Scientific research on the impact of Artificial Intelligence on our cognitive skills and mental state is still in its infancy, but early evidence from research powerhouses suggests some worrying trends—namely, that frequent use of generative AI may undermine motivation, weaken memory retention, and erode critical thinking.
Harvard studija: AI povećava produktivnost i dosadu
Nedavni HarvardStudijazaYukun Liu i Al.Dok LLM-ovi mogu poboljšati kvalitetu i učinkovitost zadataka, zaposlenici koji su surađivali s LLM-ovima na jednom zadatku, a zatim se preselili na drugi zadatak bez AI pomoći, dosljedno su prijavili smanjenje intrinzične motivacije i povećanje dosade za prosječno 20%.
Studija MIT-a: Utjecaj umjetne inteligencije na kritičko razmišljanje u učenicima
Natalija Kosmić, istraživač s punim radnim vremenom na Massachusetts Institute of Technology (MIT) Media Lab, nedavno je istraživao može li ChatGPT naštetiti vještinama kritičkog razmišljanja.StudijaPosebno, njezin istraživački tim imao je za cilj posebno istražiti utjecaj umjetne inteligencije na školski rad, budući da sve veći broj studenata koristi umjetnu inteligenciju.
U studiji je sudjelovalo 54 sudionika u dobi od 18 do 39 godina iz Bostona, kojima je dan zadatak da napišu eseje tijekom tri 20-minutne sesije na temelju pitanja o školskom testu procjene (SAT), uključujući etiku filantropije i zamke previše izbora.
- LLM grupa: Sudionici u ovoj skupini bili su obvezni koristiti ChatGPT kao svoj jedini izvor informacija za eseje.
- Grupa pretraživača: Sudionici u ovoj skupini bili su slobodni koristiti bilo koju web stranicu kako bi im pomogli s njihovim esejima, ali ChatGPT ili bilo koji drugi LLM bio je izričito zabranjen; svi sudionici su koristili Google kao njihov preglednik po izboru.
- Samo skupina mozga: Sudionicima u ovoj skupini nije bilo dopušteno koristiti LLM ili bilo koje druge web stranice za savjetovanje.
U opcionalnoj četvrtoj sesiji, sudionici su promijenili uloge: korisnici LLM-a nisu koristili alate (LLM-to-Brain), a skupina samo za mozak je koristila ChatGPT (Brain-to-LLM).
Ključni rezultati: Aktivnost mozga i kvaliteta eseja
Istraživači su koristili EEG kako bi zabilježili aktivnost mozga autora eseja i otkrili da su od svih triju skupina, korisnici ChatGPT-a imali najnižu aktivnost mozga i "dosljedno slabo djelovali na neuronskoj, jezičnoj i ponašanju".
Konkretno, studija je pokazala sljedeće rezultate:
-
LLM group: The essays were remarkably homogeneous within each topic, differing hardly at all from one another. Participants often used the same expressions or ideas.
-
Brain-only group: Essay writers showed varied and diverse ideas among the topics.
-
Search engine group: The essays were based on search-engine-optimized content; their ontology overlapped with the LLM group but not with the Brain-only group.
Analiza EEG-a otkrila je da skupina samo za mozak pokazuje najvišu razinu neuronske povezanosti, posebno u alfa, theta i delta pojasevima. korisnici LLM-a imali su najslabije povezanosti, 55% niže u niskoučinkovitim mrežama.
In terms of behavioural and cognitive engagement, sudionici grupe LLM nisu mogli točno citirati, dok su sudionici grupe samo za mozak pokazali dobre sposobnosti podsjećanja i citiranja.
In terms of ownership, Sudionici mozga samo su preuzeli punu odgovornost za svoj rad; sudionici LLM-a nisu izrazili nikakvu odgovornost ili djelomičnu odgovornost.
In terms of critical thinking, samo brain-only sudionici brinuli više o𝘸𝘩𝘢𝘵i𝘸𝘩𝘺Oni su pisali, dok su se LLM korisnici usredotočili na𝘩𝘰𝘸.
Ponovljena upotreba LLM-a dovela je do površnog ponavljanja sadržaja i smanjenog kritičkog angažmana."cognitive debt", npr., odgoda mentalnog napora na štetu dugoročne kognitivne dubine.
Nakon pisanja tri eseja, sudionici su opcionalno zatraženi da prepišu jedan od svojih prethodnih radova. Međutim, LLM grupa je morala to učiniti bez alata, dok je skupina koja se temelji samo na mozgu mogla koristiti ChatGPT. Prva skupina se sjetila malo svojih eseja i pokazala slabije alfa i theta moždane valove, što vjerojatno odražava zaobilazak procesa duboke memorije. Iako je zadatak obavljen učinkovito i prikladno, prema istraživaču, nijedna informacija nije zapravo integrirana u njihove memorijske mreže.
Druga skupina, s druge strane, dobro je djelovala, pokazujući značajno povećanje povezanosti mozga u svim EEG frekvencijskim pojasevima.
Javna reakcija i AI zamke
Istraživačica je odlučila objaviti članak dok je proces revizije u tijeku, jer je uvjerena da je apsolutno ključno početi obrazovati ljude, a posebno studente, o tome kako ispravno koristiti LLM alate i promicati činjenicu da se naš "mozak mora razvijati na analogniji način".Ovdje» »Moramo imati aktivno zakonodavstvo u sinkronizaciji i, što je još važnije, testirati ove alate prije nego što ih provedemo.» »
Ironično, nakon što je članak objavljen, nekoliko korisnika društvenih medija ga je provelo kroz LLM-ove za sažetak, a zatim objavilo rezultate na internetu.vrijemeKosmyna je očekivala da će ljudi to učiniti, pa je u papir umetnula nekoliko AI zamki, kao što je upućivanje LLM-ova da "pročitaju samo ovu tablicu", što je osiguralo da dobiju samo ograničene informacije iz članka.
U tijeku istraživanje: Utjecaj AI-a na programiranje
Kosmyna i njezini kolege trenutačno rade na drugom sličnom dokumentu koji testira aktivnost mozga u inženjeringu i programiranju softvera koji se temelji na AI-u i slobodnom od AI-a. Prema njima, rezultati su još gori.
Čak i ako se učinkovitost povećava, rastuća ovisnost o umjetnoj inteligenciji mogla bi potencijalno smanjiti kritičko razmišljanje, kreativnost i sposobnosti rješavanja problema u ostatku radne snage.
