Специалисты Массачусетского технологического института обнаружили, что мозговая активность намного ниже при использовании чат-роботов с искусственным интеллектом. Тесты на ЭЭГ и запоминание показывают, что люди, которые используют ChatGPT для написания эссе, мало что изучают.
Стремясь понять, как использование чат-ботов LLM влияет на мозг, команда под руководством научного сотрудника MIT Media Lab доктора Натальи Космины подключила группу студентов Бостонского колледжа к наушникам для электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и дала им 20 минут на написание короткого эссе. Одной группе было поручено писать без какой-либо посторонней помощи, второй группе было разрешено использовать поисковую систему, а третьей было поручено писать с использованием модели OpenAI GPT-4o. Этот процесс повторялся четыре раза в течение нескольких месяцев.
Хотя результаты исследования, еще не прошедшие экспертную оценку, они предполагают разительную разницу между мозговой активностью трех групп и соответствующим формированием паттернов нейронных связей.
Грубо говоря, активность мозга в когорте людей, использующих ИИ, была немного приглушенной.
Анализ ЭЭГ показал, что каждая группа демонстрировала разные паттерны нейронных связей, при этом связь с мозгом систематически уменьшалась в зависимости от объема внешней поддержки. Другими словами, пользователи поисковых систем демонстрировали меньшую вовлеченность мозга, а группа LLM обнаружила самую слабую общую связь.
Когнитивная нагрузка у участников измерялась с использованием метода, известного как динамическая направленная передаточная функция ( dDTF), который измеряет специфическую активность мозга, связанную с потоком информации через различные области мозга. По мнению исследователей Массачусетского технологического института, dDTF способен учитывать силу и направление потока, что делает его хорошим представителем исполнительной функции, семантической обработки и регуляции внимания.
Исследователи сказали, что по сравнению с исходным уровнем, установленным группой, которая использовала только свое серое и белое вещество, группа с использованием поисковых систем показала на 34-48 процентов меньшую связность с dDTF. Группа с использованием ИИ продемонстрировала более глубокое — до 55 процентов — снижение величины сигнала dDTF.
Как объяснили исследователи, эти различия имеют значительные последствия для образовательной практики и того, как мы понимаем обучение, а именно в том смысле, что, по-видимому, существует некоторый компромисс между внутренним синтезом информации и внешней поддержкой.
Исследовательская группа обнаружила, что тесты участников на запоминание того, что они написали, и восприятие ответственности за то, что они написали, были явно хуже в когорте ИИ (LLM).
Четвертый сеанс написания эссе подтвердил эти выводы. На последнем сеансе исследования участники, которым изначально было сказано полагаться на свой мозг или LLM, поменялись ролями и получили другой набор инструкций по написанию эссе. Неудивительно, что группа ИИ плохо справилась, когда их попросили полагаться на свои собственные мыслительные процессы.
Полученные данные свидетельствуют о том, что использование искусственного интеллекта на ранних этапах процесса обучения может привести к поверхностному кодированию, что приведет к плохому запоминанию фактов и отсутствию обучения, поскольку все усилия были потрачены впустую. С другой стороны, использование своих когнитивных способностей для изучения чего-либо, а затем использование искусственного интеллекта для развития исследовательских навыков, вполне приемлемо.
