„Vaš mozak i ChatGPT“: Istraživanje ZABRINJAVA! Evo šta se dešava u glavi kad AI preuzme sve vaše zadatke

Mozak radi kao mišić. Razmišljanje, učenje i korišćenje različitih veština izazivaju strukturne adaptacije u našim mozgovima. Na primer, naučnici su ispitivali mozgove muzičara i onih koji to nisu, zapravo su mogli da uoče razliku samo gledajući ključna merenja zdrave funkcije mozga, kao što su gustina sive mase i integritet bele mase, piše Popular Mechanics.

Kada naprežete mozak – poput časova sviranja nekog instrumenta – angažujete mnogo neurona kako biste izgradili veze i konstruisali „skelu“ za tu novu veštinu. Takve skele se ne grade u jednom danu, ali vremenom postaju efikasnije. Što više vežbe, to manje neurona morate da angažujete da biste obavili iste aktivnosti, pa sve postaje lakše.

Ali šta se dešava ako taj mentalni napor prepustite veštačkoj inteligenciji (AI)?

Studija iz 2025, koja još nije prošla stručnu recenziju i postavljena na preprint portal arXiv, testirala je uticaj velikih jezičkih modela (LLM) na mozak tokom pisanja eseja. Učesnike studije nazvane „Vaš mozak i ChatGPT: Akumulacija kognitivnog duga kada se koristi AI asistent za pisanje eseja“ podelili su u grupe: one koji su koristili samo svoj mozak, one koji su koristili alatku za pretragu i one koji su koristili ChatGPT. Dok su učesnici radili, istraživači su koristili elektroencefalografiju (EEG) da izmere njihovu moždanu aktivnost, povezanost i kognitivno opterećenje – odnosno to koliki je napor mozak ulagao. Ljudi koji su koristili samo svoj mozak pokazali su mnogo veću moždanu aktivnost, sa znatno više neuronskih veza i mnogo većim kognitivnim opterećenjem od onih koji su koristili ChatGPT. U grupi „samo mozak“, delovi mozga povezani sa mentalnim naporom i koncentracijom bili su aktivni („zasvetleli“ su).

Grupa koja je koristila samo mozak se koncentrisala jer su morali da odluče šta žele da kažu, osmisle argumente za svoje stavove i strukturiraju logiku koristeći dobru gramatiku i sintaksu. S druge strane, u ChatGPT grupi, LLM je preuzeo ove zahteve umesto korisnika – iako su ocenjivači rekli da su argumenti bili neodređeni i da im je nedostajao lični uvid. Ipak, ChatGPT je poneo veliki deo kognitivnog opterećenja.

Tri vrste kognitivnog opterećenja

Dr Popi Kram, neuronaučnica i vanredna profesorka na Univerzitetu Stanford, koja nije bila uključena u pomenutu studiju, objašnjava da postoje tri različite vrste kognitivnog opterećenja:

• Irelevantno kognitivno opterećenje je poput situacije u kojoj vaš mozak mora da se nosi sa bukom u kafiću. Ono tera mozak da radi jače, ali ne na način koji vam pomaže da završite zadatak.
• Intrinzično kognitivno opterećenje ima veze sa urođenom složenošću predmeta: imaćete veće suštinsko opterećenje pokušavajući da objasnite princip teorijske fizike nego pokušavajući da objasnite prosto sabiranje.
• Povezano kognitivno opterećenje je rad koji vaš mozak mora da obavi da bi izvršio zadatak. To može uključivati snalaženje u suštinskom kognitivnom opterećenju ili možete prepustiti deo složenog razmišljanja veštačkoj inteligenciji kako biste se fokusirali na drugi aspekt zadatka. Kao kada koristite algoritam za izračunavanje podataka koji podržavaju vaš argument u diplomskom radu.

Povezano kognitivno opterećenje, dodaje Kramova, jeste ono što gradi mentalnu skelu koja omogućava kritičko razmišljanje i donošenje odluka. Ako to delegirate, gubite infrastrukturu koja vam pomaže da se snalazite u zadacima i pitanjima.

- Ako razgovaram sa kompanijom za sajber-bezbednost, ili sa lekarom ili advokatom koji koristi AI, oni mogu doći do istih zaključaka, možda čak i brže nego ranije. Ali pretpostavka da imaju istu dubinu deduktivnog zaključivanja i sposobnost da prime te informacije... i donesu dobre odluke na osnovu njih – to ne postoji – dodala je Kramova.

Ali u igri su još veći problemi sa prepuštanjem naših mozgova veštačkoj inteligenciji. Naporan rad čini mozak jakim i otpornim – korišćenje AI to ne čini. U mozgu postoji struktura koja se zove prednji srednji cingulatorni korteks (aMCC), koja je povezana sa istrajnošću. Smešten blizu centra mozga, aMCC je povezan sa funkcijama koje uključuju upravljanje bolom, emocionalnu regulaciju i donošenje odluka.

