根据微软研究院和卡内基梅隆大学研究人员的一项研究表明，一些知识工作者可能正在过度依赖生成式 AI，这可能导致他们的问题解决能力下降。
在题为《生成式 AI 对批判性思维的影响》的论文中，七位研究人员对 319 名每周至少使用一次生成式 AI 的知识工作者进行了调查和分析，研究他们在使用 Copilot 和 ChatGPT 等工具时是否运用批判性思维。
研究发现，对任务有信心的员工更可能对生成式 AI 的输出结果进行批判性思考，而对任务不太有把握的员工往往会认为生成式 AI 产生的答案已经足够，不会去思考 AI 提供的内容。
研究人员建议需要重新思考企业 AI 工具的设计。
论文指出："对 AI 的信任与降低批判性思维努力相关，而自信则与增加批判性思维相关。这种二元性表明设计策略应该注重平衡这些方面。"
研究团队建议，AI 工具应该包含支持长期技能发展的机制，并鼓励用户在与 AI 生成的输出交互时进行反思性思考。
研究人员表示："这与可解释 AI 的目标相一致"，他们指的是让 AI 说明其如何得出输出结果的做法。这对 DeepSeek 和 OpenAI 最新的思维链 AI 模型来说是个好消息，但仅仅解释 AI 的推理过程是不够的。
研究人员写道，好的 AI 工具应该通过主动设计策略来培养批判性思维，鼓励用户反思并在必要时提供帮助。
论文得出结论，我们应该适应 AI 融入的世界，通过运用批判性思维来验证 AI 输出及其在日常工作中的应用。考虑到七位作者中有六位来自销售 Copilot 的公司，这个结论可能在意料之中。
研究人员承认，知识工作者应该被教导"保持信息收集和问题解决的基础技能，避免过度依赖 AI"，但不要过度。那些使用 ChatGPT、Copilot 和其他生成式 AI 工具的人应该接受"信息验证、响应整合和任务管理技能"的培训。
论文将在 2025 年 4 月底举行的人机交互系统会议上展示。
