“Objavili smo rezultate jer bi neko sutra mogao reći – uvedimo ga u vrtiće”: Šta je pokazala MIT studija o upotrebi Chat GPT-a
Umjetna inteligencija donijela je niz prednosti mnogim industrijama, ali je također i otvorila pitanja o načinu na koji utječe na ljudsko razmišljanje.
Istraživači MIT-ovog (Massachusetts Institute of Technology) Media Laba, napravili su istraživanje u kojem su obuhvatili 54 osobe od 18 do 39 godina iz područja Bostona, podijelili ih u tri grupe. Prva grupa trebala je, oslanjajući se samo na mozak, napisati tri kratka eseja u tri uzastopne sesije na unaprijed zadate teme.
Druga grupa se mogla u svom pisanju osloniti na Google pretraživač, dok je treća za pisanje koristila generativnu vještačku inteligenciju, konkretno ChatGPT kompanije OpenAI.
Istraživači su koristili EEG za snimanje moždane aktivnosti pisaca u 32 regije i otkrili da su od te tri grupe, korisnici ChatGPT-a imali najnižu moždanu aktivnost i “konstantno su postizali loše rezultate na neuralnom, lingvističkom i bihevioralnom nivou”.
Sa svakim novim esejom, korisnici ChatGPT-a pokazivali su i ljenost, te su nerijetko pribjegavali copy paste sistemu – kopiraj i zalijepi tekst.
Grupa koja je pisala eseje koristeći ChatGPT napisala je izuzetno slične eseje kojima je nedostajala originalna misao, oslanjajući se na iste izraze i ideje. Dva profesora engleskog jezika koji su ocjenjivali eseje nazvali su ih uglavnom „tekstovima bez duše“.
Studija koja je istraživala neuralne i bihevioralne posljedice pisanja eseja uz pomoć LLM-a imala je i četvrtu sesiju u kojoj su korisnici LLM-a preraspoređeni u grupu samo mozak, a korisnici samo mozga su preraspoređeni u grupu koja se oslanjala na LLM. Ukupno 54 učesnika je učestvovalo u sesijama od jedan do tri, a samo 18 je završilo sesiju četiri.
Četvrta sesija
„Koristili smo elektroencefalografiju (EEG) za procjenu kognitivnog opterećenja tokom pisanja eseja i analizirali eseje koristeći NLP, kao i bodovanje eseja uz pomoć ljudi – nastavnika i sudije umjetne inteligencije. U svim grupama, NER-ovi, n-gram obrasci i ontologija teme pokazali su homogenost unutar grupe. EEG je otkrio značajne razlike u povezanosti mozga: Učesnici koji su pisali oslanjajući se isključivo na vlastiti mozak pokazali su najjače i najrasprostranjenije mreže; korisnici pretraživača pokazali su umjeren angažman; a korisnici LLM-a pokazali su najslabiju povezanost. Kognitivna aktivnost se smanjila u odnosu na korištenje vanjskih alata. U sesiji četiri, učesnici LLM-to-Brain metode pokazali su smanjenu alfa i beta povezanost, što ukazuje na nedovoljnu angažovanost. Korisnici Brain-to-LLM metode pokazali su veće pamćenje i aktivaciju okcipito-parijetalnih i prefrontalnih područja mozga, slično korisnicima pretraživača. Samoprocjena vlasništva nad esejima bila je najniža u LLM grupi, a najviša u grupi koja je koristila samo mozak. Korisnici LLM-a su se također mučili s tačnim citiranjem vlastitog rada. Tokom četiri mjeseca, korisnici LLM-a su dosljedno postigli lošije rezultate na neuralnom, lingvističkom i bihevioralnom nivou. Ovi rezultati izazivaju zabrinutost zbog dugoročnih obrazovnih implikacija oslanjanja na LLM i naglašavaju potrebu za dubljim istraživanjem uloge vještačke inteligencije u učenju“,navodi se u studiji.
Iako ovo istraživanje još uvijek nije recenzirano, glavna autorica, Nataliya Kosmyna, odlučila ga je objaviti kako bi javnost imala uvid u štetan utjecaj LLM-ova (Large Language Model – kompjuterski modeli vještačke inteligencije trenirani na ogromnim količinama teksta sa interneta, knjiga, članaka, foruma i drugih izvora kako bi mogli razumjeti, analizirati i generisati ljudski jezik), na učenje, posebno mlađih generacija.
„Ono što me je zaista motiviralo da ga objavim sada, prije potpune stručne recenzije, jeste to što se bojim da će za šest do osam mjeseci neki kreator politike odlučiti ireći – hajde da uvedemo GPT u vrtić. Mislim da bi to bilo apsolutno loše i štetno”, kazala je Kosmyna za Time dodajući kako je razvoj mozga u najvećem riziku.
