25歲前少用AI才對？陽明交大教授：先思考再下指令　別讓大腦提早退休

文／林士蕙

陽明交大腦科學特聘教授蔡金吾，上週公開提醒大學生們不要倚賴AI，因為25歲仍是大腦發展黃金期，還提出與黃仁勳不同觀點，在陽明交大製作成FB短影音後，已經吸引超過110萬次瀏覽，許多網友都認可，還有爸媽感謝教授指點孩子的教養。到底蔡金吾怎麼說？引述哪裡的科學依據？彙整國外最新研究，表示其實沒有嚴謹年齡區分，哪些關鍵知識呼應蔡教授說法？另外，AI會損害學生學習能力也已被諸多研究認證。《遠見》完整揭露。（編按：原文刊載於9月10日）

國立陽明交通大學醫學院腦科學研究所特聘教授蔡金吾，於9月2日115學年新生開學典禮演講時，提醒大學生們不要倚賴AI，因為25歲仍是大腦發展黃金期，在陽明交大製作成FB短影音後，至今已經吸引超過110萬次瀏覽，更有超過三千次分享。到底他說了什麼，引起許多爸媽與網友們認同？以下即是蔡金吾教授演講的重點整理：

蔡金吾：別學黃仁勳，大學生該先學走再跑、先思考再下指令

我想給大家一個忠告，務必要謹慎使用AI，能不用就不要用。身為腦科學的專家，我務必要跟大家說一個殘酷的生物學真相，各位雖然已經來到了大學，可是你們的大腦，其實還沒有發育完全。我們人類的額葉以及大腦的神經結構，必須要等到大概25歲才能夠發育完全。也就是說各位的大腦，目前正處於可塑性最高，最關鍵的黃金建構期。

我們都知道，ChatGPT、Gemini、Claude這些模型可能比台下的教授們還聰明，可能有些同學想說以後作業、報告全部用AI來寫就好了。如果你們這樣想，你們並不是在運用AI，而是在讓你們的大腦提早退休。

各位都還在學習，都還在練基本功，試想如果今天一個小朋友還在練習走路的時候，我們就塞給他一台F1賽車，這不叫加速，叫災難。我們必須要用我們的大腦，去卡關、去思考，去百思不得其解。一步一步的好好地走，才能夠讓我們的大腦連結得更緊密。

AI教父黃仁勳曾勉勵年輕人，「Run，don't walk」，但今天各位還在陽明交大練習基本功，我要把這句話顛倒過來，希望大家深深的刻在你們的腦海「Walk，don't run（先學走再跑）」「Think, don't prompt（先思考，再下指令）」

先把腳步一步步地踏穩，先用你無價的生物大腦去思考，未來你們才能真正的駕馭AI。

蔡金吾是誰？他對大腦成熟年齡的說法引述自哪裡？

蔡金吾是國內重要的腦科學研究學者，曾與高雄長庚醫院腦功能暨癲癇科蔡孟翰主任、陽明生化所王琬菁副教授聯合多國研究團隊，成功運用次世代基因體分析，發現腦部發育疾病「平腦症」的新基因。因此他對於大腦科學的理解，有其專業權威。

不過大腦要到25歲才發育完全，是引述自美國神經科學家吉德（Jay Giedd）的說法。

吉德曾在美國國家心理衛生研究院（NIMH）主導縱貫性腦部造影研究，1999年發表於期刊《Nature Neuroscience》，這個研究分析了89名男性和56名女性的243次MRI掃描。結果發現，前額葉皮質是最後成熟的區域之一。

吉德指出，人類大腦具有很強的「可塑性」，而且這種重塑過程會持續很長一段人生，大約到25歲左右。他特別強調：「大腦成熟不是靠變大來完成的，而是靠腦內連結變得更緊密、功能變得更專門化。」

後來，吉德於2004年接受《時代雜誌》採訪時，推測每個人大腦年齡的成熟大約會在25歲，讓大腦在25歲才發育完全的說法就此廣為傳播。

國外腦科學研究差異：男女也有不同？

另外，根據國內外腦科學界過往諸多論文研究，其實大腦何時才能完整發育成熟，並沒有一個共通決定性的年齡說法，還可能依照性別、後天養成與基因等各有不同。

例如，不少研究指出，女性的大腦有可能比男性更早發育完成。

像是華盛頓大學醫學院2019年研究便發現同齡的女性大腦代謝模式，平均比男性「年輕約3歲」。英國新堡大學（Newcastle University）2013年發表於《Cerebral Cortex》期刊的研究則發現，女性大腦的神經連結修剪（重組）較早開始，約10歲左右即啟動，男性則要到約20歲才開始。

MIT研究指出，過度使用ChatGPT會讓大腦出現認知債

無論如何，蔡金吾忠告學生不該過度使用AI，對於大腦學習有害，確實在近期有研究支持。

MIT媒體實驗室2025年一項尚未經同儕審查的預印本研究，讓54名受試者分成三組，分別使用ChatGPT、使用搜尋引擎、完全靠自己思考，連續數月完成論文寫作任務。

接著，研究團隊以腦電圖（EEG）測量寫作時的大腦參與度，並分析語言表現與記憶回憶能力。結果顯示，持續倚賴ChatGPT的受試者，腦部神經參與度最低，也最難回憶或詳述自己剛完成的文章內容，研究者稱這種現象為「認知債」：短期減輕腦力負擔，卻可能伴隨批判性思考弱化、原創性降低的風險。

微軟研究院：愈對AI有信心，批判性思考愈少

2025年4月美國卡內基美隆大學與微軟研究院也合作發表研究指出，他們用問卷調查319名知識工作者，蒐集936個實際使用生成式AI工作的案例。發現對AI信心愈高者，批判性思維投入愈少；對自身能力信心愈高者，批判性思維反而愈多。

微軟研究院也因此提出「自動化悖論」：AI處理平凡任務雖省力，卻也減少人練習判斷力的機會。

該怎麼辦？研究並指出AI時代下，批判性思維也正在轉變，這319名知識工作者，表示有採取以下三點轉變做法仍然有在「動腦」，也許是新時代人機協作可秉持的原則：言

1.要從主動蒐集資訊變成驗證AI答案。

2.從解決問題變成整合AI回應。

3.從親自執行變成監督AI。

PISA於今年9月發布最新各國學生學習能力評估報告，也指出AI反會讓學生能力變差。

如此看來，在矽谷大佬樂觀要求全球人們趕上AI潮流時，爸媽與學生們卻需要有不同的做法來因應。蔡金吾教授的觀點相當誠懇客觀，未來人類仍需要站在把關AI的這一方，在此之前自己的知識學習基本功務必得做好，以免反讓大腦提前退休了。

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