UC Berkeley-ის კვლევა: AI-ს 10 წუთიანი გამოყენება გამძლეობას ასუსტებს

მოკლე დრო AI-სთან, შემდეგ უფრო რთული ამოცანა

UC Berkeley-ის მკვლევარმა ბრაიან კრისტიანმა თანაავტორად დაწერა კვლევა, რომლის მიხედვითაც AI-ს ხელსაწყოზე მხოლოდ 10 წუთის განმავლობაში დაყრდნობა მნიშვნელოვნად ასუსტებს რთულ ამოცანებზე კონცენტრაციასა და გამძლეობას. განახლებული, რეცენზირებული ნაშრომი ენის მოდელირების კონფერენციაზე წარადგინეს, მას შემდეგ, რაც წლის დასაწყისში წინასწარმა ვერსიამ ყურადღება მიიპყრო.

კრისტიანი 20 წელია ფიქრობს, როგორ შეცვლის ხელოვნური ინტელექტი ადამიანების აზროვნებასა და საზოგადოებას; მისი 2020 წლის წიგნი „The Alignment Problem“ შეაქეს როგორც ერთ-ერთი საუკეთესო AI-ს შესახებ. მაგიდაზე რვეულს ინახავს და ყოველდღე წერს მასში; ეს ჩვევა აბალანსებს იმ შიშს, რომ AI-სთან ზედმეტი მუშაობა მის აკადემიურ სიმკვეთრეს შეარყევს.

წილადებისა და კითხვის ტესტებმა ერთი და იგივე სურათი აჩვენა

რანდომიზებულ კონტროლირებად კვლევებში მკვლევარებმა ონლაინ 1222 მონაწილე შეარჩიეს. პირველ ექსპერიმენტში 354 ადამიანმა 15 საბაზისო წილადის ამოცანა ამოხსნა ან დახმარების გარეშე, ან გვერდით გახსნილი ChatGPT-ს საშუალებით, რომელსაც დახმარებისთვის და პასუხების სათხოვნელადაც იყენებდნენ.

AI-ზე წვდომის მქონე ჯგუფი თავიდან უფრო ზუსტად პასუხობდა, ვიდრე ჯგუფი მის გარეშე. 12 ამოცანის შემდეგ მკვლევარებმა AI-ს ხელსაწყო წაართვეს და თითქმის მაშინვე ამ ჯგუფმა შეწყვიტა კითხვების სწორად ამოხსნა.

მეორე, უფრო დიდმა ჯგუფმა 667 მონაწილით მსგავსი შედეგი აჩვენა. როდესაც AI-ს დახმარება მოეხსნა, AI-ს მომხმარებლები არასწორ პასუხებს აძლევდნენ ან საერთოდ ნებდებოდნენ, AI-ს გარეშე ჯგუფი კი ამოცანას არ ტოვებდა და ბოლოს უფრო წარმატებული იყო.

შემდეგ მკვლევარებმა მესამე ექსპერიმენტი ჩაატარეს 201 მონაწილით, SAT-ის კითხვის გააზრების დავალებით. შედეგები წილადებზე დაკვირვებებს იმეორებდა: ხელსაწყოს მოხსნის შემდეგ გამძლეობა და სიზუსტე დაეცა, მონაწილეებმა კი მეტი კითხვა გამოტოვეს.

პროდუქტიული ძალისხმევის დაკარგვის ფასი

კვლევის გუნდში შედიოდნენ მეცნიერები Carnegie Mellon University-დან, მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტიდან, ოქსფორდის უნივერსიტეტიდან და UCLA-დან. შედეგები ემთხვევა ანეკდოტებსა და გამოკითხვებს, რომ AI-ზე ზედმეტი დამოკიდებულება პასუხებისთვის კოგნიტურ შესაძლებლობებს აზიანებს.

კრისტიანმა თქვა, რომ სისტემები დახმარებისთვის შეიქმნა, მაგრამ შედეგები აჩვენებს, რომ მათი დახმარება საბოლოოდ უსარგებლო შეიძლება აღმოჩნდეს. როდესაც AI პასუხებს წამებში გამოიმუშავებს, ადამიანები ამ სისწრაფეს ეჩვევიან და ყველაფერი, რაც მეტ დროს მოითხოვს, არაეფექტურად ჩანს. გუნდმა ასევე აღნიშნა პროდუქტიული ძალისხმევის დაკარგვა, ისეთი ძალისხმევის, რომელიც ადამიანებს კვლევითი ძლიერი მხარეებისა და გატაცებების პოვნაში ეხმარება.

ადამიანების გაძლიერება მათი ჩანაცვლების ნაცვლად

წამყვანმა AI კომპანიებმა აღიარეს, რომ ამოცანების ჩატბოტებზე გადაბარებამ შეიძლება შეამციროს საგნის საბაზისო გაგება და დაუფლება. კრისტიანმა შესთავაზა, რომ სწრაფ პასუხებზე გადართვის ნაცვლად, AI-ს პასუხები ნაგულისხმევად უფრო დამრიგებლური იყოს, მასწავლებლის მსგავსად.

მან მომავლისთვის ისაუბრა, სადაც ადამიანის შესაძლებლობები გაძლიერებული იქნება და არა ჩანაცვლებული, განსაკუთრებით კვლევასა და აკადემიაში. ის შიშობს, რომ მეცნიერებაში AI-ზე ზედმეტი დამოკიდებულება შეიძლება ასუსტებდეს იმას, რაც კარგ მეცნიერს ქმნის: მონაცემებთან სიახლოვეს, მასალაში ჩაძირვას და გუნდურ მუშაობას.

კრისტიანისთვის ეს შეშფოთება წილადებსა და SAT-ის ამოცანებს სცდება. 10 მკვლევრისგან შემდგარი გუნდი, რომელიც გარღვევამდე მიმავალ იდეებს ავითარებს, შეიძლება ორ ან სამ მკვლევრად და ჩატბოტად იქცეს. მისი თქმით, იგივე ცვლილება ეხება ადამიანის ცოდნასა და ექსპერტიზას, დაწყებითი სკოლის მოსწავლეებიდან წამყვან სპეციალისტებამდე.

წყაროები: vcresearch.berkeley.edu