MIT выяснил, что использование LLM отупляет мозг

Как удобно вместо разработки проекта поручить его искусственному интеллекту!

Ведь тогда самим можно заняться более важными делами.

Внезапно Массачусетский Технологический Институт выяснил, что использование ИИ снижает когнитивные способности. 

В принципе, это логично, ведь, аналогично спортсмену, который перестает тренировать мышцы, те становятся дряблыми и слабыми, наш мозг и должен "тупеть", если его меньше загружать.

И, вот, пригодились и западные ученые: наконец, мы добились человека будущего, о котором так мечтали: нынешнее поколение зумеров - первое поколение, которое глупее предыдущего.

По словам ведущего нейробиолога, поколение, родившееся в период с 1997 по 2010 год, является самым первым поколением, которое успевало в школе хуже, чем предыдущее.

И, что поразительно, они гордятся этим.

“Это первое поколение в современной истории, получившее более низкие баллы по стандартизированным академическим тестам, чем предыдущее”, - сказал The Post 43-летний доктор Джаред Куни Хорват. “И что еще хуже, большинство этих молодых людей слишком уверены в том, какие они умные. Чем умнее люди себя считают, тем глупее они на самом деле".

"Они показали низкие результаты практически по всем когнитивным показателям, начиная с элементарного внимания, памяти, грамотности, умения считать, исполнительных функций и общего IQ”.

Хорват, изучивший огромное количество данных, полученных в ходе стандартных академических тестов, сказал Конгрессу, что трудности Z связаны с тем, что они - первое поколение, которое растет в условиях постоянного присутствия у экрана. И это не заменит реального обучения.

“Более половины времени, когда подросток бодрствует, он проводит, уставившись в экран”, - говорит Хорват, который преподает в университетах по всему миру, включая Гарвард и Мельбурнский университет в Австралии. “Люди биологически запрограммированы учиться у других людей и проводить глубокие исследования, а не листать страницы в поисках кратких сведений”.

Но цифровые устройства, называемые образовательными технологиями (Edtech), занимают большую часть мозгового вещества во время занятий и выполнения домашних заданий.

Затем студенты проводят свободное от занятий время, консультируясь со своим личным арсеналом телефонов, планшетов и ноутбуков, где они просматривают подписи к TikTok и отправляют короткие сообщения в Snapchat в перерывах между просмотром кратких изложений классической литературы — вместо того, чтобы взять книгу и по-настоящему ее прочитать.

По словам Хорвата, обучение с помощью экранов превратило их в скиммеров. А без тяжелой работы даже прекрасные умы могут превратиться в кашу.

“Я не противник технологий. Я сторонник строгости”, - говорит Хорват, который хочет, чтобы школы ограничили количество экранного времени для учащихся и вернулись к старым добрым временам, когда детям приходилось открывать учебник и работать всю ночь напролет, чтобы сдать тест.

“Нашему поколению приходится сталкиваться с печальным фактом: наши дети обладают меньшими когнитивными способностями, чем мы были в их возрасте”, - сказал Хорват Комитету Сената по торговле, науке и технологиям. “Мы стандартизируем и измеряем когнитивное развитие с конца 1800-х годов.

“Каждое поколение превзошло своих родителей”, - сказал Хорват. “До поколения Z”.

И, чтобы окончательно добить человечество, ковш дегтя добавил MIT:

Благодаря сегодняшнему широкому внедрению продуктов LLM, таких как ChatGPT от OpenAI, люди и компании ежедневно используют LLM. Как и любой другой инструмент, он имеет свой набор преимуществ и ограничений. Это исследование направлено на выяснение когнитивных издержек использования LLM в образовательном контексте при написании эссе.

Мы разделили участников на три группы: группу LLM, группу поисковых систем и группу "Только для мозгов", где каждый участник использовал определенный инструмент (или не использовал его - как в последней группе) для написания эссе.

Мы провели 3 занятия с одним и тем же групповым заданием для каждого участника. На 4-м занятии мы попросили участников группы LLM не использовать никаких инструментов (мы называем их "LLM-to-Brain"), а участников группы "только для мозга" попросили использовать LLM ("Brain-to-LLM"). Мы набрали в общей сложности 54 участника для участия в сессиях 1, 2, 3, и 18 участников из них завершили сессию 4.

Мы использовали электроэнцефалографию (ЭЭГ) для регистрации мозговой активности участников, чтобы оценить их когнитивную активность и когнитивную нагрузку, а также для более глубокого понимания нейронной активности во время написания эссе. Мы провели анализ с помощью НЛП и опросили каждого участника после каждой сессии. Мы проводили подсчет очков с помощью учителей-людей и судей с искусственным интеллектом (специально созданного агента с искусственным интеллектом).

