4.5 认知卸载与能力保护
卸载本身不是坏事#
认知卸载〔理论〕B（Risko & Gilbert, 2016）：人把认知任务交给外部工具（笔记、日历、计算器），可以腾出内部资源去做别的事。这是人类认知的常态，本身不是问题。
问题在于：卸载的是不是人需要保留的能力。
证据：AI 卸载的代价#
| 研究 | 设计 | 发现 | 等级 |
|---|---|---|---|
| （Bastani 等, 2025） | 高中数学，实地随机实验 | 练习中用 GPT 成绩大幅提高（基础版 +48%，辅导版 +127%）；之后不能用 AI 的考试中，基础版组比对照组低 17%，辅导版组与对照组持平 | B |
| （Lee 等, 2025） | 知识工作者调查，319 人、936 个例子 | 对 AI 越信任，批判性思考越少；对自己越有信心，批判性思考越多；批判性思考的内容转向核实信息、整合回答、管理任务 | C |
| （Gerlich, 2025） | 调查与访谈，666 人 | AI 工具使用与批判性思维负相关，认知卸载是中介变量；年轻人依赖更高 | C（相关研究） |
| （Kosmyna 等, 2025） | 脑电实验，论文写作 | 用大语言模型写作的组，脑区连接较弱，对自己文章的记忆和归属感较低〔未核实细节〕 | C 未重复 |
Bastani 研究最有启发：同样是 AI 辅助，有护栏的版本（不直接给答案，只给提示）保住了学习效果，没有护栏的版本伤害了学习效果。 区别在设计，不在 AI 本身。
脚手架与撤除#
脚手架〔理论〕B（Wood, Bruner & Ross, 1976）：有效的辅导者只在学习者做不到的部分提供支持，并且随着能力增长逐步撤除支持。合意困难 （Bjork, 1994）：让学习过程适度困难（例如先自己尝试回忆、间隔练习），短期表现变差，长期保持更好。
自动化的反讽〔理论〕（Bainbridge, 1983） 从另一面说明了同一件事：自动化接管常规部分后，人失去了练习，却被期望在异常时接管，而异常恰恰是最难的。
对一心行动的含义#
- 两种协助模式（P20）〔本文提议〕：
- 委托模式：人不需要学会这件事，AI 直接做。例如格式整理、数据汇总。
- 脚手架模式：人想学会或必须保有这项能力，AI 先让人尝试，再给反馈，并逐步减少支持。例如写一封重要的客户邮件、分析一个关键决策。
- 一件事属于哪种模式，由人决定（这是主人层的一部分）；Agent 可以提议。
- 掌握记录：本人模型记录「新学会了什么」「哪些事从 AI 做变成了本人能做」。〔本文提议〕见 S7。
- 能力回收测试：定期（例如每个阶段）检查一次：如果 AI 暂时不可用，人能否完成关键动作。这是 指标中的护栏指标。
- 不把「依赖增加」当成功。人越来越多地交给 AI 去做，可能是好事（委托），也可能是坏事（去技能化），要看是哪类任务。