Фахівці Массачусетського технологічного інституту виявили, що мозкова активність набагато нижче при використанні чат-роботів з штучним інтелектом. Тести ЕЕГ і запам’ятовування показують, що люди, які використовують ChatGPT для написання есе, мало чого навчаються.
Прагнучи зрозуміти, як використання чат-ботів LLM впливає на мозок, команда під керівництвом наукового співробітника MIT Media Lab доктора Наталії Космини підключила групу студентів бостонського коледжу до навушників для електроенцефалограми (ЕЕГ) і дала їм 20 хвилин на написання короткого есе. Одній групі було доручено писати без будь-якої сторонньої допомоги, другій групі було дозволено використовувати пошукову систему, а третій було доручено писати за допомогою моделі OpenAI GPT-4o. Цей процес повторювався чотири рази протягом кількох місяців.
Хоча результати дослідження, ще не пройшли експертну оцінку, вони припускають разючу різницю між мозковою активністю трьох груп і відповідним формуванням патернів нейронних зв’язків.
Грубо кажучи, мозкова активність у когорті людей, що використовують ШІ, була трохи приглушеною.
Аналіз ЕЕГ показав, що кожна група демонструвала різні патерни нейронних зв’язків, при цьому зв’язок з мозком систематично зменшувався у залежності від обсягу зовнішньої підтримки. Іншими словами, користувачі пошукових систем демонстрували меншу залученість мозку, а група LLM виявила самий слабкий загальний зв’язок.
Когнітивна навантаження в учасників вимірювалася з використанням методу, відомого як Динамічна спрямована передатна функція ( dDTF ), який вимірює специфічну мозкову активність, пов’язану з потоком інформації через різні області мозку. На думку дослідників Массачусетського технологічного інституту, dDTF здатний враховувати силу і напрям потоку, що робить його хорошим представником виконавчої функції, семантичної обробки і регуляції уваги.
Дослідники сказали, що порівняно з вихідним рівнем, встановленим групою, яка використовувала тільки свою сіру та білу речовину, група з використанням пошукових систем показала на 34-48 відсотків меншу зв’язність з dDTF. Група з використанням ШІ продемонструвала більш глибоке – до 55 відсотків – зниження величини сигналу dDTF.
Як пояснили дослідники, ці відмінності мають суттєві наслідки для освітньої практики та того, як ми розуміємо навчання, а саме в тому сенсі, що, мабуть, існує певний компроміс між внутрішнім синтезом інформації і зовнішньою підтримкою.
Дослідницька група виявила, що тести учасників на запам’ятовування написаного і сприйняття відповідальності за те, що вони написали, були явно гірше в когорті ШІ (LLM).
Четвертий сеанс написання есе підтвердив ці висновки. На останньому сеансі дослідження учасники, яким спочатку було сказано покладатися на свій мозок або LLM, помінялися ролями і отримали інший набір інструкцій по написанню есе. Не дивно, що група з ШІ погано впоралася, коли їх попросили покладатися на свої власні розумові процеси.
Отримані дані свідчать про те, що використання штучного інтелекту на ранніх етапах процесу навчання може призвести до неглибокого кодування, що призводить до поганого запам’ятовування фактів і відсутності навчання, оскільки всі зусилля були витрачені даремно. З іншого боку, використання своїх когнітивних здібностей для вивчення чого-небудь, а потім використання штучного інтелекту для розвитку дослідницьких навичок, цілком прийнятно.
