Эксперимент: ИИ не делает людей умнее, но тех, кто признаёт, что не понимает, почти не осталось

法國與義大利學者以 3,132 名受試者做了五個實驗，發現只要 AI 建議在場，人們承認「我不知道」的比例會從 44% 崩到 3%，答對比例從 27% 掉到 9%，對自己答案的信心卻从 30% 竄到 76%。題目被刻意設計成 AI 一定答錯，就算加上答對給錢的誘因，暫緩判斷也只回到 8%。主持研究的 Valerio Capraro 認為，這得靠 AI 素養與教育政策處理。
（前情提要：AI 聊天機器人不只附和：Nature 研究揭「放大螺旋」導致使用者錯誤幻覺）
（背景補充：人類患上AI病「大腦外包」極度惡化！iKala創辦人警告：求方便毀掉原創力）

重點摘要

• 五個實驗、3,132 名受試者，AI 在場時承認不知道的比例從 44% 崩到 3%
• 受試者正確率從 27% 掉到 9%，對答案的信心卻从 30% 升到 76%
• 加入答對給錢的誘因後，暫緩判斷回到 8%、正確率回到 16%，仍遠低於基準線

五個實驗、3,132 名受試者，結論只有一句話。據科技媒體 The Register 報導，法國與義大利的學者發現，只要手邊有 AI 可以問，人們承認「我不知道」的比例會從 44% 崩到 3%，答對比例同時從 27% 掉到 9%，但對自己答案的信心反而從 30% 竄到 76%。

研究由米蘭比可卡大學（University of Milano-Bicocca）副教授 Valerio Capraro、巴黎高等師範學院的 Chiara Marcoccia 與羅馬大學的 Walter Quattrociocchi 共同完成，論文 7 月中旬掛上 arXiv，五個實驗有四個經過預先註冊。

AI 沒有讓人變聰明或變笨，是把人「覺得自己懂了」門檻往下大幅降低。

題目被刻意設計成 AI 一定答錯

研究團隊沒有隨機出題。他們挑的是大型語言模型特別容易翻車的問題，全部圍繞電影裡的視覺細節，例如《我愛貝克漢》球隊制服是什麼顏色。這種題目要看過畫面才答得出來，模型只能靠語料硬猜。

把 AI 建議固定設成錯的，等於把「有沒有用 AI」跟「AI 準不準」兩件事拆開。受試者全程都可以選擇不作答，直接說自己不知道。

結果是，只要 AI 在旁邊，「不作答」的選項幾乎沒人按。不論建議是受試者主動問來的，還是系統直接把答案攤在畫面上，抑制效果都一樣。

用錢誘導也只追回一小截

團隊接著加碼，答對給錢、答錯扣錢。誘因確實有用，受試者變得比較少問 AI，也比較少照抄，暫緩判斷的比例從 3% 回到 8%，正確率從 9% 拉到 16%。

但離基準線還很遠，沒有 AI 的時候，暫緩判斷是 44%、正確率是 27%。換句話說，就算是錢擺在桌上，受試者也只追回不到四分之一的差距。

「對人類而言，說出『我不知道』的能力非常重要，那代表我們認知到自身知識的邊界。」Valerio Capraro 說，「但現在有了 AI，幾乎任何問題都能拿到現成答案，我們因此想知道，這會不會干擾人類說『我不知道』、暫緩判斷的能力。」

Valerio Capraro 真正擔心的是小孩，因為「大人已經學過批判性思考」。他認為這件事得靠 AI 素養與教育政策處理，教育層面的介入比較有機會見效。

對天天用 AI 讀鏈上數據、拆研報的人來說，這篇論文是一面鏡子。我們該擔心的不是模型胡說八道，是自己看完 AI 摘要之後，有沒有質問自己「我真的懂了嗎」。

常見問題

使用 AI 會影響人的批判性思考嗎？

米蘭比可卡大學 Valerio Capraro 團隊的五個實驗（3,132 人）顯示，AI 建議在場時，受試者承認自己不知道的比例從 44% 降到 3%，正確率從 27% 掉到 9%，對答案的信心卻从 30% 升到 76%。

為什麼這份研究要把題目設計成 AI 會答錯？

團隊刻意挑選大型語言模型容易失誤的電影視覺細節題，讓 AI 建議固定是錯的。這樣才能把「有沒有用 AI」跟「AI 準不準」拆開，證明壓抑暫緩判斷的是 AI 在場本身，不是答案品質。