30 秒重點
- 這件事我本人有感：AI 用久了之後，自己從頭寫一段東西變得比以前吃力。
- MIT Media Lab 2025 年 6 月放出一份研究，測到用 AI 寫作的人連自己幾分鐘前寫完的文章都引用不出來。
- 那份研究只有 54 人、完成全部 4 場的只有 18 人，而且是預印本還沒經過同行審查。不能拿它當定論。
- 它有用的地方在於給了一個你可以自己做的檢查：寫完之後，你講不講得出自己剛剛寫了什麼。
- 解法是保留幾個你一定自己動手的位置，不用戒掉 AI。
我的實際感覺
我每天都在用 AI 處理文字。而我發現一件事：需要我自己從空白開始寫的時候，那個起步變難了。
內容想得出來，變鈍的是那種一句一句把東西堆起來的手感。以前坐下來就會寫，現在會先愣一下。
我本來以為這是錯覺，後來才知道有人去測了。
那份研究實際做了什麼
MIT Media Lab 在 2025 年 6 月發表〈Your Brain on ChatGPT〉。
設計：54 位受試者分成 3 組，一組用大型語言模型、一組用搜尋引擎、一組什麼工具都不用。每個人在 4 個月內做 4 場寫作任務，過程中戴腦電圖量測。第 4 場把組別對調，原本用 AI 的改成不能用工具。
主要發現：
- 腦部連結的強度隨著外部協助的程度往下掉。完全不用工具那組連結最強，用語言模型那組最弱。
- 用語言模型那組換成不能用工具之後，出現比較弱的神經連結。
- 最具體的一項：用語言模型那組，在引用自己幾分鐘前寫完的文章時落後其他組。
⚠️ 這份研究不能當定論
我要把限制講清楚，因為這個題目很容易被寫成 AI 讓你變笨。
- 樣本很小。 54 人，而且完成全部 4 場的只有 18 人。
- 它是預印本，發表當下還沒有經過同行審查。
- 任務很單一：學術寫作。這跟你平常回信、寫貼文、寫報價不是同一件事。
- 它測的是當下的腦部活動與表現，不是長期能力的變化。
所以正確的講法是：有一份小規模研究觀察到這個方向，而我自己的體感跟它對得上。 不是研究證明了什麼。
真正有用的是那個引用測試
撇開研究本身，那一項發現給了一個很便宜的自我檢查。
寫完一段東西之後，把螢幕蓋住，試著講出你剛剛寫了什麼。
講得出重點、講得出為什麼那樣安排，代表那段東西有經過你。只記得它大概在講某個主題，那就是一個訊號。
我實際試過，而差別很明顯：自己動手寫的那些，就算過了幾天我還記得裡面的取捨；讓 AI 起草再修過的，我常常記得結論但講不出過程。
3 個保住手感的做法
1. 留幾個位置一定自己寫
不用全部自己來，選幾個固定的位置。
我留的是開頭那幾句跟結論。中間的資訊整理、資料排版、格式轉換交給 AI，但一篇東西要從哪裡切進去、最後要收在哪裡，我自己決定並且自己寫。
那 2 個位置正好是最需要判斷的地方，也是最能看出是不是你的地方。
2. 先寫再給它看
順序很重要。
先把自己的版本寫出來，哪怕很粗，再交給 AI。 反過來做的話，它給的第 1 個版本會變成你的起點，而你接下來只是在修它，不是在寫你的。
這一步會慢一點，但它保留的是你的結構。
3. 定期做一次沒有工具的練習
每隔一段時間，關掉所有輔助寫一段東西。可以是日記、可以是給朋友的訊息、可以是一段筆記。
目的在於知道自己現在的狀態，不是為了產出。這跟30 分鐘週復盤是同一種用途：不做就不知道。
這件事跟怎麼用 AI 有關
補充一個角度：你的產出品質上限，取決於你餵進去的東西。
如果你自己已經不太會組織想法了，你給 AI 的指示也會變得模糊，而模糊的指示只會換回平均值。所以保住手感不只是為了偶爾要自己寫，是為了你用 AI 的時候能問得準。
用 AI 寫作越寫越不像自己那篇講的是怎麼讓它像你，這篇講的是你自己那一份不要弄丟。
最後
我沒有打算少用 AI，那不切實際，而且我確實靠它做完很多事。
但我現在會刻意保留幾個自己動手的位置。我不喜歡那種吃力的感覺，但那個吃力本身就是在維持一個我還會用到的能力。
資料來源：MIT Media Lab，〈Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task〉，2025 年 6 月，預印本。本文於 2026-09-20 查證官方專案頁。
