A ChatGPT tompítja az agyműködést? Egy MIT-kutatás aggasztó eredményei

[Forrás: Gróf József]
A mesterséges intelligencia már nemcsak eszköz, hanem partner – sok esetben pedig helyettes az oktatásban. Az MIT Media Lab kutatása azt vizsgálta, milyen hatással van az emberi agyra és a tanulási folyamatokra, ha egy nagy nyelvi modellt – például a ChatGPT-t – használunk esszéírásra.

 

A „Your Brain on ChatGPT” című projekt során 54 résztvevőnek kellett esszét írnia három különböző eszközzel: kizárólag saját gondolataikkal („Brain-only”), keresőmotorral, vagy ChatGPT segítségével. A negyedik körben cseréltek: a ChatGPT-használók ezúttal mesterséges intelligencia nélkül, a korábban „saját aggyal” dolgozók pedig LLM-támogatással írtak.

A kísérlet különlegessége, hogy nemcsak a szövegeket elemezték természetes nyelvfeldolgozással (NLP) és emberi, valamint mesterséges értékelőkkel, hanem EEG-vel rögzítették az agyi aktivitást is. Az eredmények azt mutatják: minél inkább támaszkodunk külső eszközökre, annál kevésbé aktiválódnak az agy tanulásért felelős hálózatai.

Az MI-t használó csoport résztvevőinél gyengébb volt a frontális és parietális régiók közötti kapcsolat, míg a „saját aggyal” dolgozóknál ezek erőteljesen működtek. A keresőmotorral dolgozók aktivitása a két véglet között mozgott. Az MI-t elhagyók (LLM-to-Brain) esetében gyenge újraaktiválódás volt megfigyelhető, míg azoknál, akik először próbálták ki a ChatGPT-t (Brain-to-LLM), látványosan megugrott a vizuális és memória-alapú feldolgozás. Ami különösen érdekes: a ChatGPT-t használók kevésbé érezték magukénak az általuk írt szöveget, és nehezebben emlékeztek annak tartalmára percekkel később is. Ezzel szemben a „saját agyas” írók erősebb személyes kötődést és jobb idézési képességet mutattak.

A kutatás egyértelmű figyelmeztetés az oktatás jövője szempontjából: bár az MI gyors és kényelmes megoldásnak tűnik, hosszabb távon csökkentheti a tanulás hatékonyságát, a memória működését és a kreativitást is.

Fontos azonban megjegyezni: az eredmények előzetesek. A tanulmány még nem esett át a lektoráláson, és számos korlátot is figyelembe kell venni. A résztvevők földrajzilag és szakmailag nem voltak elég változatosak, és a kutatás csak egy LLM-modellt (ChatGPT) vizsgált szöveges feladatban. A jövőbeli vizsgálatoknak ki kell terjedniük más MI-rendszerekre, többféle feladatra, valamint hosszabb távú hatásokra, például a kreativitás és az íráskészség alakulására is.

További tartalmak

Legolvasottabb tartalmak

Strategy

Valós idejű adózás

Human

Az egészség hálózatai

Technology

Egy év, amely átírta az emberiség és a mesterséges intelligencia viszonyát

Strategy

Exportcikk lehet a DÁP-ból

ITBUSINESS heti hírlevél feliratkozás

.
Scroll to Top