AI时代，认知毅力何以存续？

核心观点

• 认知能力不必然随年龄增长而衰退；若持续运用，反而可以深化。
• 过往的认知韧性形成于一个思考缓慢、答案不易获得的世界。
• 当人工智能消除了思考的阻力，认知毅力可能需要刻意练习，而非自然获得。

关于智力与年龄的纵向研究启示

一项针对智力超常者的纵向研究追踪他们至中年，提供了关于认知的重要发现：

• 认知能力不会因年龄增长而自然萎缩：只要持续锻炼，认知能力可以保持甚至发展。
• 智力表现形式的转变：随着年龄增长，思维的重点从速度转向深度与整合。
• 关键差异的体现：中年后，有意义的差异不再体现于早期测试分数或荣誉，而在于个体在正规教育结束后，长期保持对复杂思想的投入。
• 天赋与成就的区分：拥有卓越能力是一回事，在取得学历后在整个生命周期中实现全部潜能则是另一回事。

“拥有卓越的能力、热忱的兴趣和机会是一回事。在获得教育资历后，于整个生命周期中实现个人的全部潜能，则是另一回事。”

认知毅力与思维的长期发展

在人工智能普及前的认知环境中，维持深度思考依赖于一种可称为“认知毅力”的特质。

• 认知毅力的定义：

  • 一种思维立场，而非人格特质或口号。
  • 表现为对过早得出答案的抵抗，对模糊性的容忍。
  • 核心是拒绝因问题悬而未决就放弃思考（亦可称为“韧性”）。

• 认知毅力的长期价值：

  • 这种毅力会复合积累，形成认知耐久性。
  • 认知耐久性指在生命不同阶段和变化语境中，长期保持深度思考和判断的能力。
  • 研究表明，许多人的认知在学业结束后并未消失，而是转化为一种更缓慢、更坚实的形式。

人工智能时代的新认知生态

大型语言模型（LLMs）的兴起，从根本上改变了思维发展的环境。

• 环境的核心变化：

  • AI不仅能检索信息，更能生成、组织信息，并一键“完成”认知任务。
  • 它直接参与思考过程，常在我们的不确定性完全形成之前就提供答案。

• 关键转变：

  • 思考中的“摩擦”（如努力、等待、不确定性）不再有保障。
  • 答案的获取速度常常快于理解的形成过程。

• 核心问题：

  • 问题不在于AI让我们变得更聪明还是更笨拙。
  • 而在于：在AI深度介入思考的时代，前AI时代所描述的认知长期发展轨迹是否依然成立？

当“坚持”不再必需时，会发生什么？

在AI提供便捷答案的新环境下，认知发展轨迹可能发生微妙但重要的变化。

• 传统认知发展的条件：后期认知优势依赖于持续的投入。思维得以保持，是因为它不得不保持——困难持续存在，判断力需缓慢积累。

• 新环境下的潜在风险：

  • 认知毅力得到锻炼的机会减少。
  • 在无外部支持的情况下持久思考的耐力变得不那么必要，甚至成为可选项。

• 这不是衰退，而是轨迹的改变：

  • 认知耐久性过去由环境“默认”维持。
  • 如今，它可能需要刻意的意图和努力来培养。
  • 随着年龄增长，认知储备下降，维持认知耐久性的初始条件变得更为关键。

“便捷”带来的责任

这并非主张拒绝AI这一强大工具，而是强调在享受其便利的同时，需保有清醒的认知。

• 人类的认知具有适应性和韧性，但韧性并不意味着对环境条件无动于衷。

• 新的主动选择：既然认知毅力在过去“摩擦”不可避免的时代帮助维持了思维，那么在一个便捷的时代保存这种毅力就成了一种主动的选择。

  • 有时需要保留而非消除困难。
  • 需要学会期待并容忍未完成的思想，而非急于借助技术立即解决。

• 更深层的问题：

  • 问题不再是思维能否持久（研究证明它可以）。
  • 问题在于我们是否会继续创造或保护能让思维持久发展的条件。