AI上瘾（AIholism）：留学生/Researcher/各种workflow lover的victimization – 来自一个写手的perspective
“不用AI做辅助的时候，就有作决策困难症”
“没打开ChatGPT或其他生成式AI的窗口就写不出来Essay，开始写作业的时候必打开AI浏览器窗口”
“实验设计、写作、数据、作业全依赖AI”
“自己的心事、人际交往、情绪感受全跟AI聊”
“没有AI陪自己聊天就难受”
“一天花很多时间在Chatbot里面，虽然知道不好，但停不下来”
Table of Contents
Introduction
以上的陈述都是AI上瘾的表现。用创造焦虑的角度说，认知能力下降、人际交往抽离、workflow过度依赖AI都是用AI过多的负面表面。不管AI优化工作流、简化重复简单的工作等能力再怎么强，知道过度依赖AI的后果是至关重要的。
严格说，要将AI上瘾定性和量化需要大量的数据和文献支持（这是写给非常细究evidence的同学的），而学术界已经在近两年有了大量的证据（如Ciudad-Fernandez et al., 2025的文献里详细记载）。但详细讨论AI上瘾的诊断定性和量化并不是本篇博客文章的重心。
这篇博客文章出自一位因为AI上瘾而给自己的创造力、divergent thinking（发散性思维）、和自己对自己工作和作品的pride带来了不好影响的写手。他的经历 从早期生成式AI出现之前的 高创造力、头脑风暴高能、idea繁多且神经元firing非常pleasant、对自己的作品独创性和critical thinking很看重 变成了 现在的流水线作业、创造力和批判性思考严重受损、AI依赖加强、以致现在需要故意让自己不用AI。
这个过程中当然他在一定程度上优化了自己的workflow，让自己的工作效率变得更高了，甚至自己知道的fact和evidence更多了，但是对于他来说，回到不用AI/轻度使用AI时的状态却变成了现在的主要目标。他享受那种森林探索的学习状态，哪怕是花20分钟读懂饶舌的文献来理解一个概念，which用AI的简单语言可能只需要5分钟，享受从一个概念 drift 到另外一个概念，自己的大脑建立起来这个神经模型的过程。
废话aside，这篇博客文章的重心是要向大家阐明人工工作的必要性和价值以及过度依赖AI的坏处。不管你是留学生、researcher、在行业里工作了很多年且已经将AI整合到自己工作流里面的人士、还是社区里天天跟豆包聊天的孤寡老人，相信这篇文章都会对大家有一定的意义！
人工工作的价值/重要性
其实从很大程度上来讲，这篇文章里所讲的过度依赖AI的坏处基于对manual work的看重和value。也就是说，如果你是一个“理工男”（sorry for the stereotype）或是根本不看重创造力和发散性思考的人，那么AI上瘾对于你认为的影响可能仅限于其他认知层面（例如决策能力、组织能力、executive function等）。
人工工作的价值在于什么？
想象那些你听过的精彩的音乐、出其不意且独特的文学作品、和跟人交谈中无意之间延伸出来的话题和岔路。作为一个写手的角度来说，小编觉得人工工作的价值第一就在于随机性。
怎么来理解这个随机性？就如上面的地图一样，我们从左下角黑色的星星出发，可以往各个方向走，而沿途的景色都会不一样，我们可能达到的终点一样，但是组成我们旅途的部分和经历是截然不同的。例如我们在写文章的时候，我们的神经元和大脑各个区域会被点亮、传递信息、用一种最raw最随机的方式想出我们下一个要写的句子，而这个句子可能是对上一句的承接、可能是对下一个论点的介绍、可能用主谓宾方式陈述、可能是用更不寻常的句子结构写出来。重要的是，这个过程是随机的。有人可能会说 AI也有黑箱效应（AI blackbox），也是随机的，但是注意，大语言模型下用固定prompt写出来的东西的句子模式、用词等因素跟人工是有最基本的区别的。
而且！这个随机性不仅在于我们创造出来的东西/outcome的独特性，还有的一个主要价值就是我们在创作过程中的经历！
还记得生成式AI出来之前，科研团队开会，用brainstorm和讨论的方式来解决从研究问题到方法论和详细的实验设计等问题吗？
还记得你遇到了某一个障碍，不能继续进行，而在两天后干某一件不相关的事情的时候突然灵机一动，解决办法和idea突然闪现的时候吗？
还记得写论文的时候写不出来，但是在读某一篇文献的时候你突然顿悟的感觉吗？
