大型语言模型对认知能力的影响研究

随着大型语言模型（LLM）产品在全球范围内广泛应用，其优势和局限性日益凸显。近期，一项深入研究探讨了在教育环境中使用LLM进行写作时对认知能力的影响。

这项为期4个月的研究涉及54名参与者，他们被分为三组：使用LLM、使用搜索引擎和仅依靠大脑。研究过程中，参与者需要在限定时间内完成不同主题的文章写作任务。研究人员通过脑电图（EEG）记录参与者的脑电活动，评估其认知投入和负荷，并进行自然语言处理（NLP）分析和访谈。

研究结果显示，仅依靠大脑的参与者在写作风格上表现出较大的多样性，而LLM组的文章则趋于同质化。在使用特定命名实体（如人名、地点、年份等）方面，LLM组使用最多，搜索引擎组次之，仅依靠大脑组最少。

在认知负荷方面，研究人员使用动态定向传递函数（dDTF）方法进行测量。结果表明，随着外部支持的增加，大脑连接程度系统性降低。仅依靠大脑组表现出最强、最广泛的神经网络连接，而LLM辅助组的整体耦合最弱。

此外，研究还发现LLM组对其文章的归属感较低，且在引用自己刚写的内容时表现较差。超过83%的LLM用户无法引用几分钟前写的文章。

这项研究指出，过度依赖LLM可能会降低认知能力，尤其是对年轻用户而言。研究人员建议，在LLM被广泛认可为对人类有益之前，需要进行长期研究以了解其对人类大脑的影响。

值得注意的是，这项研究尚未经过同行评审。它并非断言LLM本质上有害，而是警示人们不应过度依赖这类工具，而忽视了自主思考和努力的重要性。