Một nghiên cứu gần đây của MIT xem xét cách các công cụ viết AI ảnh hưởng đến não bộ đã gây ra cuộc tranh luận gay gắt trong cộng đồng công nghệ, với nhiều người đặt câu hỏi về phương pháp nghiên cứu trong khi những người khác bày tỏ lo ngại về những tác động rộng lớn hơn của sự phụ thuộc vào AI.
Nghiên cứu có tiêu đề Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task đã sử dụng quét não EEG để đo hoạt động thần kinh ở 54 người tham gia từ 18-39 tuổi trong khi họ viết bài luận. Các nhà nghiên cứu chia người tham gia thành ba nhóm: những người sử dụng ChatGPT, những người sử dụng công cụ tìm kiếm, và những người làm việc không có bất kỳ công cụ kỹ thuật số nào.
Thông số nghiên cứu:
- 54 người tham gia (18 người mỗi nhóm)
- Độ tuổi: 18-39 tuổi (trung bình 22,9 tuổi)
- Các trường đại học: MIT , Wellesley , Harvard , Tufts , Northeastern
- Thời lượng phiên: 20 phút mỗi phiên
- Thời gian nghiên cứu: 4 tháng
- Phương pháp đo lường: Quét não EEG
Phương pháp nghiên cứu đối mặt với nhiều chỉ trích
Nghiên cứu này đã nhận được nhiều chỉ trích từ cộng đồng khoa học về phạm vi hạn chế và những khiếm khuyết trong thiết kế. Với chỉ 18 người tham gia mỗi nhóm và các phiên kéo dài chỉ 20 phút trong vòng bốn tháng, nhiều chuyên gia cho rằng quy mô mẫu quá nhỏ để rút ra những kết luận có ý nghĩa. Nhóm nghiên cứu bao gồm hoàn toàn sinh viên và học giả từ các trường đại học ưu tú ở khu vực Boston, đặt ra câu hỏi về mức độ áp dụng của những phát hiện này đối với dân số nói chung.
Các nhà phê bình cũng chỉ ra rằng thiết kế của nghiên cứu khiến việc tách biệt mối tương quan khỏi mối quan hệ nhân quả gần như không thể. Các nhà nghiên cứu thừa nhận trong phần FAQ của họ rằng các nhà báo nên tránh sử dụng những từ như ngu ngốc, khờ dại, thoái hóa não, hoặc tổn hại khi báo cáo về công việc của họ, cho thấy những phát hiện có thể ít kịch tính hơn so với một số tiêu đề gợi ý.
Cuộc tranh luận về trừu tượng hóa: Công cụ so với sự phụ thuộc
Cuộc thảo luận trong cộng đồng chủ yếu tập trung vào việc liệu các công cụ AI có đại diện cho một tiến triển tự nhiên trong tương tác người-máy tính hay là một sự khởi hành đáng lo ngại khỏi những tiến bộ công nghệ trước đây. Nhiều nhà phát triển so sánh sự hỗ trợ của AI với các trừu tượng hóa trước đó như trình biên dịch và ngôn ngữ lập trình cấp cao, lập luận rằng mỗi thế hệ công cụ đã cho phép con người làm việc ở mức độ phức tạp cao hơn.
Tuy nhiên, những người khác nhấn mạnh một sự khác biệt quan trọng: các trừu tượng hóa lập trình truyền thống là xác định và đáng tin cậy, trong khi đầu ra của AI là xác suất và đòi hỏi xác minh liên tục. Sự không chắc chắn cơ bản này có nghĩa là người dùng phải duy trì các kỹ năng cơ bản để đánh giá nội dung do AI tạo ra một cách hiệu quả.
LLMs, theo bản chất của chúng là xác suất. Xác suất KHÔNG phải là xác định. Điều này có nghĩa là người tiêu dùng không bao giờ thực sự chắc chắn nếu cho A thì giá trị trả về có phải là B.
Trải nghiệm cá nhân khác nhau rất nhiều
Những tài khoản cá nhân từ người dùng AI tiết lộ một phổ trải nghiệm không phù hợp gọn gàng với kết luận của nghiên cứu. Một số báo cáo sử dụng các công cụ AI như những chất xúc tác học tập, đặt câu hỏi tiếp theo và đào sâu vào các chủ đề hơn so với những gì họ có thể đã làm. Những người khác mô tả cảm thấy ít tham gia hơn với công việc của họ và trải nghiệm sự hài lòng giảm sút từ các nhiệm vụ hoàn thành với sự hỗ trợ của AI.
Yếu tố chính dường như là cách mọi người sử dụng những công cụ này. Những người duy trì sự tham gia tích cực, đặt câu hỏi và xác minh đầu ra, thường báo cáo những trải nghiệm tích cực. Trong khi đó, những người dùng thụ động chấp nhận nội dung do AI tạo ra mà không đánh giá phê phán dường như có nhiều khả năng trải nghiệm những tác động nhận thức được mô tả trong nghiên cứu.
Lo ngại về phát triển giáo dục
Có lẽ mối lo ngại quan trọng nhất nổi lên từ các cuộc thảo luận cộng đồng liên quan đến những người trẻ tuổi đang học các kỹ năng cơ bản trong khi các công cụ AI có sẵn. Không giống như các chuyên gia có kinh nghiệm đã phát triển năng lực cốt lõi trước khi AI trở nên phổ biến, sinh viên ngày nay có thể không bao giờ xây dựng được những cơ bắp nhận thức cơ bản mà các thế hệ trước đã coi là điều hiển nhiên.
Mối lo ngại này mở rộng vượt ra ngoài việc học tập cá nhân đến những tác động xã hội rộng lớn hơn. Nếu toàn bộ các nhóm sinh viên dựa nhiều vào AI cho việc viết, giải quyết vấn đề, và tư duy phê phán trong những năm hình thành của họ, những tác động lâu dài có thể định hình lại cách con người tiếp cận các nhiệm vụ phức tạp và công việc sáng tạo.
Những Phát Hiện Chính:
- 83,3% người dùng LLM không thể trích dẫn các câu từ bài luận của họ
- 88,9% người dùng công cụ tìm kiếm và chỉ dùng não bộ có thể trích dẫn chính xác
- Nhóm LLM cho thấy kết nối thần kinh yếu nhất trên tất cả các dải sóng não
- Hoạt động não vẫn dưới mức cơ sở ngay cả sau khi ngừng sử dụng AI
Con đường phía trước
Cuộc tranh luận phản ánh một căng thẳng rộng lớn hơn về cách xã hội nên tích hợp các công cụ AI mạnh mẽ trong khi bảo tồn khả năng của con người. Thay vì xem điều này như một lựa chọn nhị phân giữa việc chấp nhận hoặc từ chối AI, nhiều người trong cộng đồng ủng hộ việc sử dụng có suy nghĩ, có chủ ý để tăng cường thay vì thay thế tư duy của con người.
Nghiên cứu của MIT, bất chấp những hạn chế của nó, phục vụ như một tín hiệu sớm quan trọng xứng đáng được điều tra thêm với các quần thể lớn hơn, đa dạng hơn và thời gian quan sát dài hơn. Khi các công cụ AI trở nên tinh vi và phổ biến hơn, việc hiểu những tác động nhận thức của chúng sẽ là rất quan trọng để đưa ra quyết định sáng suốt về cách chúng ta tích hợp chúng vào giáo dục, công việc và cuộc sống hàng ngày.
Tham khảo: MIT Study Finds Artificial Intelligence Use Reprograms the Brain, Leading to Cognitive Decline