Jak sztuczna inteligencja oducza nas myślenia

Współczesna sztuczna inteligencja i jej gwałtowny rozwój w ostatnich latach przyniosły ogromną eksplozję popularności zaawansowanych systemów technologicznych. Coraz częściej duże modele językowe służą użytkownikom do konsumowania i weryfikowania informacji. Raporty Pew Research Center pokazują, że co piąty nastolatek w Stanach Zjednoczonych regularnie czerpie wiedzę o świecie z takich narzędzi. Z kolei co czwarty młody dorosły przyznaje, że użył ich w tym celu przynajmniej raz.

Jednak nowe, otwartoźródłowe badanie przeprowadzone przez zespół MIT Media Lab powinno skłonić odbiorców do refleksji. Naukowcy udowodnili, że osoby polegające na technologii przy sprawdzaniu faktów radzą sobie znacznie gorzej z samodzielnym rozpoznawaniem fałszywych wiadomości. Dzieje się tak w momencie, gdy narzędzia zostaną im odebrane. Zjawisko to nosi nazwę paradoksu zależności od AI. Przypomina ono znane od dekad trendy poznawczego odciążenia. Przykładowo kalkulatory osłabiły nasze umiejętności matematyczne, a systemy GPS pogorszyły naturalne poczucie kierunku. Podobny proces zachodzi obecnie w mediach, gdzie sztuczna inteligencja przejmuje kontrolę nad oceną prawdy. Ta dynamiczna zależność przypomina sytuację z wcześniejszego badania z 2025 roku. Wykazano w nim wówczas, że lekarze używający algorytmów radzili sobie gorzej z samodzielnym wykrywaniem raka.

Badanie MIT śledziło losy 67 uczestników przez cztery tygodnie. W tym czasie oceniali oni pary nagłówków prasowych i obrazów. W trakcie asysty chatbota celność ludzi w wykrywaniu fake newsów rosła o 21%. Potwierdziło to wcześniejsze analizy z MIT Sloan School of Management o skuteczności algorytmów w redukcji wiary w fałsz. Problem pojawił się jednak, gdy maszyna znikała. W czwartym tygodniu samodzielna skuteczność uczestników spadła o 15 punktów procentowych w porównaniu z poziomem wyjściowym. Co ciekawe, aż jedna czwarta badanych czuła, że radzi sobie lepiej, mimo że ich realne wyniki drastycznie spadały. Publikacja naukowa przeszła redakcję Lizy Lock oraz recenzję Roberta Egana.

Efekt Dunninga-Krugera i narodziny cyfrowej bierności

Użytkownicy ekscytują się działaniem modeli językowych, zapominając, że są to jedynie statystyczne systemy przewidujące kolejne litery lub słowa w sekwencji. Doktorantka MIT Anku Rani, która kierowała badaniem wspólnie z Valdemarem Danrym, podkreśla poważne ograniczenia tej technologii. Skalowanie modeli rodzi niesamowite efekty, ale niesie też ryzyko dla ludzkiego mózgu. Analiza jakościowa wykazała, że jedna piąta uczestników stała się deweloperami zależności. Ludzie ci błyskawicznie przeszli od aktywnej samodzielności do pasywnej akceptacji tego, co podpowiada algorytm. Jeden z badanych przyznał wprost w ankiecie po eksperymencie, że chatboty kazały mu sprawdzać źródła, ale nie nauczyły go analizować kontekstu obrazów.

Systemy te są szczególnie podatne na błędy w trakcie emocjonalnych, nagłych wydarzeń z ostatniej chwili. Doskonale pokazały to fake newsy towarzyszące zamachowi na Donalda Trumpa czy wydarzeniom podczas wojny w Iranie. Dodatkowo ludzkie treści, na których trenowane są modele, stają się coraz bardziej stronnicze i niewiarygodne. Wyniki tych prac naukowcy zaprezentowali w Barcelonie na konferencji CHI 2026. Współautorami publikacji są Paul Pu Liang, Andrew Lippman oraz Pattie Maes.

Technologiczny trener zamiast cyfrowej kuli u nogi

Wnioski z projektu sugerują, że kluczowy jest sam sposób, w jaki program komunikuje się z człowiekiem. To decyduje, czy technologia zadziała jak wspierający trener, czy jak upośledzająca nas kula u nogi. Badacze odkryli, że proste podawanie gotowych odpowiedzi buduje natychmiastową zależność. Z kolei chatboty stosujące metodę sokratejską, czyli zadające naprowadzające pytania, zmuszają człowieka do samodzielnego myślenia. Pomaga w tym także technika głębokiego sondowania. System wyświetla wtedy perswazyjne komunikaty, gdy użytkownik zaczyna oddalać się od prawidłowej odpowiedzi. Pomaga to w rozwijaniu trwałych umiejętności wykrywania prawdy. Wymaga to jednak większego wysiłku i czasu, co stanowi oczywisty kompromis między szybkością a wkładem własnym.

Anku Rani wskazała na pewne ograniczenia badania, w tym małą bazę około 50 zweryfikowanych wiadomości oraz skupienie się na osobach z USA i Wielkiej Brytanii. W przyszłości zespół chce zbadać społeczności o mniejszych zasobach oraz sprawdzić, czy interakcja z cyfrowymi bliźniakami dopasowanymi kulturowo pomaga w nauce krytycznego myślenia. Naukowcy mają nadzieję, że ich praca trafi do pedagogów tworzących programy szkolne. Delegowanie myślenia maszynom sprawia, że tracimy zdolność rozwiązywania problemów. W dynamicznie zmieniającym się świecie kluczem do przetrwania staje się nowa kultura korzystania z technologii, dzięki której sztuczna inteligencja nie odbierze nam umiejętności niezależnego oceniania rzeczywistości. Nieustające kształcenie w zakresie głębokiego uczenia maszynowego staje się po prostu koniecznością.

Przeczytaj także: Sztuczna inteligencja staje się wiarygodna

Opracowanie na podstawie: techxplore.com

Last Updated on 12 czerwca, 2026 by Karolina Bandulet