Исследование MIT показало: чрезмерная зависимость от ИИ в написании может ослабить когнитивные способности человека

Недавно исследовательский отчет объемом 206 страниц, проведенный Массачусетским технологическим институтом, привлек широкое внимание. Это исследование глубоко исследует влияние использования крупных языковых моделей (LLM) на когнитивные способности в образовательной среде, особенно в написании статей. Результаты исследования показывают, что чрезмерная зависимость от искусственных интеллект-ботов может негативно сказаться на когнитивных способностях людей.

Исследовательская группа разработала четырехмесячный эксперимент, разделив участников на три группы: группа LLM, группа поисковых систем и группа, полагающаяся только на мозг. Участники должны были в ограниченное время выполнить задачи по написанию статей на различные темы. Для комплексной оценки производительности участников исследователи использовали различные методы, включая запись электроэнцефалограммы (EEG), анализ естественного языка (NLP), а также оценку как вручную, так и с помощью ИИ.

Экспериментальные результаты показывают, что участники, полагающиеся только на мозг, демонстрируют большую разнообразие в стиле письма, в то время как статьи группы LLM показывают явную тенденцию к однородности. В использовании конкретных именованных сущностей (NER) группа LLM имеет наивысшую частоту использования, в то время как группа, полагающаяся только на мозг, имеет наименьшую частоту использования.

Стоит отметить, что участники группы LLM и группы поисковых систем из-за ограничения по времени предпочитают напрямую использовать результаты инструментов, а не интегрировать свои личные мнения и опыт. Такое поведение может привести к снижению креативного мышления.

В области нейронных соединений исследователи использовали динамическую направленную передающую функцию (dDTF) для измерения когнитивной нагрузки участников. Результаты показали, что с увеличением внешней поддержки степень соединения мозга систематически снижалась. Только группа, полагающаяся на мозг, продемонстрировала самую сильную и широкую активность нейронных сетей, в то время как группа с поддержкой LLM показала наименьшую общую нейронную связь.

Исследование также показало, что у группы LLM чувство принадлежности к своим статьям было ниже, и они хуже справлялись с воспроизведением и цитированием содержания только что завершенных статей. Более 83% пользователей LLM не могут точно цитировать статьи, написанные несколько минут назад.

Хотя это исследование еще не прошло рецензирование, его результаты показывают, что в ходе 4-месячного исследования участники группы LLM показали худшие результаты по нейропсихологическим, языковым и оценочным параметрам по сравнению с контрольной группой, использующей только мозг. Исследователи отмечают, что широкое применение LLM может повлиять на улучшение учебных навыков, особенно для молодых пользователей.

Исследовательская группа подчеркивает, что прежде чем подтвердить, что LLM действительно полезен для человека, необходимо провести больше долгосрочных исследований, чтобы понять долгосрочное воздействие искусственных интеллектов на человеческий мозг.

В этом исследовании искусственный интеллект также высказал свое мнение, полагая, что исследование не отрицает ценность LLM, а предупреждает людей о том, что не следует чрезмерно полагаться на такие инструменты, игнорируя важность независимого мышления и усилий.

Это исследование предоставляет нам ценную информацию, напоминающую о том, что, принимая новые технологии, мы также должны обращать внимание на развитие независимого мышления и творческих способностей. С учетом постоянного развития технологий искусственного интеллекта, вопрос о том, как сбалансировать помощь технологий и повышение когнитивных способностей, станет важной задачей в сфере образования.