Исследование: использование ИИ снижает способность упорно работать над сложными задачами

Исследователь из Калифорнийского университета в Беркли Брайан Кристиан и его коллеги пришли к выводу, что использование ИИ‑инструментов существенно снижает способность концентрироваться и проявлять настойчивость при выполнении сложных задач. Команда представила статью ^[1]на Конференции по языковому моделированию (Conference on Language Modeling). 

Исследование состояло из серии экспериментов с участием 1222 человек. В первом 354 человека разбили на две группы. Одной поручили решить 15 математических задач самостоятельно, а участники второй могли пользоваться ChatGPT. Поначалу группа с доступом к ИИ решала задачи точнее, чем группа, работавшая без него. После решения 12 задач исследователи отключили доступ к ИИ, и практически сразу участники второй группы перестали давать правильные ответы.

Аналогичная картина наблюдалась и во втором эксперименте с участием 667 человек: пользователи ИИ начинали ошибаться или бросали задачу после блокировки доступа к ИИ, участники «самостоятельной» группы продолжали решать задачи и в итоге добились лучших результатов. В третьем эксперименте (на 201 человека) участникам предложили задание на понимание текста. Результаты совпали с результатами предыдущих экспериментов: после отключения ИИ показатели точности и настойчивости снизились.

Как считают авторы работы, полученные результаты подтверждают, что чрезмерная зависимость от ИИ при поиске ответов ослабляет когнитивные способности. Когда ИИ выдаёт ответы за секунды, пользователь привыкает к такому темпу, и задачи, требующие усилий и времени, начинают казаться неэффективными.

По словам Кристиана, вместо того чтобы сразу выдавать готовые ответы, ИИ мог бы действовать иначе — например, выступать в роли наставника и помогать пользователю разобраться в сути вопроса.

Кристиан также подчеркнул, что тенденция полагаться на ИИ особенно вредна для сферы научных исследований и академической среды. По его словам, зависимость от ИИ в науке ^[2] ставит под угрозу качества, определяющие настоящего учёного: умение работать с «сырыми» данными, способность к командному взаимодействию и глубокому погружению в материал.

«Можно утратить нечто важное, если команда из десяти человек, которая совместно разрабатывает идеи для научного прорыва, сокращается до двух‑трёх исследователей и чат‑бота», — считает он.