又极其适合在社交媒体上分享，于是各大主流媒体纷纷引用，在互联网上形成了病毒式传播——我自己在 2017 年给客户讲数字化转型时，都经常引用这个段子。

然而，当人们去溯源信息来源Statistics Brain时，发现这个网站似乎只是一个吸引流量、哗众取宠的数据磨坊，完全查不到任何关于“8秒注意力跨度”的同行评审论文或严谨实验报告。鱼类专家和神经科学家证实，金鱼有相当不错的长时记忆，能记住数月前的事情，在寻找食物、避开捕食者时表现出极强的专注力。

这纯粹是为了衬托人类退化而编造出来的虚构数值。有意思的是，它却用谣言的方式，证实了它本身想表达的观点：

移动社交媒体带来人们的确认偏误——我们确实感觉自己在手机上切换屏幕、刷短视频时变得心不在焉，所以当一个“科学数据”告诉我们注意力下降时，我们就不加思考地相信它。

现状确实是越来越多的人无法静坐花 20 分钟读完一篇长文，我的这篇公众号长文，估计完读率也不会超过 10%。

移动互联网“以用户体验为中心、以流量获取和停留时间为商业模式”的设计，利用了中脑边缘多巴胺奖赏通路—— 人类行为动机的核心驱动系统。在推荐算法的加持下，每一次刷新、每一个短视频，都是一次不确定的奖励：这种可变比率强化会触发多巴胺释放，强化我们 “刷下一个” 的渴望，一步步诱使我们陷入刷手机停不下来的习惯性行为。

这种高频切换的信息习惯，正在重塑大脑的两大关键系统：

一是前额叶皮层—— 它是大脑的刹车与方向盘，核心负责抑制冲动、维持持续专注。长期被碎片化信息频繁打断，会让前额叶的执行功能出现认知资源耗竭、效率下降：当多巴胺驱动的刷视频渴望过强，而前额叶的抑制控制能力跟不上时，就会出现 “明知该放下手机，手却不听使唤” 的状态。

二是默认模式网络（DMN）—— 当我们不专注于外部任务、处于发呆、神游或自我反思的静息态时，DMN 就会活跃，它不仅是创造力和深度自我认知的温床，还参与自我记忆整合、理解他人心理、规划未来等核心功能。

当碎片化内容填满了我们所有的碎片时间，让大脑始终处于 “外部任务导向” 的状态，DMN 的激活时间会被大幅压缩，激活质量也会显著下降。一个成天刷手机的人，失去了放空自己、让大脑离线的时间，也就失去了深度整合自我、沉淀思考的机会。

（六）人工智能

在过去三年，大模型、生成式AI、智能体式AI、无人系统和一人制公司等概念层出不穷，同时也引起了AI会损害人类的批判性思维能力，我在《AI驱动组织变革的驱动力 ｜ 人脑分包意愿》文中已经写过。

大模型人工智能和前述任何一个阶段的技术都不一样，它不再只是辅助人类行动的工具，而是本身就能替代人去完成行动的智能体，从形式上具备了“感知、推理、记忆、反思、行动”的人类行为闭环。

在心理学和人因工程学领域，“自动化偏见（Automation Bias）”是公认的现象：人类倾向于过度信任自动化系统的输出，即使系统出错，也容易不加批判地接受；长期依赖会导致认知懈怠、技能退化与情境意识下降。

随着飞机自动驾驶、汽车辅助驾驶的普及，研究者提出一个经典命题：机器越可靠，人类越危险。当自动化系统能处理99%的常规情况时，人类操作员会逐渐放松监控，形成“它永远是对的”的心理偏误。

同时，人类大脑本就不擅长长时间监控一个“几乎不出错”的系统——注意力资源会自然转移，一旦突发状况（如传感器失灵、系统失效）出现，反应时间会明显变长，手动操作技能也会因长期不用而生疏。

典型案例是2013年韩亚航空214号班机空难（上图）。官方调查显示，机组长期依赖自动驾驶与自动油门系统，手动飞行技能生疏、情境意识严重不足，在飞机进近阶段速度持续降低、即将失速时，未能及时察觉并正确干预，最终导致事故。

如今，AI正在文字、编程，以及需要基于逻辑推理进行业务行动的领域，复现这一过程。不具备精深知识的学生和初级职员若直接向AI索要结论、跳过论证与推导，就是将思考的控制权让渡给AI：

跳过中间推导：知识的核心不仅是答案，更是论证链条与因果逻辑。写代码时，从需求拆解到代码实现的逻辑推导，是训练程序员大脑因果构建、问题建模能力的关键；若直接复制AI代码，负责逻辑推理与问题解决的脑区（如前额叶、顶叶）得不到有效训练，难以形成可迁移的深层知识。

失去纠错能力：如同自动驾驶中的驾驶员，当AI产生虚假但逻辑通顺的回答时，即“幻觉”，使用者因放弃了中间推导与验证过程，往往无法识别结论中的逻辑谬误、事实错误，甚至将AI输出当作真理。

人类的批判性思维，就像认知的肌肉——用进废退。如果你一直坐在AI提供的智力轮椅上，长期不进行独立思考、论证与验证，批判性思维与问题解决能力必然会弱化。

资深专家使用AI，是为了提高效率、拓展边界，因为他们已具备扎实的底层逻辑与领域知识，能快速识别AI的幻觉与偏见，将其作为思维助手；

而学生和初级职员正处于构建逻辑底层、培养批判性思维的关键期，此时若直接依赖AI结论，可能永远无法建立起识别复杂因果关系、独立解决问题的能力。

前面写的计算器普及后，人类不再依赖手算，但数学逻辑、问题建模、证明推理的核心能力并未丢失，反而转向更高级的思维层面；而今天的大模型与生成式AI，不仅能替代书写、计算，还能替代逻辑推导、论证构建的中间过程——如果使用者完全依赖，不仅会失去动手的能力，更可能丢失“为什么这么做”的因果观与批判性思维。

因此，AI时代对人类社会的影响并非均质：它更可能加剧人群的认知分化——

弱者越弱：对将AI视为“真理机器”、放弃独立思考的人，批判性思维与问题解决能力会持续弱化；

强者越强：对将AI视为“思维磨刀石”、始终保持质疑与验证的人，需要处理AI的幻觉、偏见与不完美输出，反而会倒逼更高级的元认知（对思考的思考）发展，让认知能力进一步强化。

回到文初麦肯锡公司使用 AI 的话题。麦肯锡是典型的精英组织，从初级员工向高级员工发展具有人力资源的金字塔结构；我过去也曾经有困惑——如果咨询公司初级员工的初级工作（例如资料检索、数据分析、文档撰写等）都被 AI 替代，而高级员工又都是由初级员工在实践中通过锻炼、选拔发展起来的，那么，如果都把初级员工全换掉了，高级员工从哪里来呢？

仔细思考这个问题，因为麦肯锡本身录用员工具有非常高的标准，初级员工具备高度的思维能力，其使用 AI，不是被 AI淘汰，而是被 AI 加强，所以麦肯锡应用 AI 应该改变的是其人类员工的金字塔型结构，例如，过去初级员工-中级员工-高级员工的比例是 4:2:1，未来就是 1:1:1，要维持这样的结构，也许对高级员工的 up-or-out 的压力会更大。

而对全社会来讲，麦肯锡这样的精英组织毕竟是少数，对于大多数普通人来说，使用 AI 造成的大脑伤害可能还没被广泛认识，大面积使用 AI 的社会伦理问题，确实是摆在我们面前的挑战——而且对于保证社会公平，中国和其他国家还有着迥然不同的意识形态差异。