別讓「第二大腦」取代深度思考（黃岳永）
早前麻省理工學院一項探討生成式人工智能（GenAI）寫作的研究指出，使用ChatGPT完成寫作的人，腦部活動、對文章內容的理解，以及事後回憶所寫內容的能力，均低於主要依靠自己思考的人。研究仍屬早期，不能簡單推論成AI必然令所有人變笨，但這至少揭示一個重要現象：當我們把組織思想和形成文字的過程交給AI，大腦可能同時失去一部分參與學習的機會。
筆者在大學任教，對這個現象尤有感觸。當我隨口問同學一句：「上星期你記下的那個精采概念，現在能跟我談談嗎？」多半的回應是愣住，然後尷尬地表示要「查一查，搵一搵」。
歷史是最好的鏡子。十六世紀印刷術爆發，人類第一次面對資訊泛濫。人文主義學者伊拉斯謨推廣「筆記分類法」（Commonplace Book）：學生在紙上劃格，把閱讀中收集的名言、論點編入特定的「主題標題」（Loci）。筆記本的物理形態是「硬件」，而人類的記錄方式則是其上的「軟件」；今天看似「老土」的「紙質筆記本」，其實曾是顛覆性的認知技術。而且，人的認知活動不一定局限於大腦之內，一本長期使用的筆記本，若已成為某人記憶、計劃和決策不可或缺的一部分，便可視為心智的外部延伸。
神經科學研究指出，用手寫字時，大腦的海馬體和前額葉活躍度，遠高於在屏幕上打字。手寫的速度限制，反而迫使大腦「主動合成」（Active Synthesis）──在極短時間內篩選、提煉、用自己的語言重塑並繪製概念。鍵盤輸入太快，容易淪為「被動逐字記錄」。
這種「摩擦力」（Friction）不是漏洞，而是人類大腦深度編碼與重塑神經網絡的必要特徵。用得夠多，筆記本真的會改變你的大腦結構。問題是，今天的人工智能筆記工具，往往把「消除摩擦」視為最高目標。只要把文章連結放進去，系統便能自動摘要、分類、建立關聯，甚至替用戶生成結論。這固然方便，卻可能繞過最重要的認知過程：篩選、比較、提煉和用自己的語言重新表述。
如果未來的「第二大腦」，只負責把資料吸入、整理並封存，我們最終可能只是替AI建造一座精美的檔案庫，自己的大腦卻沒有留下足夠的理解和判斷。真正的第二大腦，不是替我們思考，而是幫助我們思考得更深。這應該是一個人與AI共同提問、推演和修正的工作台，而不是一個把認知責任全部接管的黑箱。
因此，AI原生時代的第二大腦，不應是一台「自動吸塵器」，把所有資訊吸進去便宣告完成。更好的設計，應該保留一點有益的摩擦力：要求用戶先提出自己的理解，再讓AI補充；刻意呈現相互矛盾的觀點；鼓勵不同概念碰撞，而不是直接交出一份看似完整的結論。
技術愈懂得給予答案，人類便愈需要學習，提出值得回答的問題。當整理和執行都可以自動化，定義我們的就不再是擁有多少資訊，而是能否把資訊轉化為判斷、智慧，以及有溫度的行動。第二大腦最重要的功能，或許不是讓我們少想一點，而是提醒我們不要放棄思考。
更多黃岳永文章：
支持EJ Tech
如欲投稿、報料，發布新聞稿或採訪通知，按這裏聯絡我們。
