最近，不少老师和家长越来越担忧，过度依赖AI会导致学生思维懒惰、创造力萎缩，最终让大脑"用进废退"。比如这位教授：

最新的 MIT 实验表明，使用生成式 AI 会降低大脑前额叶的活跃度，提示长期依赖可能削弱深度思考的神经基础。

那么，同样的问题，放在职场人——尤其是研发、技术、产品等需要持续创新的岗位上，又该如何看待？

显然，AI工具的确能极大提升效率。它可以帮助我们快速搜集资料、生成文案、甚至提供解决方案。但危险也正潜伏于此：当我们习惯于把思考的任务"外包"给AI，我们自身的大脑就逐渐从"思考者"退化为"指令输入者"。

就像肌肉长期不锻炼会萎缩一样，我们的大脑如果长期不经历深度思考、逻辑推演与创意发想的过程，相关的神经连接也会逐渐弱化。这就是所谓的"用进废退"（Use it or lose it）。

大脑的神奇之处在于其终身可塑性。神经科学中的"赫布定律"揭示：频繁激活的神经元会形成更紧密的连接。这意味着，主动思考、试错、修正的过程，本质上是在重塑大脑的神经网络结构。简单说，大脑的神经元连接就像"小路"：经常走的路会越来越宽，长期不走的路会慢慢长满草。

以创新思维培养为例，当我们主动思考时，比如研发人员分析"设备故障的根因"，需要调动记忆里的技术参数、结合现场观察的细节、用逻辑链推导因果，这个过程会强化大脑里"问题拆解-信息整合-结论验证"的神经通路；可如果让AI代劳，这条通路就会长期闲置，慢慢变得不灵敏。就像长期不写字的人会"提笔忘字"，长期不主动思考的人，也会慢慢失去"快速抓住问题核心"的敏锐度。

更关键的是，创造性思维的产生，需要大脑"主动折腾" 。比如研发中的"创新突破"，往往是大脑将不同领域的知识、不同维度的信息"跨界整合"的结果——可能是把航空航天的散热技术，用到家电设备上；也可能是从生物的结构里，得到材料设计的灵感。但AI做不到这种"跨界深度联想"，它只能在既定的知识库里打转。如果我们习惯了AI的"标准答案"，大脑就会失去"主动关联不同信息"的能力，而这正是创新的核心。

学生依赖AI写作业，可能损失的是独立思考能力和学习积极性。那么，当职场人开始习惯性地将工作中的思考任务"外包"给AI时，他们面临的则是更系统、更深远的创造性思维能力的丧失。

很多人误以为，有了AI就能轻松搞定创新。但真正的创新，不是信息的堆砌，也不是模板的套用，而是对问题的深度理解、对资源的重新组合、对矛盾的巧妙化解——这些，恰恰是AI难以替代的"人的智慧"。

调查显示，频繁使用 AI 工具与批判性思维能力呈负相关，尤其在缺乏自我反思的情况下更为明显。职场应当设立 AI 使用规范，鼓励员工在关键决策、方案评估等环节进行 独立思考与验证，并通过培训提升信息甄别与批判性分析能力。

对于职场人而言，尤其是技术研发、产品设计等岗位，创新思维是其安身立命的根本。创新往往诞生于解决复杂矛盾、打破心理惯性的"痛苦"过程中。因此，AI可以成为你的"副驾驶"，但不应该成为"主驾驶员"。过度依赖AI进行"思维外包"，会让人日渐丧失思维的主导权，工作沦为"被动填空"。

最致命的是创新能力的"退化" 。研发岗的价值，在于"突破现有边界"——可能是解决一个行业内的技术瓶颈，也可能是设计出更高效的工艺。但AI的本质是"归纳过去"，它无法生成真正"从未有过"的创意。如果长期依赖AI，我们会失去"打破常规"的勇气和能力，最终被锁死在"已知领域"里。而在面对真正的"无人区"难题时，大脑将缺乏进行复杂、结构化分析和发散式创意的动力，从而陷入"AI脑雾"，也大大削弱内在的创新能力。

值得庆幸的是，并非所有AI工具都在鼓励"思维外包"。有些软件，恰恰反其道而行之——它们不直接给答案，而是引导你一步步思考。

比如，我们在《法思诺创新大师软件》（FIM）中看到一种值得借鉴的模式：它虽然也融合了AI智能体，但其核心并不是"替你做"，而是"引导你做"。

法思诺创新大师（FIM）软件专为研发人员设计了一套"大师级"解题路径。它通过一套结构化的创新路径（OFDE四阶段：问题调研、问题建模、创意发想、评估与实现），引导用户一步步厘清问题、分析根因、发散创意、收敛方案。

整个过程，AI不是"代笔"，而是"教练"。它不替你思考，而是通过结构化引导，让你的大脑在真实问题中"负重训练"。久而久之，你不仅能解决当前难题，更会内化一套系统性创新思维模式。

更值得一提的是，软件里集成了2000多个跨领域的科学效应等创新案例，还有18大创新工具。比如你是做机械设备研发的，可能会从"电磁感应"的案例里，得到传感器设计的灵感；也可能通过"物场分析"，发现系统里被忽略的资源。这种"跨领域启发"，需要你主动联想、主动适配，正好锻炼了大脑"整合不同知识"的创新能力——这是AI无法替代的。

而且软件的AI智能体也很"克制"：它不是直接生成方案，而是辅助你拓展思路。比如"发明原则AI助手"，会根据你遇到的技术矛盾，推荐相关的TRIZ发明原则，但最终"哪个原则更适用""如何落地"，还是需要你结合实际场景判断。这种"辅助而非主导"的模式，既利用了AI的效率，又保留了大脑的思考空间。

我们常说"职场不养闲人"，但未来职场更不养"不会主动思考的人"。未来已来，拒绝AI不现实，但盲目依赖更危险。最高级的职场能力，是"人机协同"——人负责定义问题、判断方向、整合价值；AI负责加速执行、拓展边界、提供灵感。

对学生而言，作业是思维的健身房；对职场人而言，每一个技术难题，都是创新的训练场。别让AI成为你的"思维拐杖"，而要让它成为你的"思维杠杆"。

正如法思诺创新大师软件所倡导的：创新不是天赋，而是可训练的技能。只要坚持"用脑"，哪怕借助AI，你的大脑依然会越用越强。

毕竟，机器可以生成答案，但只有人类，才能提出真正值得解答的问题。