Yapay zeka insanlarda “derin ve eleştirel düşünmeyi” geriletiyor

Akademisyen ve eğitimciler, yapay zekanın sağladığı “anında ve sistemli cevapların”, bireylerin sorun çözme sürecinde muhtaçlık duyulan “yapıcı baş karışıklığını” ortadan kaldırabileceği görüşünde birleşiyor.

Bu durumun bilhassa genç kullanıcılar ortasında, düşünme misyonunu büsbütün dijital araçlara devretme eğilimini beslediği söz ediliyor. Tenkitler, yapay zekanın bir “düşünme ortağı” olarak kullanılması gerektiğini, lakin yanlış kullanıldığında uzun vadeli bilişsel maharetleri zayıflatabileceğini vurguluyor.

Bu tartışmalara yeni bir boyut kazandıran Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırması, ChatGPT kullanımının beyin aktifliğini düşürdüğünü ve vakitle öğrenme motivasyonunu azalttığını ortaya koydu.

Araştırmanın sonuçları eğitim siyasetleri ve sınıf içi uygulamalar açısından şimdiden dikkat alımlı ikazlar barındırıyor.

ChatGPT kullanmanın beyne etkileri

MIT Media Lab araştırmacıları, 18-39 yaş ortası 54 kişiyi üç kümeye ayırarak deneme yazıları yazmalarını istedi. İştirakçiler ChatGPT, Google arama motoru yahut sırf kendi bilgileriyle yazı yazdı.

EEG ile beyin aktiviteleri ölçülen çalışmada, ChatGPT kullananların “yönetici kontrol” ve “dikkatsel katılım” seviyeleri en düşük çıktı.

Araştırma takımı, ChatGPT kullanan kümenin üçüncü yazılarında özgün fikirler yerine tıpkı tabirleri tekrar ettiğini, birtakım iştirakçilerin metni direkt yapay zekadan alıp küçük düzenlemelerle teslim ettiğini ortaya çıkardı.

Buna karşılık sadece kendi bilgileriyle yazan küme, en yüksek beyin ilişkililiği ve yaratıcılığını gösterdi. Google arama motorunu kullanarak yazı yazan kümede ise faal ve yüksek beyin faaliyeti gözlemlendi.

“Üretken başarısızlığın” bilişsel güç gelişimine katkısı

ABD’deki Connecticut Üniversitesinden Dr. Avijit Ghosh, yapay zekanın “anında ve muhteşem” karşılıklarının, John Dewey’nin tanımladığı “yapıcı baş karışıklığını” ortadan kaldırarak derin düşünmeyi engellediğini söyledi.

Ghosh, “Yeni bir maharet öğrenmeye başlarken ‘üretken mücadele’ yaşamak çok kıymetlidir. Yapay zeka bu çabayı ortadan kaldırdığında, bilhassa karmaşık ve analitik vazifelerde bilişsel gelişim sekteye uğrar.” dedi.

Genç kullanıcılar ortasında “metabilişsel tembellik” olarak isimlendirilen düşünmeyi yapay zekaya devretme alışkanlığının süratle yayıldığını belirten Ghosh, bunun uzun vadede eleştirel düşünme hünerlerinde ölçülebilir bir düşüşe yol açabileceğini aktardı.

Ghosh, yapay zekanın hakikat kullanıldığında soru sorma marifetini geliştirebileceğini lakin şahsileştirilmiş sistemlerin birçok vakit kullanıcıların mevcut inançlarını pekiştirdiğini, böylelikle farklı bakış açılarıyla yüzleşme fırsatını azalttığını kaydetti.

Yapay zekanın merak hissine etkisi

Yapay zekanın gerçek kullanıldığında soru sorma maharetini geliştirebileceğini aktaran Ghosh, şahsileştirilmiş algoritmaların çoğunlukla kullanıcıların mevcut inançlarını pekiştirdiğini söz etti.

Ghosh, bu durumun, bireylerin aksi görüşlerle yüzleşmesini engelleyerek “entelektüel esnekliklerini sınırlayabileceğine” dikkati çekti.

Merak hissini “eleştirel düşünmenin motorudur” biçiminde niteleyen Ghosh, yapay zekanın merakı beslemek yerine, süratli yanıt vererek onu köreltebileceğini belirtti.

Ghosh’a nazaran bu, bireylerin sadece bilgiye erişme biçimlerini değil, bilgiyi sorgulama kapasitelerini de etkiliyor.

Eğitimde yapay zekanın yeri

Ghosh, eğitim alanında yapay zekanın kullanımına dair net hudutlar çizilmesi gerektiğini vurguladı. Bilhassa erken yaşlarda, öğrencilerin düşünme süreçlerini devretmelerinin, ileride telafisi güç bilişsel alışkanlıklar oluşturabileceğini söz etti.

