Od izlaska ChatGPT-a krajem 2022. umjetna inteligencija postala je glavni kanal kroz koji milijuni ljudi dolaze do informacija. Brzina i lakoća pristupa čine je neodoljivom, no novo istraživanje objavljeno u časopisu PNAS Nexus sugerira da taj komfor ima cijenu: korisnici velikih jezičnih modela razvijaju pliće razumijevanje tema nego oni koji se oslanjaju na tradicionalno googlanje.
Sedam pokusa, jedan rezultat
Studija opisuje sedam pokusa s više od 10.000 sudionika u kojima su uspoređeni načini učenja putem LLM-ova i standardne mrežne navigacije. Uočeno je da su sudionici koji su koristili ChatGPT u pravilu pisali kraće, generičke tekstove s manje činjenica koje su čitatelji ocijenili kao manje korisne. Čak i kad su svi imali na raspolaganju iste informacije, oni koji su ih dobivali u formi AI sinteze stjecali su površnije znanje.
Shiri Melumad, Jin Ho Yun
Autori smatraju da se problem krije u pasivnosti: Google traži aktivno čitanje, selekciju i interpretaciju izvora, dok LLM obavlja taj posao umjesto korisnika. Iako ne predlažu napuštanje umjetne inteligencije, upozoravaju da bi je trebalo koristiti strateški – za brze činjenice, ne za temeljito učenje.
Uzaludni pokušaji
Istraživače je zanimalo i je li moguće učenje LLM-a učiniti aktivnijim procesom pa su sudionike uključili u specijalizirani GPT model koji je uz svoje sintetizirane odgovore nudio i web poveznice u stvarnom vremenu. Pokazalo seda je to uglavnom bilo uzalud jer se ogromna većina zadovoljavala ponuđenim sažetkom LLM-a i nitko nije bio posebno motiviran dublje istraživati izvore.
Freepik
Rezultat je bio da su sudionici i dalje razvijali pliće znanje u usporedbi s onima koji su koristili standardni Google, otkrivaju istraživači koji se sad žele usredotočiti na razvoj “aktivnijih” AI alata koji potiču korisnike na vlastito istraživanje, osobito u obrazovanju.