用 AI 十分钟，之后人更容易放弃

给小孩一个计算器做十五道分数题，做到第十二道把计算器收走。剩下的题，他大概率不是不会，是不想算了。

伯克利 10 月上旬公布的这项实验，测的就是这个"不想算了"。

一、发生了什么

10 月 9 日，伯克利研究通讯刊出一项由该校人工智能安全中心研究员布莱恩·克里斯蒂安参与的研究。论文经过同行评审，随后在语言建模会议（COLM）上报告。

研究做了三组随机对照实验，在线招募 1222 人。

• 第一组 354 人，做 15 道分数题。一半人可以随时打开 ChatGPT，甚至直接要答案。前 12 题，有 AI 的一组正确率更高；第 13 题起工具被撤走，正确率几乎立刻塌下来。
• 第二组 667 人，重复同样的设计。撤走 AI 后，用过 AI 的人要么答错，要么直接跳过；从头到尾没用 AI 的人反而更愿意耗在题上，最终成绩更好。
• 第三组 201 人，把题目换成 SAT 阅读理解，结论一样。

团队来自伯克利、卡内基梅隆、麻省理工、牛津和加州大学洛杉矶分校。克里斯蒂安的说法是，这个故事清楚得几乎不用解释。研究团队把被 AI 省掉的那段过程叫"有产出的挣扎"——卡住、试错、自己想通，这一段恰恰是人对一个问题产生手感的地方。

二、跟你有什么关系

家里有学生的：这项研究最直接的应用场景不是职场，是作业。AI 让作业变快，也让"卡住五分钟"这件事从日常里消失了。

每天用 AI 写东西的人：被磨掉的不是写作能力，是面对空白页时能坐多久。你可以写得比以前快，但一旦没有工具，起手会变难。

带团队的人：如果考核只看产出速度，就会系统性高估 AI 带来的能力增长。速度是真的，耐力下降也是真的，两者同时发生。

还有一层不太好量化。克里斯蒂安提到，他自己每天在桌上放一个本子手写笔记，用来压住"长期跟 AI 协作会丢掉学术手感"的怀疑。一个研究了二十年 AI 的人要靠习惯来防守，说明这件事不是靠意志力就能免疫的。

三、怎么判断这项研究适不适合你

别急着下结论，先做四件事。

1. 看自己怎么用。是要答案，还是要提示。研究里 AI 组被允许"直接问答案"，这是最极端的用法。你如果是让 AI 讲解思路，结论未必套得上。
2. 看任务类型。分数题和阅读理解都有唯一正确答案，最容易出现"撤掉工具就停摆"。开放式工作没有标准答案，短期未必测得出来。
3. 自己做一次小实验。挑一类你常做的题，先断网做十分钟，记下第一次想放弃是在第几分钟。这个数字比任何研究都贴近你。
4. 改一个用法。让 AI 先给方向、不给答案；或者要求它反问你想到了哪一步。克里斯蒂安的建议也是这个方向：让回答更像家教，不像答题器。

研究里还有一个细节值得注意：有 AI 可用时，人做题的速度和正确率都更高，问题只出在工具消失之后。所以这不是"用 AI 会让人变差"，而是"用 AI 练的技能，和不用 AI 时需要的技能，不是同一套"。你要练哪一套，取决于你明天要独自面对什么。

四、三个别信的说法

"用十分钟 AI 就会变笨。" 研究测的是撤走工具之后的即时表现，不是智商，也不是长期能力。1222 名在线参与者、分钟级的接触、三道题的窗口，这些条件撑不起"变笨"这么大的结论。

"所以最好别用。" 研究没有做"禁用组"和"适度使用组"的长期对比。克里斯蒂安自己的立场也不是拒绝工具，而是让工具多教方法、少给结果。把结论读成戒断指南，是另一种偷懒。

"这是实验室里的特殊情况。" 分数题和 SAT 阅读是最普通的任务，参与者是网上招来的普通人，不是精选样本。也正因为普通，才值得警惕——它描述的是日常，不是极端。

五、一句话结论

AI 替你解决难题的次数越多，你独自面对难题的耐心越短；要练的是耐心，不是把工具扔掉。

信息来源

• 伯克利研究通讯关于该研究的报道，2026-10-09：https://vcresearch.berkeley.edu/news/using-ai-just-10-minutes-erodes-your-ability-persist-hard-things
• 论文预印本（COLM 2026 报告版本）：https://arxiv.org/pdf/2604.04721

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 17 日。