随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大型语言模型（LLM）的广泛应用，我们的认知模式和知识获取方式正经历前所未有的转变。人们越来越依赖于这些机器生成的答案，它们看似流畅、准确，甚至令人信服，但实际上却存在着一种本质上的空洞。这个现象被创新理论家约翰·诺斯塔称为“伪知”（paraknowing），指的是一种模拟知识的表现形式，它在语言的流畅性和表面逻辑下缺乏真正的经验和理解。伪知不仅是人工智能的特征，更是一种对人类认知产生感染性的文化现象。人类正置身于一个被“伪知”重塑的数字世界，这对传统的知识观与思维方式提出了前所未有的挑战。传统意义上的“知”与“知之为知”，来自于个体的亲身经历、记忆深度以及对世界的感知和情感连接。
相较之下，人工智能通过大规模数据训练，基于统计概率排列词语，高效地拼凑出符合语法和语境的答案，却并不具备意识、记忆或真正的认知意图。这种“反智能”（anti-intelligence），并非低劣的智力形式，而是一种与人类心智结构截然不同且相对立的机制。伪知借助这种反智能的力量，营造出一种知识的假象，令用户在短时间内获得满足感和信息流畅性。从某种意义上，伪知以其“足够好”的表象赢得人们的信任，使得对答案准确性和真实性的质疑逐渐消退。人们开始习惯于即时且便捷的反馈，忽视了对信息背后深层次含义的探究和思考。这种认知上的“表面化”进程，悄无声息地改变着人类对知识的定义和对世界的认知态度。
当输入一个问题，人工智能迅速响应，语句流畅且富有逻辑，使得用户很难辨别其中的空洞或错误。久而久之，这种体验带来认知上的惰性，人类的耐心和批判性思维受到侵蚀。本应伴随知识积累而来的怀疑精神和求真欲望，逐步被被动接受和表层认知所取代。然而，伪知并非绝对的负面存在。它解放了人类的注意力，从繁琐的事实搜索和数据整理工作中抽离出来，给予人类更多的空间去进行创造性思维、系统的综合和批判性质疑。人类本身的认知也并非十全十美，我们对感知和记忆本就采取“差不多就好”的策略，依赖启发法以适应复杂多变的现实环境。
而关键差异在于，人类的这种近似真知始终根植于亲身经历和感知世界的现实中，构筑了知识的情感积淀和责任感。相比之下，人工智能的伪知缺乏这种情感和体验的支撑，其生成的“知识”只是一种数学上的概率结果，缺少可信赖的认知锚点。当我们在运用人工智能进行信息处理和认知扩展时，应深刻理解其局限性和本质区别，避免让伪知成为认知的主流和最终目标。真正的人类认知包含着对未知的包容、对不确定性的耐心以及在反复思辨中锤炼形成的真实性。对于教育和文化领域而言，过度依赖伪知势必引发一系列深层次影响。教育可能倾向于教会学生如何在信息海洋中快速检索和甄别，而忽略培养深入理解和批判能力。
媒体和资讯传播或许更看重信息的即时性和流畅外观，而非内容的严谨性和深度。社会大众对专家的信任也可能从专业权威转向语言表达的流利度和信息的接受速度。这一切都在无形中重新定义了知识的价值，弱化了认知过程中的质疑、思考和自省等重要环节。在这样的认知生态中，人类对“知道”的感受和坚持正面临一场静悄悄的变革。这不仅仅是技术层面的挑战，更是文化和哲学上的深刻反思。我们需要认识到，人工智能不会取代人类，但它正在塑造我们的思维方式和知识结构。
未来的认知命题不仅是机器能否“知晓”，更关乎人类是否仍愿意深耕知识的本质，是否坚持理性思考和情感联结的复杂性。为了应对“伪知”带来的挑战，需要社会各界共同努力。教育者应在教学过程中强调批判性思维和信息素养的培养，引导学生辨别信息来源和背后逻辑。科技开发者应注重技术的透明性和责任，推动AI系统设计更具解释性和可验证性。个人用户则需提升自我认知的警觉，不满足于表象的流畅和即时，更应挖掘信息的本质与深度。此外，人工智能的强大计算能力能够跨越浩瀚领域，发现潜在的联系和创新的路径。
通过合理运用伪知这个工具，辅助人类进行跨学科的探索和创意构造，我们或许能开辟认知的新天地，建设更加丰富多元的知识生态。最终，这是一场人机协作的旅程，人类如何利用和驾驭“伪知”，决定着智慧文明的未来走向。我们应在拥抱技术红利的同时，保持对本真认知的敬畏和坚守，让思想不被浮光掠影淹没，让知识不仅停留在表面，而是根植于深厚的理解与价值。唯有如此，人类在数字时代的认知演进才能体现真正的深度和意义。
