764 කියවීම්
764 කියවීම්

How AI Affects Our Minds: Early Evidence From Harvard සහ MIT

විසින් Vik Bogdanov5m2025/06/22
Read on Terminal Reader

දිග වැඩියි; කියවීමට

MIT සහ හර්වර්ඩ් හි ආරම්භක අධ්යයනයන් පෙන්වා දෙන්නේ ChatGPT වැනි Generative AI හි නිතරම භාවිතය ආකර්ෂණීයත්වය අඩු කළ හැකි අතර, මතක තබාගැනීම දුර්වල කළ හැකි අතර, ප්රතිචාරශීලී සිතුවිලි අවම කර ගත හැකි අතර, AI නිෂ්පාදකත්වය වැඩි දියුණු කළ හැකි අතර, ප්රතිචාරශීලීත්වය ප්රඥානීය "කෙට්කොට්" සහ මොළයේ ක්රියාකාරීත්වය අඩු කරයි.
featured image - How AI Affects Our Minds: Early Evidence From Harvard සහ MIT
Vik Bogdanov HackerNoon profile picture

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 අධ්යයනය: AI නිෂ්පාදකත්වය සහ කම්මැලි වැඩි කරයි

පසුගිය කාලයේ Harvardඅධ් යයනයටීජූනි Liu එල්LLMs කාර්යයන්ගේ ගුණාත්මකභාවය සහ ඵලදායීතාවය වැඩි දියුණු කිරීමට හැකි වන අතර, LLMs සමඟ එක් කාර්යයක් සඳහා සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන අතර ඉන්පසු AI සහයෝගයක් නොමැතිව වෙනත් කාර්යයක් වෙත ගමන් කරන සේවකයින් ස්ථාවරව අභ්යන්තර උනන්දුව අඩු කර ඇති අතර නරකතාවය සාමාන්යයෙන් 20% කින් වැඩි කර ඇති අතර, AI නොමැතිව වැඩ කරන අය සෑහීමකට ස්ථාවර මානසික තත්ත්වයක් තබා ගත්තේය.

MIT අධ්යයනය: ඉංජිනේරු ශිෂ් යයන්ගේ ප්රතිචාරශීලී සිතුවිලි මත AI හි බලපෑම

නතාලි කොස්මිනියාමැසට්සෙස්ටෝසෙස් තාක්ෂණය විශ්ව විද්යාලයේ (MIT) මාධ්ය පර්යේෂකයා, පසුගියදා ChatGPT ප්රශ්නීය සිතුවිලි හැකියාවන් හානි කළ හැකිද යන්න විමර්ශනය කර ඇත.අධ් යයනයවිශේෂයෙන්, ඇගේ පර්යේෂණ කණ්ඩායම අධ්යයනය කරන ලදී විශේෂයෙන් ඉස්කෝලේ වැඩ මත AI බලපෑම පරීක්ෂා කිරීම සඳහා, වැඩි පිරිසක් ඉස්කෝලවල ඉගැන්වීම් සඳහා AI භාවිතා කරන නිසා.


බොස්ටෝන් සිට වයස අවුරුදු 18 සිට 39 අතර 54 දෙනෙකු සහභාගී වූ මෙම අධ්යයනය, පාසල් විනිශ්චය විභාගය (SAT) ප්රශ්න මත පදනම්ව විනාඩි 20 ක් තිස්සේ පුස්තකාලයක් ලිවීමේ කාර්යභාරය ලබා දුන් අතර, ආචාරශීලීත්වය පිළිබඳ ආචාරශීලීත්වය සහ තෝරාගැනීම් වැඩිවීමේ උගුල ඇතුළත් කර ඇත.