Buna karşılık, makul bir bilgi altyapısına sahip öğrenciler için yapay zekanın yararlarına değinen Ghosh, bu bireyler için bunun karmaşık sorunları çözmede yardımcı bir araç olabileceğini vurguladı.

Ghosh, “Ama bu, düşünme sürecini kısaltan bir asistan değil, düşünmeyi derinleştiren bir ortak olmalı.” dedi.

Cevabı çabucak almanın, beynin öğrenme sistemine zararı

Yapay zeka ile öğrenmeye çalışma yahut bilişsel zeka gerektiren mevzuları yapay zekaya sorup bilgi edinmeye çalışmanın ziyanları, varsayım edilebilir sonuçların ötesinde felaketlere yol açabiliyor.

Oakland Üniversitesinden Prof. Dr. Barbara Oakley, yaptığı değerlendirmede bu hususa bir örnek vererek, “Finlandiya’da çarpım tablosunu hiç öğrenmemiş bir hemşirelik öğrencisini düşünün. Bir ilaç dozunu hesaplıyor, hesap makinesine “10 × 10” yazıyor, lakin ezkaza fazladan bir sıfıra basıyor. Ekranda “1000” görünüyor. Hiç tereddüt etmeden kabul ediyor. Neden mi? Bir şeylerin feci halde karşıt gittiğini bildiren bir iç alarm sistemi yok.” halinde aktardı.

Oakley, bireylerin yapay zekaya bilişsel zeka gerektiren sorular sormadan evvel o bahiste temel kimi bilgilere sahip olmasının kritik olduğunu vurguladı. Bu sayede yapay zekadan elde edilen çıktılar, temel bilgilerle örtüşmüş olur ve yapay zeka kişinin adeta “asistanı” üzere hareket eder.

Hataları fark etme özelliğinin kaybolmasının tehlikeli olduğunu belirten Oakley, “Sağlık, mühendislik, finans ve sayısız öteki alanlarda, zihindeki bilgi, yeniliğini yitirmiş bir yük değil, teknoloji başarısız olduğunda yahut girdi kusurları yaptığımızda son savunma sinirimizdir.” değerlendirmesinde bulundu.

Öğrenme sürecinde “beynin yanılgı sinyalleri vermesinin” kritik olduğunu vurgulayan Oakley, “Bir öğrenci güç bir soruyla karşılaştığında çabucak ChatGPT’ye başvurursa, bu, beynin en güçlü öğrenme sistemini devre dışı bırakır.” diye ekledi.

Oakley, “Temel bilgi altyapısı olmadan bireyler, yapay zekanın sofistike görünümlü lakin kıymetsiz çıktılarını gerçek kaliteyi ayırt edemez. Yapay zeka, sağlam bilgi temeli olanlar için güçlü bir araçtır, fakat temeli eksik olanlarda yüzeysel bir ustalık yanılsaması yaratır.” formunda konuştu.

Yapay zeka sistemlerinin eğitimde mevcut önyargıları pekiştirebileceğine işaret eden Oakley, “kendi keşfetsin” yaklaşımının bilhassa matematik üzere karmaşık mevzularda öğrencilerin muvaffakiyetini düşürebileceğine dair örnekler sundu.

En tesirli öğrenmenin, öğrencilerin yaklaşık yüzde 85 oranında yanlışsız yanıt verdiği “ideal zorluk seviyesinde” gerçekleştiğini kaydeden Oakley, yapay zekanın bu düzeye yönlendiren bir “düşünme ortağı” olarak tasarlanması gerektiğini tabir etti.

Araştırmacılardan “bilişsel erozyon” uyarısı

MIT araştırmasının özet ve sonuç kısmında, ChatGPT üzere üretken yapay zeka araçlarının nizamlı kullanımının bilhassa genç kullanıcılar için “bilişsel erozyon” riskini artırabileceği belirtildi.

Çalışmaya nazaran, bu tıp araçlar öğrenme sürecinin merkezindeki “problem çözme, hafıza güçlendirme ve yaratıcı düşünme aşamalarını” devre dışı bırakabiliyor.

Araştırma grubu, düşük seviyede beyin iştirakinin uzun vadede eleştirel düşünme maharetlerinin gelişimini yavaşlatabileceğini ve kullanıcıların bilgiye sırf “dış kaynaklardan” erişen pasif tüketicilere dönüşebileceğini vurguladı.

Çalışmada ayrıyeten, yapay zekanın hakikat halde entegre edilmesi halinde öğrenmeyi destekleyebileceği, bunun fakat kullanıcıların temel bilgi ve marifet altyapısına sahip olması durumunda mümkün olduğu kaydedildi.

Araştırmacılar, eğitimde bu araçların kullanımına ait net hudutlar çizilmesi gerektiğini ve erken yaşta ağır yapay zeka kullanımının “geri dönüşü güç bilişsel alışkanlıklar” yaratabileceğini tabir etti.