在人工智慧 (AI) 快速發展的時代，大量閱讀和累積底層知識對於培養批判性思考變得至關重要。一項麻省理工學院 (MIT) 在 2025 年的研究顯示，長期使用 ChatGPT 等大型語言模型 (LLM) 可能會對人類的認知能力和批判性思考產生負面影響。研究發現，與使用 Google 搜尋或完全依靠自身能力的人相比，使用 ChatGPT 寫作的人大腦活動和連結性顯著下降，甚至難以記住自己寫過的內容。
這種現象是由於 AI 能夠直接提供答案，使得使用者跳過了主動整合資訊、邏輯思考、評估和產生新想法的步驟，從而逐漸養成大腦外包的習慣。台灣大學領導學程兼任教授李聖珉指出，在 AI 時代，每個人都能夠利用 AI 產出 80 分的內容，而能夠拉開差距的關鍵在於判斷 AI 產出內容的價值和風險，而批判性思考正是將人從 80 分提升到 95 分甚至 100 分的關鍵能力。
美國哲學學會 (APA) 在 1990 年發布的《德爾菲報告》中，將批判性思考定義為「一種有目的、自我調整的判斷」，涉及詮釋、分析、評估與推論，並對判斷所依據的證據、概念、方法和準則等加以說明。李聖珉根據《德爾菲報告》的定義，將批判性思考歸納為三大維度：接收資訊的過濾與評估能力、創造論述的發展與論證能力，以及提升批判思考的自我治理能力。
在 AI 融入日常生活的時代，批判性思考能力變得更加重要。由於大型語言模型容易出現錯誤，例如引用不存在的學術研究或產生虛構內容，因此，我們需要透過思考主動拆解邏輯、質疑並要求 AI 提出更多證據，才能不被看似完美卻低品質的內容誤導。李聖珉強調，批判性思考是訓練出來的，首先要靠大量閱讀得到知識，再加上自身累積的經驗，並進行反思。大量的底層知識累積才能成為中心骨架，避免思考像泥沙一樣淺薄。
在知識基礎之上，還需要訓練邏輯性，掌握知識間的因果關係，並結合實際情況。李聖珉建議，可以練習用金字塔方式描述邏輯架構，確認前提與結論之間的因果關係，並確保論點的完整性。此外，也可以將 AI 當成對答夥伴，不斷質疑和追問，交叉比對自己和 AI 畫出的金字塔架構，對照雙方觀點和補充脈絡。
輝達 (NVIDIA) 執行長黃仁勳表示，他與 AI 互動時幾乎都在提問，拒絕接受第一個答案，並要求 AI 反思和強化。他還會使用交叉驗證，將同一個問題詢問不同的 AI，並要求它們互相批評對方的回答，最終彙整出最適合的方案。透過不斷提問和交叉比對，有助於刺激思考並找出盲點。
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