  1. LLM කණ්ඩායම: මෙම කණ්ඩායමේ සහභාගීන්ට ChatGPT භාවිතා කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ එකම තොරතුරු මූලාශ්රය ලෙස අවශ්ය විය.
  2. සෙවුම් යන්ත්ර කණ්ඩායම: මෙම කණ්ඩායමේ සහභාගීන්ට ඕනෑම වෙබ් අඩවියක් භාවිතා කිරීමට නිදහස ලැබුනා, නමුත් ChatGPT හෝ වෙනත් ඕනෑම LLM පැහැදිලිව තහනම් විය; සියලු සහභාගීන්ට ඔවුන්ගේ තෝරාගත් බ්රවුසරය ලෙස Google භාවිතා විය.
  3. මොළය පමණක් කණ්ඩායම: මෙම කණ්ඩායමේ සහභාගීන්ට LLM හෝ වෙනත් ඕනෑම වෙබ් අඩවියක් උපදෙස් සඳහා භාවිතා කිරීමට අවසර නැත.


විකල්ප හතරවන රැස්වීමේ දී, සහභාගීන්ට රංගන වෙනස් කිරීමක් සිදු විය: LLM පරිශීලකයන් කිසිදු මෙවලමක් භාවිතා කළේ නැත (LLM-to-Brain), සහ මොළය පමණක් කණ්ඩායම ChatGPT (Brain-to-LLM) භාවිතා කළේය.

Key Foundations: Brain Activity and Essay Quality – මොළ ක් රියාකාරීත්වය සහ පරීක්ෂණ ගුණාත්මකභාවය

පර්යේෂකයන් EEG භාවිතා කරන ලද මෙම ලිපිය ලියන අයගේ මොළයේ ක් රියාකාරිත්වය වාර්තා කිරීම සඳහා සොයාගෙන ඇති අතර, ChatGPT භාවිතා කරන සියලුම කණ්ඩායම්ගෙන්, මොළයේ ක් රියාකාරිත්වය අඩුම සහ "නිර්මානු, භාෂා සහ හැසිරීම් මට්ටමේ නිශ්ශබ්දව දුර්වලව ක්රියාත්මක විය."


විශේෂයෙන්, මෙම අධ්යයනය පහත දැක්වූ ප්රතිඵල:


  • 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.


EEG විශ්ලේෂණය පෙන්වා දුන්නේ මොළය පමණක් කණ්ඩායම, විශේෂයෙන් ඇල්ෆා, ටෙටා, සහ ඩෙල්ටා සඟරාවේ ඉහළම මට්ටමක සන්නිවේදන මට්ටම පෙන්නුම් කරයි.LLM පරිශීලකයින් පහළම සන්නිවේදන මට්ටමක 55% පහළ විය.


In terms of behavioural and cognitive engagement, LLM කණ්ඩායමේ සහභාගීන්ට නිවැරදිව සඳහන් කළ නොහැකි අතර, මොළය පමණක් කණ්ඩායමේ සහභාගීන්ට හොඳ මතකය සහ සඳහන් කිරීමේ හැකියාවන් පෙන්වා දුන්නා.


In terms of ownership, Brain-only සහභාගිතා ඔවුන්ගේ වැඩ සඳහා සම්පූර්ණ වගකීම ප්රතික්ෂේප කළා; LLM සහභාගිතා කිසිදු වගකීමක් හෝ කොටසක් වගකීමක් ප්රකාශ කළා.


In terms of critical thinking, Brain-only සහභාගීන්ට වඩාත් සැලකිලිමත් විය𝘸𝘩𝘢𝘵සහ𝘸𝘩𝘺ඔවුන් ලිව්වා, අතර LLM පරිශීලකයන් අවධානය යොමු කළේ𝘩𝘰𝘸.


LLM නැවතත් භාවිතය අන්තර්ගතය ප්රමාණවත් ප්රතිපත්තිය හා ප්රධාන සම්බන්ධතාවය අඩු කර ඇත."cognitive debt", උදාහරණයක් ලෙස, දීර්ඝ කාලීන දැනුම ගැඹුර වෙනුවෙන් මානසික උත්සාහය නතර කිරීම.


