Defining AI Fatigue in Academic Contexts: Dimensions, Indicators, and a Stage-Based Model Using Grounded Theory
本研究基于对菲律宾 1,054 名大学生的扎根理论分析，将人工智能疲劳界定为一种独特的学业压力形式，其包含五个维度（认知超载、动机疏离、道德不安、身体疲惫和注意力涣散），并提出一个阶段性模型以解释在持续使用人工智能工具的过程中这些压力如何累积。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象你的大脑是一间繁忙的厨房。多年来，你一直在自己做饭（完成作业）、自己切菜、自己掌控烹饪时间。这很辛苦，但你清楚自己在做什么。
现在，想象一位超快、神奇的副厨（人工智能）到来了。起初，它是个救星。它一秒钟就能切好洋葱，并推荐完美的食谱。你觉得自己像个天才。但随后，你开始用它来处理所有事情。
这项研究探讨的是：当那位神奇的副厨开始掌管整间厨房，而你这位主厨却开始感到一种前所未有的、奇怪的疲惫时，会发生什么。研究人员将这种现象称为“人工智能疲劳”。
以下是这项研究发现的简要说明，沿用“厨房”的比喻：
1. 五种“厨房倦怠”类型
研究人员与 1000 多名学生交谈后发现，将人工智能用于学业会产生五种特定的疲惫感。这不仅仅是“盯着屏幕让我累了”，其程度更深。
认知过载（“食材太多”问题）：
人工智能主厨给你一份长达 50 页、包含 20 种不同变体的食谱。你的大脑试图阅读所有内容，检查食材是否合理，并弄清楚哪个版本是真实的。- 感受： “我觉得头很重，”或者“我被过多的选择压垮了。”你仅仅是在努力梳理人工智能生成的海量输出时，就已经筋疲力尽了。
动机脱离（“何必尝试”问题）：
因为人工智能主厨速度太快，你不再尝试自己切菜。甚至在拿起刀之前，你就让人工智能去动脑筋。最终，你开始怀疑自己是否还有做饭的能力。- 感受： “我觉得自己很懒，”或者“我不再相信自己的想法了。”你失去了亲自完成工作的动力。
道德不安（“这真的是我的菜吗”问题）：
你端上了一道看起来令人惊叹的菜肴，但你知道自己并没有真正烹饪它。你感到内疚，像是在作弊，或者因为这道菜看起来比你的实际烹饪水平好得多而感到难过。- 感受： “这感觉不对，”或者“我感到内疚，因为这不是我自己的努力。”你感到产出成果与你实际理解能力之间存在差距。
身体劳损（“眼睛和背部”问题）：
因为人工智能主厨话多且写作速度快，你不得不在屏幕上阅读大段文字来核实内容。你的眼睛疼痛，头痛，并且因为坐在那里数小时检查人工智能的工作而感到精疲力竭。- 感受： “我的眼睛疼，”或者“长时间会话后，我感到身体被掏空。”
注意力漂移（“急躁的食客”问题）：
人工智能主厨能立即给出答案。现在，当你试图阅读一本普通教科书或参加节奏缓慢的讲座时，感觉世界仿佛在慢动作中运行。你变得焦躁不安，开始在标签页之间跳转，寻找下一个快速答案。- 感受： “我受不了慢节奏的东西，”或者“我不断切换标签页，因为我想要更快的答案。”
2. “人工智能疲劳循环”（它是如何发生的）
这项研究不仅列出了这些问题，还展示了它们如何在一个循环中发生，就像不断向下的螺旋楼梯。
- 轻松的开始： 起初，人工智能帮你节省了时间。你感觉很棒。
- 扩展： 你开始用它处理更困难的任务。人工智能给出的答案更长、更复杂。
- 积累： 你开始感到压力。你必须阅读更多、检查更多、核实更多。你的大脑变得疲惫。
- 失控： 你不再尝试独立思考。你如此依赖人工智能，以至于对自己技能的信心丧失。
- 沉重负担： 现在，内疚感、眼睛疲劳和急躁情绪同时袭来。你感到真正的精疲力竭。
- 循环： 你回到第一步。你再次使用人工智能试图解决问题，但这只会让下一次的疲劳感更加严重。
全局视角
研究人员表示，虽然我们知道技术可能会带来压力（如“技术压力”或“Zoom 疲劳”），但人工智能疲劳是不同的。
这不仅仅是盯着屏幕。它是这样一个特定循环：向机器人寻求答案，得到一大段文字，不得不反复核实机器人是否在撒谎，然后因自己没有亲自思考而感到内疚。
这项研究首次精确描绘了这种特定感受的样貌，为我们因过度依赖人工智能完成学业而产生的独特疲惫感命名。
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