وجدت دراسة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا) أن الدماغ البشري لا يعمل بشكل أقل بجد عند استخدام LLM ، ولكن آثاره تستمر ، مما يؤثر سلبًا على النشاط العقلي في العمل المستقبلي.
استخدم الباحثون عددًا محدودًا من الموضوعات لتجاربهم (أحد القيود المذكورة في الورقة (PDF)) ، الذين طُلب منهم كتابة مقالات عن مجموعة متنوعة من الموضوعات. تم السماح لمجموعة من الموضوعات باستخدام الذكاء الاصطناعى (تم اختيار ChatGPT ؛ نظر الباحثون في وجود فرق ضئيل بينها وبين منافسيها) ، والثاني المسموح به لاستخدام Google Search ، وتم تسمية المجموعة الثالثة “Brain” – أي إنتاج العمل بدون أي أجهزة مساعدة للتكنولوجيا.
تم استخدام تخطيط كهربية الدماغ (EEG) في جميع الموضوعات لمراقبة نشاط الدماغ لتقييم المشاركة المعرفية والحمل. وجد الباحثون أن المجموعات أظهرت مستويات مختلفة من الاتصال العصبي ، مما يعكس استراتيجيات مختلفة تستخدمها الدماغ لكتابة المهام. كلما زاد الدعم الذي حصل عليه الموضوعات ، كان أقل صعوبة في أدمغتهم تعمل. أظهر تحليل EEG أن المادة الرمادية الأكثر نشاطًا تنتمي إلى المجموعة غير المقدمة ، مع نشاط عصبي أقل في “مجموعة محرك البحث” ، وأقل من ذلك بين مستخدمي الذكاء الاصطناعي.
درست الدراسة أيضًا ما وصفته “الملكية” – قدرة المؤلفين على اقتباس ما كتبوه بعد ذلك وتلخيص عملهم. انخفضت مستويات الملكية بشكل كبير مع زيادة مساعدة الموضوعات التي تلقاها من التكنولوجيا. قليل من الطلاب الذين يستخدمون LLM تمكنوا من اقتباس ما كتبوه بشكل موثوق. بالإضافة إلى ذلك ، أنتجت مجموعة استخدام LLM “مقالات متجانسة إحصائياً داخل كل موضوع ، مما يدل على انحراف أقل بكثير مقارنة بالمجموعات الأخرى.”
مما لا يثير الدهشة ، أن القشرة المرئية لأولئك الذين يستخدمون محرك بحث أو chatgpt كان أكثر نشاطًا ، حيث “تميل هذه المجموعات إلى التركيز على إخراج الأدوات التي يستخدمونها” ، تنص الورقة.
آثار طويلة الأجل
بعد عدة جولات من كتابة المقالات ، تم تشكيل مجموعتين أخريين من الموضوعات المشاركة ، تضم “من الدماغ إلى ملم” و “LLM-to-brain” ، والتي تشير إلى أن الأسماء ، كانت مواضيع لم يكن لديها أي أدوات تكنولوجية في السابق قادرة الآن على استخدام LLM ، ومن ثم تم ترتيب مستخدمي LLM إلى إكمال “Solo”. “
وجد الباحثون أن “المشاركين في LLM إلى الدماغ أظهروا أضعف اتصال عصبي وأضعف المشاركة في شبكات ألفا وبيتا ؛ وقد أظهر المشاركون في الدماغ إلى ملم إلى استدعاء ذاكرة أعلى ، وإعادة تشويه القذارة على نطاق واسع ، وترد فعل متكامل ، وترد على النطاق ، وتجمع التتكامل ، وتجاوز العقد المتكاملة. يتحكم.”
باختصار ، يمكن للبشر الذين يستخدمون أدمغتهم لمعالجة موضوع ما الاستفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي بعد لقد قاموا بالفعل بتفكيك أفكارهم وتجربتهم ومعرفتهم ومشاعرهم بالكامل دون استخدام التكنولوجيا. لكن أولئك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي من البداية يظهرون انخفاضًا في نشاط الدماغ مع مرور الوقت ، وكانوا أقل قدرة على أداء المهام المعرفية عندما يُطلب منهم الذهاب إلى الدردشة.
تنص الورقة ، “كما أوضحنا على مدار أربعة أشهر ، كان أداء المشاركين في مجموعة LLM أسوأ من نظرائهم في مجموعة الدماغ فقط على جميع المستويات: العصبية ، اللغوية ، (و) التسجيل”.
دراسة محدودة
مع وجود بضع عشرات فقط في الدراسة ، كانت مجموعة الأبحاث تعمل مع عينة محدودة. يعترف المؤلفون أنه سيكون من الضروري استخدام المزيد من المتطوعين الذين لديهم مجموعة أكثر تنوعًا من الخلفيات لمزيد من النتائج الموثوقة إحصائياً. ومع ذلك ، حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعى بشكل متزايد في المدارس والكليات والحياة اليومية ، فقد أبرز الباحثون ما يصفون “مسألة ملحة” من “انخفاض محتمل في مهارات التعلم” التي تأتي نتيجة لاستخدام الذكاء الاصطناعي كبديل لأدمغة البشر.
الاستنتاجات
إذا كان اتجاه استخدام chatgpt بدلاً من الأنشطة البشرية ذاتها للتفكير ، مع الأخذ في الاعتبار ، وتلخيص مستمر ، يبدو من المحتمل أن تكون القدرة على التفكير بفعالية تنخفض إلى المدى الطويل. إن وجود الذكاء الاصطناعي يضيف سياقًا أو مادة إضافية في وقت لاحق في أي عملية مراعاة فكرية ينتج عنه نتائج أفضل من استخدامه منذ البداية.
انخفض استخدام محرك البحث في الأرض الوسطى بين الفكر بدون مساعدة والمواد التي يتم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى ، وفقًا للورقة. لكن الحاجة من Google ، Microsoft ، وآخرون. لإدراج جيل AI في نتائج بحث المستخدمين (نتائج LLM التي تظهر الأعلى على SERPs (صفحات نتائج محرك البحث)) يعني أن النشاط المعرفي بين مستخدمي البحث اليومي قد ينخفض ، في حالة التركيز فقط على نتائج البحث التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى.
تنص مجموعة الأبحاث على أن هناك حاجة إلى مزيد من الدراسة لفهم الآثار الطويلة الأجل ل AIS على الدماغ ، “قبل التعرف على LLMs كشيء إيجابي على (…) البشر.”
(مصدر الصورة: “الاختبار المعرفي” من قبل Nestlé مرخصة بموجب CC BY-NC-ND 2.0.)
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة من قادة الصناعة؟ تحقق من AI و Big Data Expo الذي يقام في أمستردام ، كاليفورنيا ، ولندن. يعد الحدث الشامل جزءًا من Techex وموقعه مع الأحداث التكنولوجية الرائدة الأخرى. انقر هنا لمزيد من المعلومات.
AI News مدعومة من قبل Techforge Media. استكشاف أحداث وندوات الويب الأخرى القادمة هنا.