这些experience是有价值的，从社会文化和人生的角度来说，这些经历教会我们Patience、合作、社会的交互和互惠。从生物层面来说，它们能教会我们种种认知习惯和技能，例如regulation、divergent thinking、cross-examine、lateral thinking、compartmentalizing，而这些认知技能能让我们在真正的测试面前发挥我们自己的脑力来解决问题，而不是一离开AI就陷入认知泥潭。这对即将毕业的大学生来说也是至关重要的能力（无论是你在interview、presentation、答辩或是其他需要你“即兴思考”的场景下，你往往不能借助AI，而且老实说，你为了自己的大脑健康，you don’t wanna use that shit）
即使是对于一个理工科的学生，你在做一个project或是一个课题，你只需要做完就好，或是找到过程当中某一个环节的解决方案。这个时候，你或许可以用AI通过一些prompt和微调来找到答案，但是这跟自己通过别人的研究、精读其他文献、通过自己（加上导师和peer一起的）回顾和思考来找到答案的感受是完全不一样的。自己找到答案和解决问题的经历不仅有更多的喜悦和成就感，它给你的reward pathway的塑型过程也完全不一样。
你用AI解决问题时，sometimes 你的reward pathway/button和回馈期望已经从小问题变成了整个project。人工来解决问题时，你是reward button只是一个小的问题。换句话来说，AI上瘾的人得到成就回馈的阈值可能比非AI上瘾者高出了不少！
简单说一句：用AI做项目、写论文的大脑神经运行过程与天然人工做的过程是完全不一样的！
过度依赖AI的坏处
认知债务（Cognitive Debt）
很多人可能听说过，认知债务/cognitive debt无非是AI上瘾或过度使用AI最严重的坏处之一。简单来说，以前那些我们用自己的思考、problem-solving、批判性思考等认知能力来解决的问题被AI省略掉了，那么结果是我们可能会失去这些能力。
最早表明这个现象的研究是MIT的一篇论文，里面用对照实验的方式表明了长期使用大语言模型/LLM的 被试/参与者 的 大脑连结性 以及 其他神经、语言、行为方面的表现水平低于 纯用人体大脑思考的被试。
而小编自己的经历中，这个机理同样是valid的。在长时间用ChatGPT和Deepseek写比如文章的introduction和conclusion后，甚至连怎么自己写这些段落都不知道了。而且长时间的AI使用也会减低你在做一些决策，判断AI给出的建议是否可靠时等场景下的表现。
俗话说，use it or lose it，这句话完全可以应用到AI使用上面。我们如果不用自己的大脑功能，那么就会lose it，当然也不排除有重新学习获得这些失去了的认知功能，问题是你会想经历这个过程吗？
同样，小编也不想制造焦虑。合理分配自己的时间和认知功能是重要的，就如下面这张图是用AI生成的，那么这是否意味着我的视觉艺术功能就没有被利用到，是否也意味着我需要每次写博客文章都去利用视觉功能和作图技能去做一张人工的图呢？Of course not！
认知债务也就涵盖了一系列的大脑功能和认知功能的受损，例如记忆力、注意力（包括持续时间、转移能力等）、批判性思考、executive function等等。
而下面的这些AI上瘾的坏处在这里小编就不一一详说了。
- Social Withdrawal（通过AI获取情绪价值、进而影响自己的社会功能和与亲朋好友的关系。更有甚者与AI建立起各种亲密关系，如朋友关系和爱人关系，但此类现象大多发生在由大模型为基础建立起来的视觉AI chatbot的案例中）
- 失眠（常见于与AI无休止地聊天）
- 情绪问题如焦虑、抑郁、沮丧、易怒等（常源于与AI chatbot有意见不一致，或是通过AI习得的认知与现实生活不一致，导致cognitive dissonance等）
- 做决策困难症（最微小的决定都需要用AI来帮自己做）
- 无法集中注意力
- 记忆力变差
这里省略其他的坏处……
Again，小编在这里想重申，AI并不是一个本质上有害的东西，它对我们的影响取决于我们怎么使用它。而上文所说的value 人工工作和AI过度依赖的症状和坏处都能帮助我们更好地使用AI。
对于那些已经展现出AI上瘾的人群，建议可以获取专业人士的帮助，通过各种治疗和自律手段来打破AI对你大脑上的枷锁（很多时候是我们自愿无意识戴上的枷锁）！
就如小编在今年体会到了AI上瘾的坏处后，下定决心对AI说Screw you一样（feel free to use it as your background wallpaper if you are an AIholic）。
小结
小编希望这篇文章能够给各位使用AI优化自己工作流的人士有一些帮助，无论是起警示作用还是识别自己是否已经变成了一个AIholic。
工作流优化、文献收集、概念讲解、大纲生成、产品研发等任务固然可以用AI做，但是如果我们能认识到那些人工工作的重要性和价值以及过度依赖AI的坏处，那么我们就可以继续控制AI，让它为我们所用，而不是the other way around。