В последние годы большие языковые модели (Large Language Models, LLM), такие как ChatGPT, стали неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов пользователей по всему миру. Возможности этих искусственных интеллектов поражают — от генерации текстов до помощи в решении сложных задач. Вместе с тем вокруг LLM возник спор: не приводит ли их активное использование к снижению умственных способностей человека? Попробуем разобраться, что говорят исследования и какие реальные последствия может иметь взаимодействие с такими технологиями. Проблема снижения когнитивных навыков — не нова. Еще со времен появления компьютеров и интернета эксперты высказывали опасения, что постоянное использование технологий может привести к «отключению» памяти, снижению концентрации и навыков критического мышления.
В случае с LLM эти опасения усилились после появления некоторых предварительных исследований, например, работы под названием «Your Brain on ChatGPT», вызвавшей широкий резонанс в СМИ и научных кругах. Авторы этого исследования пытались понять, как использование ChatGPT влияет на активность мозга и когнитивные процессы во время выполнения творческих задач, таких как написание эссе. В ходе эксперимента была зафиксирована заметная разница в мозговой активности среди пользователей искусственного интеллекта и тех, кто писал тексты самостоятельно или с использованием поисковых систем. Сообщалось, что у группы, применяющей ChatGPT, наблюдалось снижение количества активных нейронных связей, что связывается с ухудшением памяти, креативности и глубины мышления. Одним из самых обсуждаемых результатов стало то, что 83% пользователей ChatGPT не могли вспомнить содержание написанного ими текста буквально через несколько минут после работы.
В то же время только около 10% участников из других групп сталкивались с подобными проблемами. Также отмечалось снижение субъективного удовлетворения от результата и чувство меньшей ответственности за конечный продукт среди тех, кто активно пользовался AI. Однако, несмотря на такие яркие выводы, эксперты не рекомендуют спешить с однозначными заключениями. Исследование имело ряд существенных ограничений, включая небольшой размер выборки и короткий срок наблюдений. Анализ и интерпретация результатов показывают, что снижение запоминания может быть связано не столько с самой технологией, сколько с изменением привычек и стилей работы участников, а также с их уровнем взаимодействия с инструментом — от простого исправления грамматических ошибок до полного создания текста.
Сомнения вызывает также термин «когнитивный долг», который авторы исследования использовали для описания последствий использования LLM. В научной литературе эта концепция не получила широкого признания и четкого определения в контексте AI. Некоторыми специалистами она воспринимается скорее как метафора, нежели как твердый научный факт. Если говорить о более широком картине, то необходимо учитывать, что LLM — всего лишь инструмент. Его влияние на когнитивные функции человека во многом зависит от того, как именно он используется.
Например, вместо того чтобы полагаться на модель для создания целых текстов, некоторые пользуются ей для поиска идей, проверки фактов или улучшения формулировок. Такой подход позволяет сохранять и развивать творческие способности, расширять кругозор и повышать квалификацию. При грамотном применении LLM могут стать помощниками в обучении и профессиональном росте. Они позволяют автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для более глубокого анализа и творческой работы. В то же время чрезмерное использование AI для генерации готовых решений без вовлеченности пользователя действительно может привести к снижению мотивации к самостоятельному мышлению и задержке развития навыков.
Эксперты в области нейронаук и образования также подчеркивают, что развитие когнитивных способностей зависит от множества факторов. Социальное окружение, уровень образования, личная активность в интеллектуальной деятельности — все это оказывает влияние на мозг и память. Исключать какой-либо фактор и возлагать на LLM всю ответственность за ухудшение умственных функций было бы не объективно. Важным аспектом стало также время и контекст использования AI. Исследования показывают, что переключение между традиционными способами работы и применением технологий способно влиять на активность мозга по-разному.
Некоторые учёные считают, что в определённые периоды обучения или творчества AI может помочь стимулировать мышление, а в другие — наоборот затормозить самостоятельное решение задач. Чтобы минимизировать потенциальные риски и извлечь максимальную пользу, необходимо формировать у пользователей грамотное отношение к LLM. Обучение критическому использованию AI, развитие навыков проверки и доработки результатов, а также поощрение самостоятельной работы — ключевые аспекты эффективной интеграции таких технологий в повседневную практику. В результате можно сделать вывод, что, хотя некоторые исследования выявляют определенные изменения в нейронной активности и памяти при использовании больших языковых моделей, говорить о том, что они делают людей «глупее», преждевременно и несправедливо. Многие из негативных эффектов связаны с пристрастиями, стилем применения и уровнем подготовки пользователей, а не с самим инструментом.
Будущее искусственного интеллекта в образовании и интеллектуальной работе остается многообещающим. Технологии способны значительно расширить возможности человека, если использовать их ответственно и осознанно. Важно понимать, что LLM — не замена мышлению, а поддержка, которая требует активного участия и критического подхода. Общество стоит на пороге новой эры, когда взаимодействие с AI станет повседневным элементом жизни. Вызовы, связанные с влиянием этих технологий на наши умственные способности, требуют вдумчивого подхода, исследований и развития соответствующих методов обучения.
В конечном счете, от нас зависит, какими будут последствия внедрения больших языковых моделей: инструментом деградации интеллекта или мощным помощником для его развития.
