دراسة: مجرد الوصول إلى الذكاء الاصطناعي يكاد يمحو استعداد الناس لقول "لا أعرف"

خلصت دراسة جديدة نُشرت على خادم المسودات arXiv إلى أن مجرد الوصول إلى نصائح الذكاء الاصطناعي (AI) يكاد يمحو استعداد الناس لقول "لا أعرف". شارك في خمس تجارب 3132 شخصًا أجابوا عن ستة أسئلة صعبة، وكان بإمكانهم دائمًا الامتناع عن الإجابة. ولم تخضع الدراسة بعد لمراجعة الأقران.

تناولت الأسئلة تفاصيل بصرية دقيقة من أفلام، مثل لون قميص أحد الفريقين في فيلم "Bend It Like Beckham". واختار الباحثون هذه الأسئلة عمدًا لأن النموذج المستخدم كان يخطئ فيها دائمًا تقريبًا: فمثل هذه التفاصيل نادرًا ما تظهر في نصوص الإنترنت، ما يجعلها هدفًا مناسبًا للهلوسة. وقد أتاح ذلك للباحثين فصل استخدام الذكاء الاصطناعي عن جودة نصائحه.

"لا أعرف" يكاد يختفي

في التجربة الأولى امتنع المشاركون الذين عملوا من دون الذكاء الاصطناعي عن الإجابة في 36% من الحالات، أما من أتيحت لهم استشارة النموذج فامتنعوا في 6% فقط. وفي تكرار مستقل كانت الفجوة أوسع: 44% مقابل 3%. وإجمالًا أجاب من عملوا بمفردهم إجابة صحيحة في 27.5% من الحالات، مقابل 9.2% فقط لمن أتيحت لهم الاستعانة بالذكاء الاصطناعي. وفي المقابل تضاعفت ثقتهم بالنفس تقريبًا. ويقول المشارك في الدراسة فاليريو كابراريو في مقابلة مع IBM Think إن الدقة تراجعت إلى الثلث بينما ارتفعت الثقة 2.5 مرة.

المال يعيد جزءًا من الحذر

في ثلاث تجارب كوفئت الإجابات الصحيحة ماليًا وعوقبت الإجابات الخاطئة، بينما لم يمنح الامتناع شيئًا. وفي هذه الظروف قلّ سعي المشاركين إلى نصائح الذكاء الاصطناعي واتباعهم لها، وتحسنت دقة إجاباتهم، وفي تجربتين صاروا أكثر استعدادًا للامتناع عن الإجابة. ومع ذلك، ظل من أتيحت لهم الاستعانة بالذكاء الاصطناعي أقل ميلًا بكثير لقول "لا أعرف" ممن عملوا من دونه.

لماذا يهم ذلك

لم يحدد الباحثون سبب الظاهرة. وتفترض إحدى الفرضيات أن إجابة الذكاء الاصطناعي تخفض العتبة المعرفية الفوقية، أي مستوى الثقة الذي يحتاجه الشخص قبل أن يلتزم بإجابة. وقد استمر الأثر حتى عندما ظهرت النصيحة تلقائيًا من دون طلب. ويكتسب ذلك أهمية في وقت تعرض فيه محركات البحث ومساعدات الكتابة والإكمال التلقائي اقتراحاتها من تلقاء نفسها. ويقول كابراريو إن الشك ليس فشلًا للمعرفة: "غالبًا ما تبدأ المعرفة منه". ويحذر الباحثون من أن أسئلتهم كانت غامضة والمخاطر صغيرة والنموذج ضعيفًا عمدًا، لذلك قد تختلف النتائج عندما تكون النصيحة صحيحة عادة.