11月10日消息，Anthropic旗下Claude Code工程師Addy Osmani近日發表報告警告稱，當AI模型表現越趨精準可靠，人類反而正逐漸喪失質疑、驗證與理解系統的核心能力。
他將此現象定義為「認知投降（Cognitive Surrender）」，並指出這將在技術領域引發難以察覺且代價高昂的「認知債務（Cognitive Debt）」。
Osmani引述華頓商學院研究學者Steven Shaw與Gideon Nave的理論，將人類對AI的依賴路徑劃分為三個階段。
第一階段為認知卸載，指的是將任務交由AI處理，但人類仍掌握運作邏輯並對最終決策負責。
第二階段為判斷延後與依賴，不再將AI產出視為待驗證的假設，而是直接納為後續作業的基礎前提。
第三階段為認知投降，徹底將AI的答案視為自身結論，完全喪失核查意願與念頭。
Osmani警告這三個階段的轉變往往在不知不覺中發生。工程師或分析師起初可能僅是粗略瀏覽產出內容，接著只檢視文件結構，直到系統發生異常或需要解釋關鍵架構決策時，才驚覺團隊內部無人能理解底層邏輯。
Osmani指出，這並不意味著工程師必須強記每行代碼，而是必須清楚掌握自己究竟還有哪些環節尚未理解，並具備隨時重建認知模型的能力。
相同風險也蔓延至企業營運，若管理層僅依賴AI匯整客戶訪談、產出競品分析或制定策略方針，卻未檢驗原始資料，極可能在無形中採納偏頗或錯誤的結論。
Osmani還提出了「意圖債務（Intent Debt）」，指的是當使用者輸入模糊的提示詞時，AI往往會自行填補未說明的細節，這些隱含假設並未經過實質考量，人類在毫不知情的狀態下將多項隱性決策權交給模型。
長此以往，AI的普及將令人類變得極度依賴，同時失去學習與思考的訓練，若下一代完全不了解背後原理、全靠AI協助達到目的，人類將面臨智商退化的危機。
