AI的馈赠，认知的代价：一份关于创造力“伤痕”与劳动力市场“资历偏向”的深度洞察

TL;DR：

最新研究揭示，生成式AI虽能短暂提升效率，却加剧了劳动力市场的“资历偏向”，并对人类创造力构成长期威胁，导致认知同质化和难以消除的“创造性伤痕”，预示着一个高效却可能缺乏新意的未来。

两年前，当ChatGPT 3.5横空出世，一股关于“工作平权”的乐观思潮迅速蔓延。麻省理工学院经济学博士在《Science》期刊上发表的实证研究，一度为这种预期提供了佐证，指出生成式AI能显著提升低绩效员工的表现，有望弥补技能差距，促进平等¹。然而，两年后的今天，现实似乎并未完全遵循这一理想化的轨迹。一系列前沿研究正以冷峻的数据，揭示AI馈赠背后，那早已在暗中标好的价格。

生成式AI：劳动力市场的“资历偏向”与社会两极分化

最新的宏观数据勾勒出一幅截然不同的劳动力市场图景。哈佛大学的经济学博士通过分析2015至2025年间覆盖超6200万员工、超1.5亿次招聘就业数据，发现生成式AI正以一种明确的“资历偏向”重塑就业结构²。数据显示，在2023年ChatGPT发布后，高级岗位的就业增长曲线继续上扬，而初级岗位却掉头向下。对于深度拥抱AI的企业，其初级岗位数量在六个季度内相对下降了7.7%，而高级岗位则基本不受影响，甚至略有增长。

这一现象并非大规模裁员所致，而是招聘大幅减少的直接后果。这意味着，AI的引入正在过滤掉对基础性、重复性劳动力的需求，从而加剧了劳动力市场的“马太效应”——强者愈强，而新入场的年轻人和技能基础薄弱的个体，面临的上升通道愈发狭窄。携程CEO梁建章对此论文评价道：“AI会取代初级的智力劳动，加剧年轻人在教育、结婚生育和职业初期等阶段所遭遇的困境。” 这不仅是一个经济现象，更是一个深刻的社会问题，可能导致代际发展的不平衡和社会结构的进一步两极分化。

知识生产的“双刃剑”：效率加速与思想同质化的悖论

劳动力市场的结构变化仅仅是冰山一角。一个更深层次的、关乎人类知识文明的问题随之浮现：当AI大规模融入知识生产流程，它对人类的创造力本身，正在产生何种影响？AI带来的效率提升，是否真的是个人能力的内化？它是否正在以一种我们尚未察觉的方式，塑造甚至“统一”我们的思想？

近期，北京大学李圭泉课题组在社会学顶刊《Technology in Society》发表的论文，正是对这一系列关键问题的正面回应³。该研究由两部分构成：一项大规模自然实验和一场纵向行为实验，旨在系统性探究生成式AI对全球知识生产与个体认知能力的长期因果效应。

在大规模自然实验中，研究团队利用了权威的Web of Science核心数据库，抽取了ChatGPT 3.5发布前后，横跨物理科学、生命科学、社会科学、艺术与人文等全部21个学科门类的超41万篇学术论文。通过精巧的“断点回归设计”（RDD）和机器学习技术，研究团队得以将AI的影响与其他长期因素剥离，精准识别其因果效应。

分析结果揭示了一个冰冷的“双刃剑”效应：

• 效率加速器：AI的出现确实成为了学术产出的强大“加速器”。ChatGPT 3.5发布后，学者的人均年发表量增加了0.9篇，发表期刊的质量平均提升了6%。这一效应在技术和物理科学等领域尤为突出，印证了AI在提升信息处理和文本生成效率方面的强大能力。
• 思想同质化：然而，效率的提升正以思想和表达的多样性为代价。数据显示，论文的语言风格相似度平均每年惊人地增加了79%，同时论文的内容主题也出现了显著的趋同，其中物理科学、艺术与人文学科的同质化现象最为严重。

最可怕的不是噪音，而是众声一词。

全球的知识生产，似乎正在这场“大交换”中，变得更高效，也更“单调”。AI通过其生成逻辑，倾向于输出“最优解”或“标准答案”，而当大量研究者依赖这种模式时，其结果便是知识边界的收敛和思想多元性的丧失。

个体认知的“创造力幻觉”与“创意伤痕”

宏观趋势对个体意味着什么？AI带来的创造力提升是真实的个人能力成长吗？为回答这一关键问题，北大研究团队进行了持续追踪数月的纵向行为实验，在可控的实验室环境中探究AI对个人认知能力的长期因果效应。此实验不仅观察AI的即时作用，更通过实验结束后第30天和第60天的独立追踪测试，系统性地检验了AI依赖所带来的长期后果。

该研究在方法论上更具深度，结合了发散思维、创意问题解决、聚合思维和洞察力问题等多个维度的创造力评估，并采用专家共识评估法（CAT）确保科学性。实验结果清晰地揭示了一个残酷的不对称性：

