Scientific research on the impact of Artificial Intelligence on our cognitive skills and mental state is still in its infancy, but early evidence from research powerhouses suggests some worrying trends—namely, that frequent use of generative AI may undermine motivation, weaken memory retention, and erode critical thinking. מחקר של הרווארד: AI מגביר את הפרודוקטיביות ואת העייפות הרוארד לאחרונה על ידי בעוד LLMs מסוגלים לשפר את האיכות והיעילות של משימות, עובדים אשר שיתפו פעולה עם LLMs על משימה אחת ולאחר מכן עברו למשימה אחרת ללא סיוע AI דווחו באופן עקבי על ירידה במוטיבציה פנימית ועלייה בעייפות בממוצע של 20% לעומת זאת, אלה שעבדו ללא AI שמרו על מצב נפשי יציב יחסית. מחקר יוקן לואי ואל מחקר: ההשפעה של AI על חשיבה ביקורתית אצל תלמידים חוקר במשרה מלאה במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס (MIT) Media Lab, חקר לאחרונה אם ChatGPT יכול לפגוע מיומנויות חשיבה ביקורתית. בפרט, צוות המחקר שלה נועד לחקור באופן ספציפי את ההשפעה של AI על עבודת בית הספר, כמו מספר הולך וגדל של תלמידים משתמשים AI. נטיה קוסמינה מחקר במחקר השתתפו 54 משתתפים בגילאים 18-39 מבוסטון, שקיבלו את המשימה לכתוב אספה בשלושה מפגשים של 20 דקות המבוססים על שאלות בדיקת הערכה בבית הספר (SAT), כולל אתיקה של צדקה ואת המלכודות של יש יותר מדי בחירות. קבוצת LLM: משתתפים בקבוצה זו נדרשו להשתמש ChatGPT כמקור המידע היחיד שלהם עבור המאמר. קבוצת מנועי החיפוש: המשתתפים בקבוצה זו היו חופשיים להשתמש בכל אתר אינטרנט כדי לעזור להם עם המאמרים שלהם, אבל ChatGPT או כל LLM אחר היה אסור באופן מפורש; כל המשתתפים השתמשו ב- Google כמו דפדפן הבחירה שלהם. קבוצת מוח בלבד: משתתפים בקבוצה זו לא היו מורשים להשתמש בשום אתר אינטרנט אחר או LLM עבור ייעוץ. בפגישה הרביעית האופציונלית, השתתפו המשתתפים בשינוי תפקידים: משתמשי LLM לא השתמשו בכלים (LLM-to-Brain), והקבוצה עם מוח בלבד השתמשה ב-ChatGPT (Brain-to-LLM). תוצאות מפתח: פעילות המוח ואיכות המבחן החוקרים השתמשו ב-EEG כדי לרשום את פעילות המוח של הסופרים של המאמרים וגלו כי מכל שלושת הקבוצות, משתמשי ChatGPT היו בעלי הפעילות המוח הנמוכה ביותר ו"ביצעו באופן עקבי רע ברמות הנוירליות, הלשוניות וההתנהגותיות". בפרט, המחקר גילה את התוצאות הבאות: : The essays were remarkably homogeneous within each topic, differing hardly at all from one another. Participants often used the same expressions or ideas. LLM group : Essay writers showed varied and diverse ideas among the topics. Brain-only group : The essays were based on search-engine-optimized content; their ontology overlapped with the LLM group but not with the Brain-only group. Search engine group ניתוח EEG גילה כי קבוצת המוח בלבד מציגה את הרמה הגבוהה ביותר של חיבורים נוירליים, במיוחד באזורים אלפא, תטה, ודלתא. משתמשי LLM היו בעלי החיבורים החלשים ביותר, 55% נמוכים יותר ברשתות תדירות נמוכה. המשתתפים בקבוצת LLM לא הצליחו לצטט במדויק, בעוד שהשתתפים בקבוצת רק המוח הראו מיומנויות זיכרון וסיטואציה טובות. In terms of behavioural and cognitive engagement משתתפי המוח בלבד טוענים אחריות מלאה על עבודתם; משתתפי LLM הביעו לא אחריות או אחריות חלקית. In terms of ownership I המשתתפים ב- Brain-only דאגו יותר על ו הם כתבו, בעוד משתמשי LLM התמקדו . n terms of critical thinking 𝘸𝘩𝘢𝘵 𝘸𝘩𝘺 𝘩𝘰𝘸 שימוש חוזר של LLM הוביל חזרה פנימית של תוכן והשתתפות קריטית מופחתת. לדוגמה, עיכוב המאמץ הנפשי על חשבון עומק קוגניטיבי לטווח ארוך. "cognitive debt" לאחר כתיבת שלושת המאמרים, המשתתפים נדרשו באופן אופציונלי לכתוב מחדש אחד מהעבודות הקודמות שלהם. עם זאת, הקבוצה של LLM נאלצה לעשות את זה ללא הכלי, בעוד הקבוצה המוח-רק יכול להשתמש ChatGPT. הקבוצה הראשונה זוכרת מעט מן המאמרים שלהם והראה גלי מוח אלפא וטטה חלשים יותר, ככל הנראה משקף את המעבר של תהליכי הזיכרון העמוק. למרות שהמשימה הושלמה ביעילות ובנוחות, על פי החוקרים, אף אחד מהמידע לא היה למעשה משולב ברשתות הזיכרון שלהם. הקבוצה השנייה, לעומת זאת, ביצעה טוב, מראה עלייה משמעותית בחיבור המוח בכל טווחים של תדירות EEG. תגובת הציבור ומלכודות AI החוקרת החליטה לפרסם את המאמר בזמן שהתהליך של ביקורות עמיתים מתנהל, משום שהיא בטוחה שזה חיוני לחלוטין להתחיל לחנך אנשים, ובמיוחד תלמידים, כיצד להשתמש בכלי LLM כראוי ולקדם את העובדה ש"מוח שלנו צריך להתפתח בצורה אנלוגית יותר". » » » » כאן אנחנו צריכים לחדש את החוקים באופן פעיל, והכי חשוב, לבדוק את הכלים האלה לפני שאנו מיישמים אותם. באופן אירוני, לאחר שהמאמר פורסם, מספר משתמשי מדיה חברתית פעלו אותו דרך LLMs לסיכום ולאחר מכן פרסמו את הממצאים באינטרנט. Kosmyna ציפתה שאנשים יעשו את זה, ולכן היא הציגה כמה מלכודות AI לתוך הנייר, כגון הוראות LLMs "לקרוא רק את הטבלה הזאת", אשר הבטיח כי הם יקבלו רק מידע מוגבל מהמאמר. זמן מחקר מתמשך: ההשפעה של AI על תכנות קוסמינה ועמיתיה עובדים כרגע על מאמר דומה נוסף המבחן את פעילות המוח בהנדסת תוכנה ללא ה-AI והנדסת תוכנה ללא ה-AI.לפיהם, התוצאות גרועות עוד יותר.מחקר חדש זה עלול להשפיע על חברות רבות שמקוות להחליף את מתכנתים ברמה הבאה שלהם עם AI. גם אם היעילות גדלה, ההסתמכות הגוברת על ה- AI עלולה להפחית את חשיבה ביקורתית, היצירתיות ויכולות פתרון בעיות ברחבי כוח העבודה הנותר. בדוק גם מה זה . בחזית מחקר AI: Multimodality, סוכנים, קוד פתוח LLM, ומעבר