Kada preduzmete zaista izazovan zadatak i istrajete, vi gradite svoj aMCC. Istraživači su otkrili da, ako razvijate ovaj deo mozga radeći teške stvari, osnažujete sebe da lakše prevaziđete izazove. Pošto ovaj deo mozga utiče na motivaciju, veća je mogućnost uspeha kada se suočite sa izazovnim ciljevima i manja je verovatnoća da ćete postati depresivni. A kako starite, veća je verovatnoća da ćete neko sa mentalnim kapacitetom mlađih osoba.

- Suština je da morate raditi. Moje istraživanje je pokazalo da povećana težina, povećana borba – ako hoćete – tokom vežbanja zapravo dovodi i do većeg učenja i do većih strukturnih promena u mozgu – rekla je dr Lara Bojd, neuronaučnica, u jednom TED govoru.

Vežba za mozak

Da li to znači da nikada ne bi trebalo da koristimo AI? Ne. Većina nas, na primer, ne želi da pokušava da zapamti sve svoje lozinke. Iako bi to bila dobra vežba za mozak, verovatno bismo radije taj napor usmerili na nešto zanimljivije.

Kramova je veliki zagovornik korišćenja tehnologije za poboljšanje ljudskih performansi, a ne za njihovu zamenu. Ona tvrdi da moramo biti selektivni u pogledu upotrebe tehnologije. Moramo priznati kompromise i praviti ih svesno. Ako koristimo GPS za navigaciju, verovatno se nećemo izgubiti i možda ćemo čak stići na odredište ranije. Ali ako, iz nekog razloga, taj GPS prestane da radi, mogli bismo se naći u škripcu. Moramo razmisliti o tome gde želimo da izgradimo sopstvenu skelu, a gde našim ciljevima bolje služi oslanjanje na tehnologiju.

Ili ipak ne moramo? Postoji popularan argument da treba samo da nastavimo i da se oslonimo na AI na isti način na koji smo se oslanjali na digitrone. Na kraju krajeva, ako projektujete proširenje sobe, verovatno nećete sami raditi duga deljenja da biste pronašli preciznu meru svake podne daske. Jedna studija je ukazala na razliku: digitron samo računa.

U primeru sa proširenjem sobe, digitron vam neće reći kako da dizajnirate sobu radi funkcionalnosti, feng šuija ili vašeg ličnog ukusa, a svakako vam neće objasniti kako da izračunate površinu za kupovinu materijala. Za to i dalje morate koristiti mozak. Ali AI može sve to da istraži umesto vas, u svakom koraku. On može da zameni vaš mozak, što bi mogao biti razlog za zabrinutost.

Dr Natalija Kosmina, istraživačačica sa Tehnološkog instituta Masačusetsa (MIT) i gostujući istraživač u Guglu, vodeća je autorka već spomenute studije. Kako kaže, tokom ispitivanja primetila je da je korišćenje LLM-a rezultiralo izuzetnom homogenošću eseja.

- Homogenost je bila veoma iznenađujuća jer nekim od učesnika engleski nije bio maternji jezik, pa su svoje upite unosili u ChatGPT ne na engleskom, već na drugim jezicima, poput španskog. Videli smo u podacima da su radovi bili toliko slični jedan drugom. I od tada smo videli mnoštvo radova koji govore upravo o ovom fenomenu homogenizacije, o veoma sličnom jeziku i sličnom rečniku koji se koristi – navela je ona.

Na kraju krajeva, LLM-ovi su samo mašine za verovatnoću. Oni mogu odabrati logiku za koju je najverovatnije da će biti „ispravna“. Ali oni nemaju lično iskustvo niti uvide.

Ko je vlasnik eseja koji napiše LLM

Drugo iznenađujuće zapažanje ticalo se vlasništva. Čak 16 odsto korisnika LLM-a reklo je da oseća nultu stopu vlasništva (autorstva) nad svojim radovima.

- Mnogi ljudi su komentarisali upravo ovo, rekavši da ih oni zapravo nisu napisali – objasnila je Kosmina.

Ostali učesnici u studiji opisali su mnogo veći osećaj vlasništva, pri čemu je grupa koja je koristila samo mozak osećala najveći. Ovo vredi dodatno istražiti, prema Kosmini. Kada su je pitali za njeno lično mišljenje o tome kuda bi to moglo da vodi, zapitala se naglas da li se vlasništvo izjednačava sa time da nam je do nečega stalo. Da li bi to moglo značiti da široka upotreba LLM-a rezultira epidemijom apatije?

- To otvara veće pitanje o tome šta bi to značilo za obrazovanje, šta bi moglo značiti za radno mesto i za naš razvoj, izvan ove studije... Da li vam ne bi bilo stalo? A ako vam nije stalo, kakve bi mogle biti posledice toga? – dodala je ona.

Njena briga je da bi se ravnodušnost mogla pretočiti u nedostatak ljudskog dostojanstva. Neuspeh da jasno vidimo našu humanost. Proći će još neko vreme pre nego što budemo imali punu sliku o tome kako je AI uticao na čovečanstvo – ali jedno je sigurno: to je nešto što samo ljudi mogu da dokuče.

(Telegraf Nauka/Popular Mechanics)