自 ChatGPT 在近三年前出現(xiàn)以來，對人工智能（AI） 學習技術一直存在廣泛爭議。它們是個性化教育的便捷工具，還是通往學術不誠實的門戶？

最重要的是，已經(jīng)有關注使用 AI 將導致廣泛的 “愚蠢”，即批判性思考能力的下降。他們認為，如果學生過早使用人工智能工具，他們可能無法培養(yǎng)批判性思維和解決問題的基本技能。

真的是這樣嗎？根據(jù)最近的研究麻省理工學院的科學家們似乎是這樣。研究人員表示，使用 ChatGPT 幫助撰寫論文會導致“認知債務”和“學習技能可能下降”。

那么這項研究發(fā)現(xiàn)了什么呢？

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單獨使用 AI 和大腦的區(qū)別

在四個月的時間里，麻省理工學院團隊要求 54 名成年人使用 AI （ChatGPT）、搜索引擎或他們自己的大腦（“僅限大腦”組）撰寫一系列三篇文章。該團隊通過檢查大腦中的電活動和對文章的語言分析來衡量認知參與度。

使用 AI 的人的認知參與度明顯低于其他兩組。這個群體也更難回憶起他們文章中的引文，并且對它們的主人翁意識較低。

有趣的是，參與者在最后的第四篇論文中交換了角色（純大腦組使用 AI，反之亦然）。AI 到大腦組在第一次會議期間的表現(xiàn)更差，參與度僅略高于另一組，遠低于純大腦組在第三次會議中的參與度。

作者聲稱，這表明長期使用 AI 如何導致參與者積累“認知債務”。當他們終于有機會動腦筋時，他們無法像其他兩組那樣復制參與或表現(xiàn)得更好。

作者謹慎地指出，只有 18 名參與者（每種情況 6 名）完成了第四次，即最后一次會議。因此，研究結果是初步的，需要進一步測試。

這真的表明人工智能讓我們更愚蠢嗎？

這些結果并不一定意味著使用 AI 的學生積累了“認知債務”。在我們看來，這些發(fā)現(xiàn)是由于研究的特殊設計。

在前三個會話中，純大腦組的神經(jīng)連接變化可能是由于對研究任務更加熟悉，這種現(xiàn)象被稱為熟悉效果.

隨著研究參與者重復任務，他們會變得更加熟悉和高效，他們的認知策略也會相應地適應。

當 AI 小組最終能夠 “動腦筋” 時，他們只做了一次任務。因此，他們無法匹配另一組的經(jīng)驗。在第一次會議期間，他們的參與度僅比純大腦組略高。

為了充分證明研究人員的說法，AI 到大腦的參與者還需要在沒有 AI 的情況下完成三次寫作。

同樣，brain-to-AI 小組更有成效和戰(zhàn)略性地使用 ChatGPT 的事實可能是由于第四項寫作任務的性質(zhì)，這需要就前三個主題之一寫一篇論文。

由于沒有 AI 的寫作需要更多的參與，因此他們對過去所寫的內(nèi)容的回憶要好得多。因此，他們主要使用 AI 來搜索新信息并改進他們以前編寫的內(nèi)容。

AI 在評估中有什么影響？

要了解 AI 的現(xiàn)狀，我們可以回顧一下計算器首次出現(xiàn)時發(fā)生的事情。

早在 1970 年代，它們的影響是通過使考試難度大大增加來調(diào)節(jié)的。學生們不是手動計算，而是使用計算器并將他們的認知努力花在更復雜的任務上。

實際上，標準顯著提高，這使得學生與計算器可用之前一樣努力（如果不是更努力的話）。

AI 的挑戰(zhàn)在于，在大多數(shù)情況下，教育工作者并沒有提高標準，使 AI 成為該過程的必要組成部分。教育工作者仍然要求學生完成相同的任務，并期望獲得與五年前相同的工作標準。

在這種情況下，AI 確實可能是有害的。學生可以在很大程度上將學習的關鍵參與轉移到 AI 上，從而產(chǎn)生”元認知懶惰".

然而，就像計算器一樣，人工智能可以而且應該幫助我們完成以前不可能完成的任務，并且仍然需要大量的參與。例如，我們可能會要求教學學生使用 AI 來制定詳細的課程計劃，然后在口試中評估該計劃的質(zhì)量和教學合理性。

在麻省理工學院的研究中，使用 AI 的參與者正在撰寫“相同的舊”論文。他們調(diào)整了自己的參與度，以達到預期的工作標準。

如果要求學生在有或沒有計算器的情況下進行復雜的計算，也會發(fā)生同樣的情況。用手做計算的那組人會出汗，而那些拿著計算器的人幾乎不會眨眼。

學習如何使用 AI

當代和未來的一代需要能夠批判性和創(chuàng)造性地思考并解決問題。然而，AI 正在改變這些事物的含義。

用筆和紙寫論文不再是批判性思維能力的展示，就像做長除法不再是算術的展示一樣。

了解何時、何地以及如何使用 AI 是長期成功和技能發(fā)展的關鍵。優(yōu)先考慮哪些任務可以交給 AI 以減少認知債務，這與了解哪些任務需要真正的創(chuàng)造力和批判性思維一樣重要。

維托米爾·科瓦諾維奇，教育未來學習變革與復雜性中心 （C3L） 副教授兼副主任，南澳大利亞大學和麗貝卡·馬龍， 講師 學習科學與發(fā)展， 學習變化與復雜性中心 （C3L）， 教育未來，南澳大利亞大學

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