使用人工智能會毀了你的實(shí)際智能嗎？科學(xué)家調(diào)查

自 ChatGPT 在近三年前出現(xiàn)以來，對人工智能（AI） 學(xué)習(xí)技術(shù)一直存在廣泛爭議。它們是個(gè)性化教育的便捷工具，還是通往學(xué)術(shù)不誠實(shí)的門戶？

最重要的是，已經(jīng)有關(guān)注使用 AI 將導(dǎo)致廣泛的 “愚蠢”，即批判性思考能力的下降。他們認(rèn)為，如果學(xué)生過早使用人工智能工具，他們可能無法培養(yǎng)批判性思維和解決問題的基本技能。

真的是這樣嗎？根據(jù)最近的研究麻省理工學(xué)院的科學(xué)家們似乎是這樣。研究人員表示，使用 ChatGPT 幫助撰寫論文會導(dǎo)致“認(rèn)知債務(wù)”和“學(xué)習(xí)技能可能下降”。

那么這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)了什么呢？

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單獨(dú)使用 AI 和大腦的區(qū)別

在四個(gè)月的時(shí)間里，麻省理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)要求 54 名成年人使用 AI （ChatGPT）、搜索引擎或他們自己的大腦（“僅限大腦”組）撰寫一系列三篇文章。該團(tuán)隊(duì)通過檢查大腦中的電活動和對文章的語言分析來衡量認(rèn)知參與度。

使用 AI 的人的認(rèn)知參與度明顯低于其他兩組。這個(gè)群體也更難回憶起他們文章中的引文，并且對它們的主人翁意識較低。

有趣的是，參與者在最后的第四篇論文中交換了角色（純大腦組使用 AI，反之亦然）。AI 到大腦組在第一次會議期間的表現(xiàn)更差，參與度僅略高于另一組，遠(yuǎn)低于純大腦組在第三次會議中的參與度。

作者聲稱，這表明長期使用 AI 如何導(dǎo)致參與者積累“認(rèn)知債務(wù)”。當(dāng)他們終于有機(jī)會動腦筋時(shí)，他們無法像其他兩組那樣復(fù)制參與或表現(xiàn)得更好。

作者謹(jǐn)慎地指出，只有 18 名參與者（每種情況 6 名）完成了第四次，即最后一次會議。因此，研究結(jié)果是初步的，需要進(jìn)一步測試。

這真的表明人工智能讓我們更愚蠢嗎？

這些結(jié)果并不一定意味著使用 AI 的學(xué)生積累了“認(rèn)知債務(wù)”。在我們看來，這些發(fā)現(xiàn)是由于研究的特殊設(shè)計(jì)。

在前三個(gè)會話中，純大腦組的神經(jīng)連接變化可能是由于對研究任務(wù)更加熟悉，這種現(xiàn)象被稱為熟悉效果.

隨著研究參與者重復(fù)任務(wù)，他們會變得更加熟悉和高效，他們的認(rèn)知策略也會相應(yīng)地適應(yīng)。

當(dāng) AI 小組最終能夠 “動腦筋” 時(shí)，他們只做了一次任務(wù)。因此，他們無法匹配另一組的經(jīng)驗(yàn)。在第一次會議期間，他們的參與度僅比純大腦組略高。

為了充分證明研究人員的說法，AI 到大腦的參與者還需要在沒有 AI 的情況下完成三次寫作。

同樣，brain-to-AI 小組更有成效和戰(zhàn)略性地使用 ChatGPT 的事實(shí)可能是由于第四項(xiàng)寫作任務(wù)的性質(zhì)，這需要就前三個(gè)主題之一寫一篇論文。

由于沒有 AI 的寫作需要更多的參與，因此他們對過去所寫的內(nèi)容的回憶要好得多。因此，他們主要使用 AI 來搜索新信息并改進(jìn)他們以前編寫的內(nèi)容。

AI 在評估中有什么影響？

要了解 AI 的現(xiàn)狀，我們可以回顧一下計(jì)算器首次出現(xiàn)時(shí)發(fā)生的事情。

早在 1970 年代，它們的影響是通過使考試難度大大增加來調(diào)節(jié)的。學(xué)生們不是手動計(jì)算，而是使用計(jì)算器并將他們的認(rèn)知努力花在更復(fù)雜的任務(wù)上。

實(shí)際上，標(biāo)準(zhǔn)顯著提高，這使得學(xué)生與計(jì)算器可用之前一樣努力（如果不是更努力的話）。

AI 的挑戰(zhàn)在于，在大多數(shù)情況下，教育工作者并沒有提高標(biāo)準(zhǔn)，使 AI 成為該過程的必要組成部分。教育工作者仍然要求學(xué)生完成相同的任務(wù)，并期望獲得與五年前相同的工作標(biāo)準(zhǔn)。

在這種情況下，AI 確實(shí)可能是有害的。學(xué)生可以在很大程度上將學(xué)習(xí)的關(guān)鍵參與轉(zhuǎn)移到 AI 上，從而產(chǎn)生”元認(rèn)知懶惰".

然而，就像計(jì)算器一樣，人工智能可以而且應(yīng)該幫助我們完成以前不可能完成的任務(wù)，并且仍然需要大量的參與。例如，我們可能會要求教學(xué)學(xué)生使用 AI 來制定詳細(xì)的課程計(jì)劃，然后在口試中評估該計(jì)劃的質(zhì)量和教學(xué)合理性。

在麻省理工學(xué)院的研究中，使用 AI 的參與者正在撰寫“相同的舊”論文。他們調(diào)整了自己的參與度，以達(dá)到預(yù)期的工作標(biāo)準(zhǔn)。

如果要求學(xué)生在有或沒有計(jì)算器的情況下進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，也會發(fā)生同樣的情況。用手做計(jì)算的那組人會出汗，而那些拿著計(jì)算器的人幾乎不會眨眼。

學(xué)習(xí)如何使用 AI

當(dāng)代和未來的一代需要能夠批判性和創(chuàng)造性地思考并解決問題。然而，AI 正在改變這些事物的含義。

用筆和紙寫論文不再是批判性思維能力的展示，就像做長除法不再是算術(shù)的展示一樣。

了解何時(shí)、何地以及如何使用 AI 是長期成功和技能發(fā)展的關(guān)鍵。優(yōu)先考慮哪些任務(wù)可以交給 AI 以減少認(rèn)知債務(wù)，這與了解哪些任務(wù)需要真正的創(chuàng)造力和批判性思維一樣重要。

維托米爾·科瓦諾維奇，教育未來學(xué)習(xí)變革與復(fù)雜性中心 （C3L） 副教授兼副主任，南澳大利亞大學(xué)和麗貝卡·馬龍， 講師 學(xué)習(xí)科學(xué)與發(fā)展， 學(xué)習(xí)變化與復(fù)雜性中心 （C3L）， 教育未來，南澳大利亞大學(xué)

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