Недавнее исследование, опубликованное в журнале Social Sciences & Humanities Open, показало: студенты, которые используют генеративный ИИ для учебы, запоминают меньше информации спустя несколько недель. Хотя такие инструменты помогают быстрее разобраться в теме, они могут ослаблять глубокую переработку знаний — ту самую, которая нужна для долговременной памяти.
В чем суть проблемы
Генеративный ИИ умеет за секунды объяснять сложные темы, писать тексты и подбирать примеры. Это делает его удобным помощником, и именно поэтому он быстро стал частью учебного процесса.
Однако у такого удобства есть обратная сторона. Когда человек перекладывает часть умственной работы на внешний инструмент, это называют «когнитивной разгрузкой». Раньше речь шла о калькуляторах или заметках. Теперь речь идет о системах, которые фактически берут на себя анализ и объяснение.
Как проходил эксперимент
Профессор Андре Баркауи из Федерального университета Рио-де-Жанейро решил проверить, влияет ли это на память. В исследовании участвовали 120 студентов 18–24 лет.
Их разделили на две группы. Одна училась с помощью чат-бота ChatGPT, другая — традиционными способами, используя конспекты и научные источники.
Участникам дали одинаковое задание. В течение двух недель они изучали основы искусственного интеллекта и готовили короткую презентацию. После этого прошло полтора месяца обычной учебы, а затем студентов неожиданно проверили тестом на понимание материала.
Кто запомнил больше
Результаты оказались не в пользу технологий. Студенты, учившиеся без ИИ, ответили правильно в среднем на 68,5% вопросов. У тех, кто пользовался чат-ботом, результат был ниже — 57,5%.
Разрыв особенно заметен в сложных технических темах. Это косвенно подтверждает известный в психологии принцип «желательных трудностей». Он говорит о том, что обучение становится эффективнее, когда мозг вынужден напрягаться — например, пытаться самому вспомнить или разобраться.
ИИ убирает эту «полезную сложность». В итоге информация усваивается быстрее, но поверхностно.
Быстрее — не значит лучше
Интересно, что студенты с ИИ тратили почти вдвое меньше времени на подготовку — около 3,2 часа против 5,8. Но даже если учитывать эту разницу, их итоговые знания оставались хуже.
Похоже, дело не только во времени, а в том, как именно человек учится. Традиционный подход заставляет перечитывать, сопоставлять и проверять себя. Это тренирует способность извлекать информацию из памяти.
Работа с чат-ботом выглядит продуктивно, но часто сводится к чтению готовых ответов, без активного усилия.
Иллюзия понимания
Еще один важный результат — опыт работы с ИИ не помогал. Даже те, кто часто пользовался чат-ботами, показывали такие же более слабые результаты.
Это может создавать ощущение, что человек хорошо разобрался в теме, хотя на деле он просто прочитал готовое объяснение.
Сам Баркауи формулирует это так:
«Производительность не заменяет компетентность: существует колоссальная разница между выполнением работы и пониманием процесса ее создания. Без умственного „трения“ чтения и письма мы теряем способность формулировать сложные идеи и задавать вопросы».
Как использовать ИИ без вреда
Исследователь подчеркивает, что проблема не в самой технологии, а в том, как ее используют.
«Искусственный интеллект как второй пилот, а не автопилот».
Иначе говоря, ИИ полезен как помощник, но не как замена мышлению.
Пока ученые сошлись на том, что быстрые ответы помогают начать, но не гарантируют, что знания закрепятся надолго.
