Po pomocy AI uczestnicy częściej pomijali zadania bez chatbota — Live Science

Badanie przedstawione na konferencji poświęconej modelowaniu języka w San Francisco wykazało, że uczestnicy, którzy używali chatbota do rozwiązywania prostych zadań, po utracie dostępu do niego częściej pomijali ćwiczenia lub udzielali błędnych odpowiedzi. W trzech randomizowanych eksperymentach kontrolowanych wzięły udział łącznie 1222 osoby, informuje Live Science.

Naukowcy sprawdzali, jak przeniesienie pracy umysłowej na chatbota wpływa na wykonywanie zadań z arytmetyki i rozumienia tekstu. Uczestnicy poszczególnych eksperymentów nie pokrywali się, a każdy test trwał od 13 do 15 minut.

Eksperymenty z ułamkami

W pierwszym teście 354 osoby podzielono na dwie grupy. Jedna miała dostęp do chatbota i mogła otrzymywać od niego gotowe odpowiedzi lub wskazówki do 12 zadań dotyczących ułamków, a druga nie. Następnie dostęp do AI wyłączono bez uprzedzenia, a wszystkim uczestnikom dano jeszcze trzy podobne ćwiczenia.

Gdy chatbot był dostępny, jego użytkownicy częściej rozwiązywali przykłady i rzadziej je pomijali. Po wyłączeniu asystenta ich wyniki pogorszyły się: częściej pomijali zadania lub nie radzili sobie z nimi. Uczestników poinformowano, że za błędne odpowiedzi nie będzie kary, a po błędzie pokazywano poprawną odpowiedź.

Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.

Podobny wynik w trzech testach

Drugi eksperyment z udziałem 667 osób powtarzał podstawowy schemat, ale obejmował wstępny test. Umożliwił on wykluczenie osób, które nie potrafiły rozwiązać najprostszych zadań. Wyniki były podobne do rezultatów pierwszego testu, zwłaszcza gdy chatbot udzielał gotowych odpowiedzi, a nie wskazówek.

W trzecim teście 201 uczestnikom zadano pytania dotyczące rozumienia tekstu. Grupa z dostępem do AI najpierw odpowiedziała na pięć pytań, po czym chatbot został wyłączony, a wszyscy otrzymali jeszcze po trzy zadania. Wyniki również wskazywały na mniejszą wytrwałość po zakończeniu pomocy AI.

Autorka badania, doktorantka w dziedzinie uczenia maszynowego na Uniwersytecie Carnegiego Mellona Grace Liu, powiązała to z przenoszeniem pracy umysłowej na technologię. Zdaniem badaczy po przyzwyczajeniu się do natychmiastowych odpowiedzi ludziom sposób rozwiązywania wymagający więcej czasu może wydawać się nieefektywny.