2025年12月11日，AI正深层撬动人类对“智慧”的认知边界，Nature研究揭示AI与人脑语言处理的惊人契合，暗示大脑“理解”的本质是预测。同时，AI成功解码33亿年前地球生命，重构生命起源图景。商业领域，商汤加速城市具身智能建设，Meta却陷“超级智能”内战。教育AI则从“工具智能”向“关系智能”升维，重燃学习内驱。

一项Nature突破性研究揭示，大语言模型Transformer的层级结构与人脑语言处理的时间序列高度吻合，颠覆了传统语言学范式。这意味着人脑理解语言是通过动态预测而非规则解析，与AI的计算机制殊途同归，预示着AI架构、认知科学和人机交互的深远变革。

《纽约客》杂志近期撰文指出，人工智能正通过塑造写作与思维方式，导致原创性与多样性的流失。MIT和康奈尔大学的研究显示，AI辅助写作会降低大脑活动、造成思维同质化，并强化文化偏见。文章呼吁对AI带来的认知代价和文化趋同进行理性反思，警惕其“平均化”特性对人类创造力与独立思考的深层影响。

麻省理工学院最新研究揭示，过度依赖大型语言模型（LLM）可能导致人类大脑神经连接减少47%，认知能力下降，并形成“认知债务”。尽管AI短期内能大幅提升工作效率，但它却以削弱深层思考和长期学习能力为代价，引发了对AI工具使用模式、教育策略及未来人机协作模式的深刻反思。