• 创造力的短暂幻觉：在使用AI的阶段（第2-6天），“AI实验组”的各项创造力指标确实远超“纯脑力组”。然而，一旦AI被撤走，这种优势便瞬间消失。从第7天开始直到第60天，两组的创造力表现再无显著差异。更令人警醒的是，在第60天的聚合思维测试中，实验组的参与者表现甚至显著差于从未用过AI的对照组。这表明，AI带来的并非可迁移的“能力”，而更像是一种无法内化的“幻觉”。
• 思想的长期同质化：与稍纵即逝的创造力提升相反，思想的同质化却表现出了惊人的“粘性”。即便在停止使用AI两个月后，“AI实验组”的产出内容，无论在语义上还是语言风格上，依然比对照组表现出显著更高的相似度。这种现象被研究者命名为**“创造性伤痕”（Creative Scar）**，意味着AI对个人认知模式的改变可能留下难以消除的长期影响。

这与此前麻省理工学院通过脑电图（EEG）技术观测的研究结果不谋而合，该研究发现使用ChatGPT的学生组，其大脑活动水平远低于仅靠自己思考或使用搜索引擎的小组⁴。康奈尔大学和圣塔克拉拉大学的研究也曾指出，AI写作助手会牺牲文化独特性，使用户表达趋向“西方范式”，且创意在语义上更为雷同。这些研究共同指向一个结论：AI正以降低认知投入和牺牲多样性为代价来提升效率。

当世界失去了新创意：AI时代的深层危机

北大这项研究的结论并非主张因噎废食，彻底放弃AI，而是旨在提醒我们，必须有意识地去理解和应对长期依赖AI对个体思维与认知习惯的深远影响。研究中揭示的“同质化”趋势，其背后有着深刻的认知科学原理：AI的输出很容易对使用者产生强大的**“锚定效应”**。当AI迅速生成一个“看起来还不错”的答案或框架时，我们的思维就会被这个初始方案“锚定”，后续的思考和创造便很难再大幅偏离，从而在群体层面导致了思想的收敛。

英伟达CEO黄仁勋在2025年7月接受CNN专访时，曾抛出一个冷静的判断：

如果世界没有了新创意，那么AI带来的生产力提升就会转化为失业。⁵

这无疑是对当前趋势最深刻的警示。当生成式AI被不断使用，互联网的信息、人类的知识库正以前所未有的速度变得更加同质。北大的研究用冰冷的数据证实，这种趋势真实存在。若社会能够不断涌现新的创意，AI会转化为更多元的就业机会；若只重复旧任务，AI在几秒内即可完成。AI放大了创意，也加速了“思路枯竭”者出局。这不仅关乎个人职业发展，更关乎整个社会乃至人类文明的创新活力和持续进步能力。

保持思考的锋利：个体在AI洪流中的生存策略

面对AI带来的挑战，我们该如何自处？如何在享受AI便利的同时，避免陷入创造力荒漠，保持思考的锋利？结合研究的启示，以下是一些具体的行动建议：

• 把AI当“思想陪练”：将AI视为一个不知疲倦、能提供无限视角的“思想陪练”。用它来进行头脑风暴，生成多种可能性，挑战你的固有假设。但最终的筛选、深化、决策和对结果负责的，必须是你自己。AI是工具，而不是替代品。
• 刻意练习“认知摩擦”：对抗“锚定效应”最有效的方法，就是主动制造“认知摩擦”。不要轻易接受AI给出的第一个答案。刻意地去反驳它、寻找它的逻辑漏洞、质疑它未考虑到的方面，乃至要求它从一个完全相反的立场进行论述。这种批判性思维的练习，正是保持我们独立思考能力的关键，也是构建“能深度思考的思维体系”的基础。
• 设置“无AI时间”：正如我们需要定期锻炼身体以防肌肉萎缩，我们也需要定期让大脑进行无AI辅助的锻炼。每周定期划定出一段“无AI时间”，用最原始的纸笔或空白文档进行思考、规划和创作。这种刻意的“认知断舍离”，能确保我们大脑的核心创造与推理能力不会在安逸中退化，从而保持独立的、原创的思考能力。

在AI浪潮的冲击下，人类的创造力与独立思考能力正面临前所未有的考验。AI的馈赠并非没有代价，它在提升效率的同时，也悄然改变着我们的认知习惯，甚至可能留下难以磨灭的“创造性伤痕”。未来的成功者，将不再是那些盲目依赖AI的人，而是那些能够驾驭AI，并始终保持自身批判性思维和原创精神的“AI指挥家”。这不仅是对个体的呼唤，也是对教育、企业乃至整个社会治理体系的深刻启示：我们必须重新审视人类在智能时代的核心价值，并积极构建一套能够与AI共生，而非被AI同化的新范式。

引用

• 生成式AI
• 劳动力市场
• 创造力
• 认知同质化
• AI伦理
• 未来工作