Samo 10 minuta s AI pomoćnikom dovoljno da oslabi motivaciju za samostalan rad, pokazuje studija

Osobe koje se oslanjaju na vještačku inteligenciju pri rješavanju jednostavnih zadataka postižu lošije rezultate i češće odustaju kad tu pomoć izgube, u odnosu na one koje AI ne koriste za brze odgovore, pokazalo je novo istraživanje. Studija je predstavljena na konferenciji Conference on Language Modeling 2026 u San Franciscu početkom mjeseca.

Postoji sve više istraživanja koja sugerišu da taj proces, poznat kao „kognitivno prebacivanje“, šteti dugoročnom učenju i sposobnosti kritičkog razmišljanja. „Briga je u onome što kognitivni naučnici nazivaju 'poželjnim poteškoćama' — produktivnoj borbi koja s vremenom gradi vještinu“, rekla je prva autorica studije Grace Liu, doktorska studentica mašinskog učenja na Carnegie Mellon University, u imejlu za Live Science. „Ako AI rutinski uklanja tu borbu, ljudi mogu doći do tačnog odgovora u datom trenutku, ali razvijaju manje čvrstu samostalnu sposobnost.“

Kako su provedeni eksperimenti

Liu i njene kolege okupili su 1.222 učesnika za studiju, koja je ranije ove godine objavljena kao preprint, a sada je prošla recenziju. Istraživači su osmislili tri randomizirana kontrolisana eksperimenta, uključujući dva seta zadataka s razlomcima i niz pitanja iz razumijevanja teksta. Učesnici su podijeljeni u tri grupe, bez preklapanja između eksperimenata, a svaki je eksperiment trajao od 13 do 15 minuta.

U prvom eksperimentu tim je nasumično dodijelio 354 učesnika u dvije grupe — jednoj s pristupom AI chatbotu, drugoj bez njega. Obje grupe dobile su istih 12 zadataka s razlomcima, pri čemu je AI grupa mogla odmah dobiti odgovor ili tragove pitajući chatbota. Zatim su istraživači, bez upozorenja, ukinuli AI pomoć za posljednja tri zadatka, koja su dobili svi učesnici.

Učesnicima je izričito rečeno da nema kazne za pogrešne odgovore, pa je preskakanje zadatka bila svjesna odluka o neangažovanju, napisali su u studiji. Učesnici objiju grupa dobijali su tačan odgovor na svaki zadatak ako su pogriješili, kako bi mogli učiti iz grešaka.

Prvi eksperiment pokazao je da je AI grupa uz chatbot češće rješavala razlomke i rjeđe odustajala u odnosu na drugu grupu. No, kad je AI ukinut, njihov je učinak pao — preskakali su ili pogrešno rješavali više zadataka, što sugeriše da je korištenje AI narušilo samostalnu izvedbu, upornost i motivaciju.

Drugi eksperiment bio je kopija prvog, ali s 667 učesnika i manjim izmjenama u dizajnu, uključujući predtest fazom kojom su eliminisani učesnici koji nisu mogli riješiti najosnovnije zadatke. Nalazi su bili slični, što upućuje na to da korištenje AI za jednostavne zadatke šteti upornosti i volji za dovršavanje istih zadataka bez AI, posebno kad se AI koristi za dobijanje direktnih rješenja.

Liu je priznala da i kalkulatori omogućavaju prebacivanje računanja, što može izazvati sličan pad samostalne izvedbe. „Razlog što proučavamo baš AI je taj što omogućava prebacivanje rezonovanja na zadacima iz mnogih domena“, pojasnila je.

Pad upornosti i kod razumijevanja teksta

U trećem eksperimentu, s 201 učesnikom podijeljenim u grupu s AI i kontrolnu grupu, tim je istraživao utjecaj AI pomoći na razumijevanje teksta. Obje grupe dobile su pet pitanja, nakon čega je chatbot isključen i svaki je učesnik dobio još tri pitanja. Rezultati su ponovili nalaze prva dva eksperimenta, sugerišući da smanjena upornost nije posljedica matematičkih zadataka, već opšti ishod kognitivnog prebacivanja na AI.

„Najznačajniji nalaz je da osobe koje više prebacuju na AI imaju veći pad upornosti, odnosno veću stopu preskakanja — a to je važna vještina koja se proteže na sve domene“, rekla je Liu.

Jedan od mogućih razloga što ljudi prestaju pokušavati nakon iskustva s AI pomoći jest taj što se naviknu na neposrednost odgovora i svaku metodu koja traje duže dožive kao neefikasnu, napisali su istraživači. Međutim, studije pokazuju da je upornost u poteškoćama ključna za stjecanje vještina i učenje, što izaziva zabrinutost zbog dugoročnih posljedica korištenja AI za jednostavne zadatke.

Naučnici još nemaju potpunu sliku o tome kako pojedinačni slučajevi kognitivnog prebacivanja utječu na trajnu kompetentnost i samostalnu sposobnost. Da bi to utvrdili, istraživači bi, prema Liu, morali pratiti iste osobe duži period i redovno mjeriti ishode učenja na širokom rasponu zadataka.

Dosadašnja istraživanja, navodi se u studiji, sugerišu da pretjerano oslanjanje na AI narušava kognitivnu spremnost i ovladavanje gradivom/predmetima. Da bi se podstaklo dugoročno učenje, sposobnost i autonomija ljudi, AI modeli i chatbotovi trebali bi, prema mišljenju istraživača, biti dizajnirani tako da daju uputstva i smjernice prema rješenju, a ne samo rješenje — više poput tutora.

„Moramo težiti budućnosti u kojoj će ljudske sposobnosti, koliko god je moguće, biti pojačane, a ne zamijenjene“, rekao je koautor studije Brian Christian, računarski naučnik iz Center for Human-Compatible AI na UC Berkeleyju.