Najbolj sveža študija, ki jo je izvedla Wharton School Univerze v Pennsylvaniji, je proučevala vzorec več kot 4500 udeležencev. Raziskava, ki je primerjala kognitivne razlike med ljudmi, ki so za raziskovanje uporabljali velike jezikovne modele, kot je ChatGPT, in tistimi, ki so uporabljali iskalnik Google, je pokazala, da so tisti, ki so uporabljali klepetalne bote, »ponavadi razvili bolj plitko znanje« o temah, ki so jih raziskovali. Obe skupini sta morali raziskati, kako začeti zelenjavni vrt, pri čemer so bile nekatere osebe naključno določene, da uporabijo umetno inteligenco, druge pa, da uporabijo iskalnik. Po ugotovitvah študije so tisti, ki so uporabljali ChatGPT, podali precej slabše nasvete o tem, kako posaditi zelenjavni vrt, kot tisti, ki so uporabili iskalnik. Raziskovalci so zapisali:
Plitko znanje izhaja iz značilne lastnosti velikih jezikovnih modelov – predstavitve rezultatov v obliki sintez informacij namesto posameznih iskalnih povezav –, zaradi česar je učenje bolj pasivno kot pri standardnem spletnem iskanju, kjer uporabniki aktivno odkrivajo in povezujejo vire informacij sami. Ko nato oblikujejo nasvete na podlagi tega, kar so se naučili, tisti, ki so se učili iz sintez LLM (v primerjavi s standardnimi rezultati iskanja), čutijo manjšo osebno vpletenost pri oblikovanju svojega nasveta, kar je še pomembneje, ustvarijo nasvete, ki so bolj skopi, manj izvirni – in na koncu manj verjetno sprejeti s strani prejemnikov.
Študija sklene, da je do tega prišlo ironično prav zaradi oglaševane prednosti ChatGPT – »da uporabnikom prihrani potrebo po brskanju skozi rezultate in lastnem povezovanju informacij«. Ker raziskovalcem ni bilo treba sami iskati informacij, je bila njihova »globina znanja« izrazito manjša kot pri tistih, ki so to počeli sami. »V tem smislu bi lahko učenje prek LLM v primerjavi s spletnim iskanjem primerjali s tem, da ti pokažejo rešitev matematičnega problema, namesto da ga poskusiš rešiti sam,« zaključuje raziskava.
Študija Univerze v Pennsylvaniji sledi raziskavi MIT, objavljeni v začetku tega meseca, ki je pokazala podoben problematičen kognitivni vpliv umetne inteligence. Ta študija, ki je opazovala možgansko aktivnost študentov, ki so za učenje uporabljali ChatGPT, je ugotovila, da povečana uporaba umetne inteligence povzroči zmanjšano možgansko aktivnost oziroma, kot so raziskovalci poimenovali, »kognitivni dolg«. Študija je z EEG napravo merila živčno aktivnost treh različnih skupin študentov – ene, ki je uporabljala ChatGPT za učenje, ene, ki je uporabljala Google Search, in ene, ki ni uporabljala nobenega. Rezultati so pokazali, da so uporabniki ChatGPT izkazovali občutno manj kognitivne aktivnosti kot celo tisti, ki so za iskanje informacij uporabljali Google.
Metodologija MIT-jeve študije je bila kasneje postavljena pod vprašaj s strani navdušencev nad umetno inteligenco. Kritiki so opozorili, da študija ni bila strokovno recenzirana ter da majhen vzorec udeležencev komaj predstavlja izčrpne dokaze. Prav tako so trdili, da čeprav meritve EEG kažejo določeno zmanjšanje nekaterih oblik možganske aktivnosti, to še ne pomeni nujno, da so udeleženci zaradi tega »bolj neumni«. Manjši duševni napor (in s tem manj aktivnosti) je namreč lahko znak, da je oseba v določeni nalogi bolj vešča in zato ne potrebuje toliko energije. Z določenega vidika se ti nedavni pogledi na vpliv umetne inteligence na možgane berejo kot moralna panika glede novega in še ne povsem razumljenega pojava.
Po drugi strani pa se zdi sklep, da uporaba aplikacije za dokončanje domače naloge pomeni, da si manj sposoben samostojnega razmišljanja, precej samoumeven. Prenos miselnih nalog na programsko opremo pomeni, da teh nalog ne opravljaš sam, in kot je splošno znano, je prav lastna izvedba pogosto najboljši način učenja. Seveda je internet človekovo duševno dejavnost začel omejevati že od svojega nastanka. Kdaj si nazadnje moral sam vedeti, kako kam priti? Zdi se, da nas je Google Maps te sposobnosti kolektivno oropal že pred več kot desetimi leti.
Drugi dokazi o poneumljajočem učinku umetne inteligence so še bolj očitni: vrtinec goljufanja, ki se dogaja v ameriškem šolstvu, pomeni, da dijaki in študenti zaključujejo srednjo šolo in fakulteto, ne da bi se naučili napisati esej ali razlagati knjigo. Čeprav je jasno, da je o vplivu umetne inteligence še veliko neznank, so nekateri njeni stranski učinki očitni. Če študent ne zna napisati eseja brez pomoči klepetalnega bota, verjetno pred njim ne leži posebno svetla akademska prihodnost.
Vir: Wharton School, MIT (povezave v prispevku)
