Yapay Zeka Dil Modellerinin Bilişsel Yetkinlik Üzerindeki Etkisi Araştırması

Son zamanlarda, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü tarafından gerçekleştirilen kapsamlı bir araştırma, büyük dil modellerinin (LLM) eğitim ortamlarındaki kullanımının insan bilişsel yetenekleri üzerindeki olası etkilerini ortaya koydu. ChatGPT gibi LLM ürünlerinin yaygın kullanımıyla birlikte, bu araştırma bize değerli içgörüler sunuyor.

Araştırma ekibi, katılımcıları üç gruba ayırarak dört aylık bir deney tasarladı: LLM kullananlar, arama motoru kullananlar ve yalnızca beyinlerine güvenenler. Katılımcılardan belirli bir süre içinde makale yazma görevini tamamlamaları istendi; her deney turunun teması farklıydı. Araştırmacılar, katılımcıların beyin elektrik aktivitelerini kaydetmek için elektroensefalografi (EEG) kullanarak bilişsel katılım ve yüklerini değerlendirdiler ve doğal dil işleme analizi ile mülakatlar gerçekleştirdiler.

Deney sonuçları, yalnızca beyin katılımcılarının yazım tarzında daha büyük bir çeşitlilik sergilediğini, LLM grubunun makalelerinin ise belirgin bir homojenlik eğilimi gösterdiğini ortaya koymaktadır. Belirli adlandırılmış varlıkların (örneğin, isimler, yerler, yıllar vb.) kullanımında, LLM grubu diğer iki grubu çokça aşmaktadır.

Araştırmalar ayrıca LLM ve arama motorları kullanan katılımcıların zaman kısıtlamaları nedeniyle genellikle araçların çıktısını doğrudan kopyalamayı, kişisel görüş ve deneyimlerini katmaktan ziyade tercih ettiklerini bulmuştur. Bu davranış, yaratıcılık ve eleştirel düşünme yeteneğinin azalmasına yol açabilir.

Sinir bağlantı modelleri açısından, EEG analizi üç katılımcı grubu arasında belirgin farklılıklar ortaya koydu. Dışsal araçların desteği arttıkça, beyin bağlantı düzeyi sistematik olarak azaldı: yalnızca beyin grubu en güçlü ve en geniş sinir ağlarını sergilerken, LLM destekli grubun genel sinir bağlantısı en zayıf olarak belirlendi.

Daha dikkat çekici olan, deney sonrası görüşmelerde, LLM grubunun yazdığı makaleye olan aidiyet duygusunun en düşük seviyede olması ve birkaç dakika önce yazdıkları içerikleri hatırlama konusunda zayıf bir performans göstermeleridir. ChatGPT kullanıcılarının %83'ünden fazlası, az önce tamamladıkları makalenin içeriğini doğru bir şekilde alıntı yapamamaktadır.

Bu araştırma henüz akran incelemesinden geçmemiş olsa da, sonuçları aşırı LLM bağımlılığının öğrenme becerilerinin gelişimini olumsuz etkileyebileceğini, özellikle genç kullanıcılar için belirtiyor. Araştırmacılar, LLM'lerin insanlara faydalı olduğuna dair geniş çapta bir kabul görmeden önce, bu tür araçların insan beyni üzerindeki etkilerini kapsamlı bir şekilde anlamak için uzun vadeli yatay araştırmalara ihtiyaç olduğunu öneriyor.

Özellikle, bu araştırmaya dair görüşü sorulduğunda, AI dil modeli, araştırmanın esasen zararlı olduğunu göstermediğini, bunun yerine insanların bu tür araçlara aşırı derecede bağımlı olmamaları gerektiğini ve bağımsız düşünme ile çaba göstermenin önemini göz ardı etmemeleri gerektiğini belirtti.

Bu araştırma, bize önemli düşünce yönleri sunuyor: AI araçlarını kullanarak verimliliği artırırken, aynı zamanda bilişsel yeteneklerimizi ve yaratıcılığımızı korumak ve geliştirmek nasıl mümkün olabilir? AI teknolojisinin hızla geliştiği günümüzde, teknoloji kullanımını ve insan yeteneklerinin geliştirilmesini dengelemek son derece önemlidir.