Исследование: использование ИИ снижает настойчивость при решении сложных задач

Использование инструментов на базе искусственного интеллекта может снижать способность человека концентрироваться и доводить до конца сложные задачи. К такому выводу пришёл исследователь Калифорнийского университета в Беркли Брайан Кристиан вместе с коллегами. Их работа была представлена на Конференции по языковому моделированию.

В исследовании приняли участие 1222 человека. В первом эксперименте 354 участника разделили на две группы: одной предложили самостоятельно решить 15 математических задач, а другой разрешили пользоваться ChatGPT. На начальном этапе группа с доступом к ИИ показывала более высокую точность.

Однако после решения 12 задач исследователи отключили возможность обращаться к чат-боту. Участники, ранее пользовавшиеся ИИ, почти сразу начали давать неправильные ответы. Это произошло несмотря на то, что к этому моменту они уже успели решить большую часть заданий.

Похожий результат получили во втором эксперименте, в котором участвовали 667 человек. После блокировки ИИ пользователи либо чаще ошибались, либо прекращали решать задачу. Участники, работавшие без подсказок с самого начала, продолжали работу и в итоге показали более высокий результат.

Третий эксперимент охватил 201 человека. На этот раз участникам предложили задание на понимание текста. После отключения ИИ у пользователей снизились и точность ответов, и готовность продолжать выполнение задания. Таким образом, эффект наблюдался не только в математике, но и при работе с текстовой информацией.

Привыкание к быстрым ответам

Авторы считают, что результаты указывают на риск чрезмерной зависимости от ИИ при поиске решений. Когда система выдаёт ответ за несколько секунд, пользователь может привыкнуть к такому темпу. На этом фоне задачи, требующие времени, последовательных усилий и самостоятельного анализа, начинают восприниматься как неоправданно трудные или неэффективные.

Брайан Кристиан считает, что ИИ не обязательно должен сразу предоставлять готовый ответ. Более полезной моделью взаимодействия, по его мнению, мог бы стать формат наставничества: система помогала бы разобраться в сути вопроса, направляла рассуждение и поддерживала самостоятельную работу пользователя.

Особенно серьёзные последствия такая зависимость может иметь для науки и академической среды. Кристиан отметил, что постоянная передача интеллектуальной работы ИИ способна ослабить навыки, важные для исследователя: умение работать с сырыми данными, взаимодействовать с коллегами и глубоко погружаться в материал.

По мнению исследователя, при чрезмерной автоматизации научная команда может потерять часть коллективной работы, которая часто становится основой новых идей. Если десять человек, совместно ищущих путь к научному прорыву, заменяются двумя-тремя исследователями и чат-ботом, вместе с эффективностью можно утратить и важные качества самого исследовательского процесса.