Чем чаще человек перекладывает размышления на искусственный интеллект, тем меньше думает сам.
Наталия Космина, исследователь взаимодействия человека и компьютера из Массачусетского технологического института, заметила тревожную тенденцию, когда искала стажеров. Письма кандидатов выглядели почти одинаково: длинные, гладкие и часто после вступления неожиданно переходили к абстрактной связи с ее работой. Космина поняла, что многие используют большие языковые модели — LLM, на которых работают ChatGPT, Google Gemini и Claude.
Параллельно она заметила, что студенты стали хуже запоминать материал. Тогда Космина вместе с коллегами из MIT Media Lab провела эксперимент с 54 студентами. Их разделили на три группы. Первая писала эссе с помощью ChatGPT, вторая могла пользоваться Google без ИИ-сводок, третья работала вообще без технологий. Во время задания ученые измеряли активность мозга.
Темы были простыми и открытыми — например, счастье, верность и повседневный выбор. У тех, кто писал самостоятельно, мозг демонстрировал широкую активность. У пользователей поисковика она также оставалась высокой, особенно в зрительных областях. А у группы ChatGPT активность оказалась ниже — вплоть до 55%, пишет ВВС.
После работы участники, использовавшие ИИ, не смогли процитировать собственные эссе, а некоторые заявили, что не чувствуют авторства. Преподаватели также заметили, что тексты получились настолько похожими, что один из них спросил, не сидели ли студенты рядом. Результаты пока проходят рецензирование и не опубликованы в научном журнале.
Другие исследования приходят к аналогичным выводам. Ученые Пенсильванского университета описали эффект "когнитивной капитуляции": человек принимает ответ ИИ почти без проверки и даже позволяет ему заменить собственную интуицию. В другом международном исследовании медики после трех месяцев работы с ИИ для выявления рака кишечника стали хуже находить опухоли без помощи системы.
Вивьен Минг, специалист по вычислительной нейробиологии и автор книги Robot-Proof, получила похожий результат в исследовании студентов Калифорнийского университета в Беркли. Участники должны были прогнозировать реальные события, например цену нефти. Большинство просто спрашивали ИИ и копировали ответ. Активность гамма-волн, связанная с когнитивным усилием, оказалась очень низкой.
Минг предупреждает: если такая модель поведения станет нормой, последствия для мозга могут проявиться в долгосрочной перспективе. Она напоминает, что слабая активность гамма-волн уже связывалась с последующим когнитивным снижением.
При этом ученые не предлагают отказаться от ИИ. Минг говорит о "гибридном интеллекте": сначала человек должен думать сам, а затем использовать машину для проверки и развития идей. Космина советует сначала изучать новую тему без ИИ, создавая базу знаний.
Минг предлагает и другой прием — "промпт-антагонист". ИИ предлагают выступить в роли "вечного противника" и подробно объяснить, почему ваша идея ошибочна. Это заставляет человека защищать и уточнять аргументы.
Еще один вариант — "продуктивное трение": просить ИИ не давать готовый ответ, а только объяснять контекст и задавать вопросы. В тестах такой подход повышал вовлеченность участников.
По мнению исследователей, проблема не в самом ИИ, а в привычке постоянно выбирать самый легкий путь. Для долгосрочного здоровья мозга его все равно придется регулярно заставлять работать.
комментарии