大型語言模型對認知能力的影響研究

隨着大型語言模型（LLM）產品在全球範圍內廣泛應用，其優勢和局限性日益凸顯。近期，一項深入研究探討了在教育環境中使用LLM進行寫作時對認知能力的影響。

這項爲期4個月的研究涉及54名參與者，他們被分爲三組：使用LLM、使用搜索引擎和僅依靠大腦。研究過程中，參與者需要在限定時間內完成不同主題的文章寫作任務。研究人員通過腦電圖（EEG）記錄參與者的腦電活動，評估其認知投入和負荷，並進行自然語言處理（NLP）分析和訪談。

研究結果顯示，僅依靠大腦的參與者在寫作風格上表現出較大的多樣性，而LLM組的文章則趨於同質化。在使用特定命名實體（如人名、地點、年份等）方面，LLM組使用最多，搜索引擎組次之，僅依靠大腦組最少。

在認知負荷方面，研究人員使用動態定向傳遞函數（dDTF）方法進行測量。結果表明，隨着外部支持的增加，大腦連接程度系統性降低。僅依靠大腦組表現出最強、最廣泛的神經網路連接，而LLM輔助組的整體耦合最弱。

此外，研究還發現LLM組對其文章的歸屬感較低，且在引用自己剛寫的內容時表現較差。超過83%的LLM用戶無法引用幾分鍾前寫的文章。

這項研究指出，過度依賴LLM可能會降低認知能力，尤其是對年輕用戶而言。研究人員建議，在LLM被廣泛認可爲對人類有益之前，需要進行長期研究以了解其對人類大腦的影響。

值得注意的是，這項研究尚未經過同行評審。它並非斷言LLM本質上有害，而是警示人們不應過度依賴這類工具，而忽視了自主思考和努力的重要性。