1237 人研究：AI 让人省力，却未必省时

一项纳入 1237 名参与者的预注册研究显示，在所测试的简单认知任务中，使用 AI 的实际完成时间总体没有更短，但参与者报告的费力程度更低，并明显低估了 AI 条件下的耗时。研究将这种主观上的时间压缩称为「加速错觉」。

实验如何测出省力与省时的分离

研究来自认知科学和计算语言学领域。参与者分别在独立完成和使用 AI 的条件下执行简单认知任务。研究者记录实际用时、事先预估用时，以及使用 NASA-TLX 量表评估的脑力消耗、时间压力、努力程度与挫败感。

两种条件的实际完成时间总体没有差别。不过，在找近义词、总结长文和编辑长文本等任务中，使用 AI 确实更快。这些任务大多答案较明确，也包含较多重复劳动。

更明显的偏差出现在时间预估上。参与者能较准确地估计独立完成所需时间，却系统性低估使用 AI 后的耗时；当帮助者换成同事时，这一偏差没有出现。

作者将这一现象放进「认知卸载」框架：借助工具减少内部认知负担，并不等于减少任务所需时间。以往使用计算器、搜索引擎或外部记录时，人们较容易判断工具的能力边界；大模型在同类任务上的可靠性可能不同，而且答对与答错时往往都表现得流畅、笃定，使使用者难以预估。

这仍是研究提出的可能解释。研究没有进一步验证参与者为何能更准确地判断同事，也没有测量低估时间后是否会承接更多工作，以及初稿、挑错、讨论等不同参与方式是否会改变结果。

该研究只覆盖简单认知任务，不能直接推断写方案、处理复杂项目等长任务的效率。论文发表时间较短，尚未有独立重复研究。文中提到的一项 2025 年脑电研究仅有 54 人、最后一轮仅 18 人，且是尚未经同行评审的预印本，同样不足以证明使用 AI 会让大脑「变笨」。

目前证据支持的结论是：在这些简单任务中，AI 可以降低主观认知负担，却没有在总体上节省时间。实际工作若要判断 AI 是否提速，应分别记录开始前的预计用时和完成后的实际用时，而不能把「更轻松」直接等同于「更快」。