Мы обнаружили устойчивую однородность в распознавании именованных объектов (NERS), n-граммах и онтологии тем в каждой группе. Анализ ЭЭГ представил убедительные доказательства того, что группы с LLM, поисковой системой и только мозгом имели значительно отличающиеся паттерны нейронных связей, отражающие различные когнитивные стратегии.

Уровень взаимодействия с мозгом систематически снижался по мере увеличения объема внешней поддержки:

- группа, работающая только мозгом (люди думали сами), продемонстрировала самые сильные и широкие связи,

-группа, работающая с поисковыми системами, продемонстрировала промежуточную вовлеченность,

-а помощь LLM выявила самую слабую общую связь нейронов мозга.

На сеансе 4 участники, ранее использовавшие LLM, продемонстрировали более слабую нейронную связь и недостаточную активность альфа- и бета-сетей; а участники, сначала думавшие сами, а на задании 4 использовавшие к LLM, продемонстрировали более высокий уровень запоминания и повторное задействование широко распространенных затылочно-теменных и префронтальных узлов, которые, вероятно, поддерживают визуальную обработку, аналогичную той, что была у использовавших поисковики.

В ходе интервью было отмечено, что авторы эссе из LLM group наиболее слабо могли претендовать на авторство эссэ.

Группа, работавшая с поисковыми системами, проявила большую степень "авторства", но в меньшей степени, чем группа, работающая только мозгами. Группа LLM также отстала в умении цитировать эссе, которые они написали всего за несколько минут до этого.

Заметьте: изменения мозга произошли после выполнения даже 3х заданий! А выбор правильного ответа из нескольких (ЕГЭ) вместо решения задачи последовательно, в принципе, сопоставим с использованием "поискоыика" или LLM.

Поскольку образовательное воздействие использования LLM только начинает осознаваться населением в целом, в этом исследовании мы демонстрируем актуальность изучения возможного снижения навыков обучения на основе предварительных результатов нашего исследования.

Использование LLM оказало ощутимое влияние на наших участников, и, хотя преимущества были изначально очевидны, как мы продемонстрировали в ходе 4 сессий, которые продолжались в течение 4 месяцев, участники группы LLM показали худшие результаты, чем их коллеги из группы, в которой использовался только мозг, на всех уровнях: нейронном, лингвистическом, оценочном.

Мы надеемся, что это исследование послужит предварительным руководством для лучшего понимания когнитивного и практического воздействия искусственного интеллекта на среду обучения.

Обратите внимание, что по состоянию на июнь 2025 года, когда первая статья, относящаяся к проекту, была загружена в Arxiv, сервис препринтов, она еще не проходила экспертную оценку, поэтому ко всем выводам следует относиться с осторожностью и как к предварительным.

Кроме того, существует несколько ограничений и важных направлений для будущей работы, которые необходимо будет рассмотреть в следующих или аналогичных исследованиях:

1. В этом исследовании у нас было ограниченное число участников, набранных из определенного географического региона, нескольких крупных академических институтов, расположенных очень близко друг к другу. Для будущей работы будет важно привлечь большее число участников с разным опытом работы, таких как профессионалы в разных областях, возрастные группы, а также обеспечить большую гендерную сбалансированность исследования.

2. Это исследование было проведено с использованием ChatGPT, и хотя мы не считаем, что на момент публикации этой статьи в июне 2025 года в какой-либо из коммерчески доступных моделей произошли какие-либо существенные прорывы, позволяющие получить существенно отличающиеся результаты, мы не можем напрямую обобщить полученные результаты на другие модели LLM. Таким образом, для будущей работы будет важно включить несколько LLM и/или предложить пользователям на выбор использовать предпочтительный для них вариант, если таковой имеется.

3. Будущая работа может также включать использование LLM с другими возможностями, помимо текстовых, например, аудиорекламы.

4. Мы не делили нашу задачу по написанию эссе на подзадачи, такие как генерация идей, написание текстов и т.д., что часто делается в ходе предыдущей работы. Это обозначение может быть полезно для понимания того, что происходит на каждом этапе написания эссе, и для более глубокого анализа.

5. В нашем текущем анализе ЭЭГ мы сосредоточились на выявлении паттернов подключения без изучения изменений спектральной мощности, которые могли бы дать дополнительную информацию об эффективности работы нервной системы. Пространственное разрешение ЭЭГ ограничивает точную локализацию глубоких корковых или подкорковых зон (например, гиппокампа), поэтому использование функциональной МРТ является следующим шагом в нашей будущей работе.

6. Наши выводы зависят от контекста и ориентированы на написание эссе в образовательной среде и не могут быть обобщены по всем заданиям.

7. В будущих исследованиях также следует рассмотреть возможность изучения долгосрочного воздействия использования инструментов на сохранение памяти, креативность и беглость письма.

https://www.media.mit.edu/projects/your-brain-on-chatgpt/overview/

Собственно, и поэтому тоже большинство стран законодательно запрещает детям пользоваться соцсетями: из-за боязни, что их будущее население проиграет когнитивно их соперникам.