В последнее время углубленное исследование, проведенное Массачусетским технологическим институтом (MIT), выявило потенциальное влияние крупных языковых моделей (LLM) на когнитивные способности. С широким применением продуктов LLM, таких как ChatGPT, по всему миру, результаты этого исследования привлекли большое внимание.
Исследовательская группа разработала четырехмесячный эксперимент, в котором участники были разделены на три группы: использующие LLM, использующие поисковые системы и полагающиеся только на мышление. Участников попросили выполнить задания по написанию статей на различные темы в ограниченное время. Исследователи записывали электрическую активность мозга участников с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) и проводили анализ обработки естественного языка (NLP) и последующие интервью.
Результаты эксперимента показали, что участники группы LLM показали значительные различия в нескольких аспектах:
Однородность статей: статьи, написанные группой LLM, статистически склонны к однородности, им не хватает индивидуального выражения.
Использование определенных именованных сущностей: группа LLM использовала наибольшее количество определенных именованных сущностей, таких как имена людей, места и т.д., значительно больше, чем две другие группы.
Когнитивная нагрузка: анализ электроэнцефалограммы показывает, что нейронные соединения группы LLM являются самыми слабыми, что отражает низкий уровень когнитивного участия.
Чувство принадлежности к статье: группа LLM имеет низкое чувство принадлежности к написанным ими статьям и показывает плохие результаты при цитировании только что написанного содержания.
Долгосрочные последствия: исследования показывают, что постоянное использование LLM может повлиять на улучшение учебных навыков, особенно для молодых пользователей.
Исследователи подчеркивают, что перед тем, как определить долгосрочное влияние LLM на когнитивные способности человека, необходимо провести больше продольных исследований. Это исследование напоминает нам, что хотя инструменты ИИ, такие как LLM, приносят удобство, чрезмерная зависимость от них может повлиять на мышление и креативность личности.
В ответ на это исследование сам ИИ заявил, что исследование не отрицает ценность инструментов ИИ, а предупреждает людей о том, что не следует чрезмерно на них полагаться. Эта точка зрения еще больше подчеркивает важность сохранения критического мышления и независимого размышления при использовании инструментов ИИ.
С развитием технологий ИИ вопрос о том, как сбалансировать использование инструментов ИИ для повышения эффективности и сохранение уникальных когнитивных способностей человека, станет важной темой, с которой столкнутся как образовательные, так и технологические сферы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Исследование MIT выявило: чрезмерное использование больших языковых моделей может повлиять на когнитивные способности человека
В последнее время углубленное исследование, проведенное Массачусетским технологическим институтом (MIT), выявило потенциальное влияние крупных языковых моделей (LLM) на когнитивные способности. С широким применением продуктов LLM, таких как ChatGPT, по всему миру, результаты этого исследования привлекли большое внимание.
Исследовательская группа разработала четырехмесячный эксперимент, в котором участники были разделены на три группы: использующие LLM, использующие поисковые системы и полагающиеся только на мышление. Участников попросили выполнить задания по написанию статей на различные темы в ограниченное время. Исследователи записывали электрическую активность мозга участников с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) и проводили анализ обработки естественного языка (NLP) и последующие интервью.
Результаты эксперимента показали, что участники группы LLM показали значительные различия в нескольких аспектах:
Однородность статей: статьи, написанные группой LLM, статистически склонны к однородности, им не хватает индивидуального выражения.
Использование определенных именованных сущностей: группа LLM использовала наибольшее количество определенных именованных сущностей, таких как имена людей, места и т.д., значительно больше, чем две другие группы.
Когнитивная нагрузка: анализ электроэнцефалограммы показывает, что нейронные соединения группы LLM являются самыми слабыми, что отражает низкий уровень когнитивного участия.
Чувство принадлежности к статье: группа LLM имеет низкое чувство принадлежности к написанным ими статьям и показывает плохие результаты при цитировании только что написанного содержания.
Долгосрочные последствия: исследования показывают, что постоянное использование LLM может повлиять на улучшение учебных навыков, особенно для молодых пользователей.
Исследователи подчеркивают, что перед тем, как определить долгосрочное влияние LLM на когнитивные способности человека, необходимо провести больше продольных исследований. Это исследование напоминает нам, что хотя инструменты ИИ, такие как LLM, приносят удобство, чрезмерная зависимость от них может повлиять на мышление и креативность личности.
В ответ на это исследование сам ИИ заявил, что исследование не отрицает ценность инструментов ИИ, а предупреждает людей о том, что не следует чрезмерно на них полагаться. Эта точка зрения еще больше подчеркивает важность сохранения критического мышления и независимого размышления при использовании инструментов ИИ.
С развитием технологий ИИ вопрос о том, как сбалансировать использование инструментов ИИ для повышения эффективности и сохранение уникальных когнитивных способностей человека, станет важной темой, с которой столкнутся как образовательные, так и технологические сферы.