Как ИИ влияет на наш разум: ранние доказательства Гарварда и Массачусетского технологического института
23 июня 2025 г.Научные исследования о влиянии искусственного интеллекта на наши когнитивные навыки и психическое состояние все еще находятся в зачаточном состоянии, но ранние доказательства от научных управлений предполагают некоторые тревожные тенденции, а именно, что частое использование генеративного ИИ может подорвать мотивацию, ослаблять удержание памяти и разрушать критическое мышление.
Гарвардское исследование: ИИ повышает производительность и скуку
Недавний ГарвардизучатькЮкун Люи др.предполагает, что Генай делает людей более продуктивными, но менее мотивированными. В то время как LLM могут улучшить качество и эффективность заданий, сотрудники, которые сотрудничали с LLMS по одной задаче, а затем перешли на другую задачу без помощи ИИ, постоянно сообщали о снижении внутренней мотивации и увеличении скуки в среднем на 20%. Напротив, те, кто работал без ИИ, поддерживали относительно стабильное психологическое состояние.
Исследование MIT: влияние ИИ на критическое мышление у студентов
Наталия КосминаИсследователь штата Массачусетский технологический институт (MIT) Media Lab, недавно исследовал, может ли CHATGPT навредить навыкам критического мышления. АизучатьПроведенный ее и ее коллеги дали результаты задуматься. В частности, ее исследовательская группа стремилась специально изучить влияние ИИ на школьную работу, поскольку все большее число студентов используют ИИ.
В исследовании участвовали 54 участника в возрасте от 18 до 39 лет из Бостона, которым была дана задача написать эссе на трех 20-минутных сеансах на основе вопросов о оценке школьных (SAT), включая этику благотворительности и подводные камни, имея слишком много вариантов. Участники были случайным образом разделены на следующие три группы, сбалансированы по возрасту и полу:
- LLM Group: Участники этой группы должны были использовать CHATGPT в качестве единственного источника информации для эссе. Никаких других браузеров или приложений не было разрешено.
- Группа поисковых систем: Участники этой группы были свободны использовать любой веб -сайт, чтобы помочь им с их эссе, но CHATGPT или любой другой LLM был явно запрещен; Все участники использовали Google в качестве своего браузера по выбору. Они должны были добавить «-ai» к любому поисковому запросу, поэтому они не смогли бы использовать ответы на AI-усиленных.
- Группа только для мозга: Участникам этой группы не было разрешено использовать ни LLM, ни любые другие веб -сайты для консультаций.
В необязательном четвертом сеансе участники переключили роли: пользователи LLM не использовали никаких инструментов (LLM-BRAIN), а группа только для мозга использовала CHATGPT (Brain-to-LLM).
Ключевые выводы: активность мозга и качество эссе
Исследователи использовали ЭЭГ для записи мозговой активности писателей эссе и обнаружили, что из всех трех групп пользователи CHATGPT имели самую низкую активность мозга и «последовательно работали плохо на нейронных, языковых и поведенческих уровнях».
В частности, исследование выявило следующие результаты:
LLM Group: Эссе были удивительно однородными в каждой теме, почти не отличались друг от друга. Участники часто использовали одни и те же выражения или идеи.
Группа только для мозга: Авторы эссе показали разнообразные и разнообразные идеи среди тем.
Группа поисковых систем: Эссе были основаны на оптимизированном поисковом контенте; Их онтология перекрылась с группой LLM, но не с группой только для мозга.
Анализ ЭЭГ показал, что группа только для мозга демонстрирует самый высокий уровень нейронной связности, особенно в альфа-диапазонах, тета и дельте. У пользователей LLM была самая слабая подключение, на 55% ниже в низкочастотных сетях. Группа пользователей поисковых систем продемонстрировала высокое участие визуальной коры, которая согласуется с процессом сбора информации в Интернете.
С точки зрения поведенческого и когнитивного участияУчастники группы LLM не смогли точно цитировать, в то время как участники группы только для мозга продемонстрировали хорошие навыки отзывов и цитирования.
С точки зрения владения, Участники только для мозга взяли на себя полную ответственность за свою работу; Участники LLM не выразили никакой ответственности или частичной ответственности.
яn Условия критического мышленияУчастники только для мозга больше заботились о𝘸𝘩𝘢𝘵и𝘸𝘩𝘺Они написали, в то время как пользователи LLM сосредоточились на𝘩𝘰𝘸Полем
Повторное использование LLM привело к поверхностному повторению контента и уменьшению критического взаимодействия. Это указывает на накопление"Когнитивный долг", Например, отсрочка умственных усилий за счет долгосрочной когнитивной глубины.
После написания трех эссе участников было при желании переписать одну из своих предыдущих работ. Тем не менее, группа LLM должна была сделать это без инструмента, в то время как группа только для мозга могла использовать CHATGPT. Первая группа запомнила мало их эссе и показала более слабые альфа -волны и мозговые волны, что, вероятно, отражая обход процессов глубокой памяти. Хотя задача была выполнена эффективно и удобно, по словам исследователя, ни одна из информации фактически не была интегрирована в их сети памяти.
Вторая группа, с другой стороны, показала хорошо, демонстрируя значительное увеличение связности мозга во всех полосах частот ЭЭГ. Это дает надежду, что ИИ, при правильном использовании, может улучшить обучение, а не помешать ему.
Общественная реакция и ловушки ИИ
Исследователь решил опубликовать статью, в то время как процесс обзора ведется, поскольку она уверена, что абсолютно важно начать обучать людей и особенно студентов, как правильно использовать инструменты LLM и способствовать тому факту, что наш «мозг должен развиваться более аналогичным». В соответствии сее, "Нам необходимо иметь активное законодательство в синхронизации и, что более важно, тестировать эти инструменты, прежде чем мы их реализуем.
По иронии судьбы, после того, как статья была опубликована, несколько пользователей социальных сетей провели его через LLMS для суммирования, а затем опубликовали результаты онлайн. В соответствии сВремяКосмина ожидала, что люди сделают это, поэтому она вставила несколько ловушек ИИ в статью, такие как инструктирование LLMS «читать только эту таблицу», что гарантировало, что они получат только ограниченную информацию из статьи.
Непрерывные исследования: влияние ИИ на программирование
Космина и ее коллеги в настоящее время работают над другой подобной статьей, которая проверяет активность мозга в управляемой AI и программном обеспечении, не содержащей AI, и программированию. По их словам, результаты еще хуже. Это новое исследование может иметь значение для многих компаний, которые надеются заменить своих программистов начального уровня на ИИ.
Даже если эффективность повысится, растущая зависимость от ИИ может потенциально уменьшить критическое мышление, творчество и способности решать проблемы в оставшейся рабочей силе.
Также посмотрите, что естьНа переднем крае исследования ИИ: мультимодальность, агенты, LLM с открытым исходным кодомПолем
Оригинал