根据阿尔托大学的最新研究，使用人工智能（AI）工具可能会扭曲人们对自身认知能力的判断。通常情况下，个体在自我评估时会表现出“略优于平均水平”的倾向，这种心理偏差在认知测试中表现较弱的人群中尤为显著，被称为“达克效应”（Dunning-Kruger Effect）。这意味着能力不足者往往高估自己，而真正能力强的人反而可能低估自己的水平。
然而，这项新研究揭示了一个反常现象：当涉及大型语言模型（如 ChatGPT）的使用时，传统的达克效应不再适用。研究发现，不论用户实际具备多少AI相关知识，几乎所有人在借助AI完成任务后都高估了自己的表现。更值得注意的是，那些自认为AI素养较高的使用者，其过度自信的程度反而更加明显。
这一结果令研究人员感到意外。通常人们预期，对AI有更深理解的用户不仅操作更熟练，也应更能准确评估自身表现。但实验数据却显示，尽管这些用户借助ChatGPT完成了更高难度的任务，他们的自我评价依然显著偏离实际水平。
研究同时指出，当前的AI工具并未有效提升用户的元认知能力——即对自身思维过程的觉察与监控能力。这种缺失可能导致一种“智力退化”风险：用户在频繁依赖AI获取答案的过程中，逐渐减少独立思考，从而削弱批判性思维。为此，研究团队呼吁设计新型交互平台，以激励用户反思和验证自身的推理路径。
在实验中，约500名参与者被要求使用AI完成LSAT（法学院入学考试）中的逻辑推理题目。结果显示，绝大多数人仅向AI提问一次，便直接接受其输出结果，缺乏进一步验证或深入分析的行为。这种“认知卸载”行为表明，用户倾向于将思考责任完全转移给AI，进而影响了他们对自身真实能力的认知。
为应对这一挑战，研究者建议未来的AI系统可主动引导用户参与思考过程。例如，在提供答案后询问：“你能解释一下这个结论背后的逻辑吗？” 通过这类干预机制，促使用户重新投入认知活动，增强其批判性思维与自主判断力。
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