【新智元导读】AI上瘾堪比「吸毒」！MIT最新研究惊人发现：长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率的说法，或许根本就是误解！ 尽管使用LLM在初期带来明显效率优势，但长达4个月的实验发现：LLM组在神经活动、语言质量和评分等方面，全面落后于「仅用大脑写作」的对照组。 我们正处于一个技术发展的关键转折点，必须认真全面地理解将大语言模型（LLM）引入教育和信息环境可能带来的认知影响。 这类工具确实为学习和获取信息提供了前所未有的便利，但它们对人的认知发展、批判性思维和独立思考能力所带来的潜在影响，值得我们高度关注并持续深入研究。 用户所接触到的内容，越来越受到算法推荐机制的影响，而这些机制的背后，是模型背后所代表的公司和股东的优先考量。 相较之下，使用 LLM 辅助写作的参与者，在回忆或引用自己写作内容时也存在明显困难（第1次实验，见图6和图7），对自己所写文章的归属感较低（见图8），花费时间更少（见图33）。 在真正广泛接受LLM并视其为一种正面工具之前，有必要进行长期的跟踪研究，以全面评估它对人类思维能力和大脑发展的深层影响。 图1：α波段动态直接传递函数（dDTF）脑电图分析结果对比（LLM组、搜索引擎Search组、纯大脑brain组），并标注显著性水平（*表示中等显著，**表示高度显著）
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📸 李桂菊记者 张洋 摄
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📸 皮国松记者 陈靖艺 摄
🧼 北京生命科学研究所高级研究员张二荃研究团队在《自然》杂志上揭示了一种名为RUVBL2的P-环NTP酶在生物钟调控中的核心作用（《The P-loop NTPase RUVBL2 is a conserved clock component across eukaryotes》）。这种“异常缓慢”的ATP水解酶，每天仅处理约13个ATP分子。女性私密紧致情趣玩具