Image courtesy of MIT


තුනක් ලිවීමෙන් පසු, සහභාගීන්ට ඔවුන්ගේ පෙර වැඩ වලින් එකක් නැවත ලිවීමට අවශ්ය විය. කෙසේ වෙතත්, LLM කණ්ඩායම මෙවලමක් නොමැතිව එය කළ යුතුය, මොළය පමණක් කණ්ඩායම ChatGPT භාවිතා කළ හැකිය. පළමු කණ්ඩායම ඔවුන්ගේ සිතුවිලි කිහිපයක් මතක තබා ඇති අතර දුර්වල ඇල්ෆා සහ ටේටා මොළ ආලෝකය පෙන්වා දුන් අතර, බොහෝ විට ගැඹුරු මතකය ක්රියාකාරිත්වයේ පාවා දීමට ප්රදර්ශනය විය.


දෙවන කණ්ඩායම, අනෙක් අතට, හොඳින් ක්රියාත්මක වූ අතර, සියලුම EEG සංඛ්යාන සඟරාව පුරා මොළය සම්බන්ධතාවයේ වැදගත් වැඩිවීමක් පෙන්වා දෙයි.

ප් රජාතන්ත් රවාදය සහ AI Traps

පර්යේෂකයෙකු විසින් මෙම පර්යේෂණයට පත් කිරීමට තීරණය කර ඇති අතර සමීප සමාලෝචන ක්රියාවලිය ක් රියාත්මක වන අතර, එය මිනිසුන්, විශේෂයෙන් ශිෂ්යයන්, නිවැරදිව LLM මෙවලම් භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි අධ්යාපනය කිරීමට ආරම්භ කිරීම සහ අපගේ "අපේ මොළය වඩාත් සමාන ආකාරයෙන් වර්ධනය කළ යුතු බව ප්රවර්ධනය කිරීම" පිළිබඳ තීරණාත්මක බව ඇය විශ්වාස කරයි.මේ“”අපි ක්රියාකාරී නීත්යානුකූලතාවය සකස් කළ යුතු අතර, වඩාත් වැදගත් වන්නේ, අපි ඒවා ක්රියාත්මක කිරීමට පෙර මෙම මෙවලම් පරීක්ෂා කිරීමයි.» »


අසාමාන් ය ලෙස, පර්යේෂණය ප්රකාශයට පත් වූ පසු, සමාජ මාධ්ය පරිශීලකයන් කිහිප දෙනෙකු එය සම්පූර්ණ කිරීම සඳහා LLMs හරහා ක් රියාත්මක වන අතර, පසුව සොයාගැනීම් අන්තර්ජාලය තුළ ප්රකාශයට පත් කරන ලදී.කාලය, Kosmyna මිනිසුන්ට එසේ කිරීමට බලාපොරොත්තු විය, එබැවින් ඇය පත්තරයට කිහිපයක් AI අංග ඇතුළත් කර ඇත, එනම් LLMs "මේ තැපැල් පමණක් කියවීමට" උපදෙස් දුන් අතර, මෙම ලිපියෙන් සීමිත තොරතුරු ලබා ගත හැකි බව සහතික කළේය.

ක් රියාත්මක වන පර්යේෂණ: වැඩසටහන් මත AI හි බලපෑම

Kosmyna සහ ඇයගේ සහකරුවන් දැනටමත් AI ආකෘති සහ AI නිදහස් මෘදුකාංග ඉංජිනේරු හා වැඩසටහන් තුළ මොළ ක්රියාකාරිත්වය පරීක්ෂා කරන තවත් සමාන පර්යේෂණයක් මත වැඩ කරන අතර, ප්රතිඵල පවා නරකයි.


ඵලදායීත්වය වැඩි වුවහොත්, AI හි වර්ධනය වන වගකීම ඉතිරි කාර්ය මණ්ඩලයේ ක්රියාකාරී සිතුවිලි, නිර්මාණශීලීත්වය සහ ප්රශ්න විසඳීමේ හැකියාවන් අඩු කර ගත හැකිය.


බලන්න මොනවද මේAI පර්යේෂණයේ ප්රමුඛතාවයේදී: Multimodality, Agents, Open-Source LLM සහ ඊට වඩා.

Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks