Son zamanlarda, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) tarafından yapılan derinlemesine bir araştırma, büyük dil modellerinin (LLM) bilişsel yetenekler üzerindeki potansiyel etkilerini ortaya koydu. ChatGPT gibi LLM ürünlerinin dünya genelinde yaygın kullanımıyla, bu araştırmanın bulguları geniş bir dikkat çekti.
Araştırma ekibi 4 aylık bir deney tasarladı, katılımcılar üç gruba ayrıldı: LLM kullananlar, arama motoru kullananlar ve yalnızca beyin düşüncesine dayananlar. Deney, katılımcılardan belirli bir süre içinde farklı konularda makale yazma görevlerini tamamlamalarını istedi. Araştırmacılar katılımcıların beyin elektrik aktivitelerini elektroensefalografi (EEG) ile kaydetti ve doğal dil işleme (NLP) analizi ve sonraki röportajlar gerçekleştirdi.
Deney sonuçları, LLM grubundaki katılımcıların birçok alanda belirgin farklılıklar gösterdiğini ortaya koyuyor:
Makale homojenliği: LLM grubunun yazdığı makaleler istatistiksel olarak homojenlik göstermekte, kişisel ifadeden yoksundur.
Belirli adlandırılmış varlık kullanımı: LLM grubu, diğer iki gruba göre çok daha fazla belirli adlandırılmış varlık, örneğin kişilerin isimleri, yerler vb. kullanmıştır.
Bilişsel yük: EEG analizi, LLM grubunun sinir bağlantı modelinin en zayıf olduğunu ve bunun daha düşük bilişsel katılımı yansıttığını göstermektedir.
Makale aidiyeti: LLM grubu yazdıkları makalelere yönelik aidiyet hissi düşük ve yeni yazdıkları içerikleri alıntılarken kötü bir performans sergiliyorlar.
Uzun Vadeli Etkiler: Araştırmalar, LLM'nin sürekli kullanımının öğrenme becerilerinin gelişimini etkileyebileceğini, özellikle genç kullanıcılar için geçerli olduğunu bulmuştur.
Araştırmacılar, LLM'nin insan bilişsel yetenekleri üzerindeki uzun vadeli etkilerini belirlemeden önce daha fazla uzunlamasına araştırma yapılması gerektiğini vurguladı. Bu araştırma, LLM gibi AI araçlarının kolaylık sağladığını hatırlatırken, aşırı bağımlılığın bireylerin düşünme yeteneği ve yaratıcılığını etkileyebileceğini gösteriyor.
Bu araştırma için, AI kendisi de bir yanıt verdi ve araştırmanın AI araçlarının değerini reddetmediğini, aksine insanların bunlara aşırı bağımlı olmamaları gerektiğini uyardığını belirtti. Bu görüş, AI araçlarını kullanırken eleştirel düşünme ve bağımsız düşünmenin önemini daha da vurgulamaktadır.
AI teknolojisinin sürekli gelişimiyle birlikte, verimliliği artırmak için AI araçlarını kullanmak ile insanın benzersiz bilişsel yeteneklerini korumak arasında nasıl bir denge kurulacağı, eğitim ve teknoloji camiasının ortaklaşa karşılaşacağı önemli bir konu haline gelecektir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
MIT araştırması ortaya koydu: Aşırı büyük dil modellerinin kullanımı insan bilişsel yeteneklerini etkileyebilir.
Son zamanlarda, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) tarafından yapılan derinlemesine bir araştırma, büyük dil modellerinin (LLM) bilişsel yetenekler üzerindeki potansiyel etkilerini ortaya koydu. ChatGPT gibi LLM ürünlerinin dünya genelinde yaygın kullanımıyla, bu araştırmanın bulguları geniş bir dikkat çekti.
Araştırma ekibi 4 aylık bir deney tasarladı, katılımcılar üç gruba ayrıldı: LLM kullananlar, arama motoru kullananlar ve yalnızca beyin düşüncesine dayananlar. Deney, katılımcılardan belirli bir süre içinde farklı konularda makale yazma görevlerini tamamlamalarını istedi. Araştırmacılar katılımcıların beyin elektrik aktivitelerini elektroensefalografi (EEG) ile kaydetti ve doğal dil işleme (NLP) analizi ve sonraki röportajlar gerçekleştirdi.
Deney sonuçları, LLM grubundaki katılımcıların birçok alanda belirgin farklılıklar gösterdiğini ortaya koyuyor:
Makale homojenliği: LLM grubunun yazdığı makaleler istatistiksel olarak homojenlik göstermekte, kişisel ifadeden yoksundur.
Belirli adlandırılmış varlık kullanımı: LLM grubu, diğer iki gruba göre çok daha fazla belirli adlandırılmış varlık, örneğin kişilerin isimleri, yerler vb. kullanmıştır.
Bilişsel yük: EEG analizi, LLM grubunun sinir bağlantı modelinin en zayıf olduğunu ve bunun daha düşük bilişsel katılımı yansıttığını göstermektedir.
Makale aidiyeti: LLM grubu yazdıkları makalelere yönelik aidiyet hissi düşük ve yeni yazdıkları içerikleri alıntılarken kötü bir performans sergiliyorlar.
Uzun Vadeli Etkiler: Araştırmalar, LLM'nin sürekli kullanımının öğrenme becerilerinin gelişimini etkileyebileceğini, özellikle genç kullanıcılar için geçerli olduğunu bulmuştur.
Araştırmacılar, LLM'nin insan bilişsel yetenekleri üzerindeki uzun vadeli etkilerini belirlemeden önce daha fazla uzunlamasına araştırma yapılması gerektiğini vurguladı. Bu araştırma, LLM gibi AI araçlarının kolaylık sağladığını hatırlatırken, aşırı bağımlılığın bireylerin düşünme yeteneği ve yaratıcılığını etkileyebileceğini gösteriyor.
Bu araştırma için, AI kendisi de bir yanıt verdi ve araştırmanın AI araçlarının değerini reddetmediğini, aksine insanların bunlara aşırı bağımlı olmamaları gerektiğini uyardığını belirtti. Bu görüş, AI araçlarını kullanırken eleştirel düşünme ve bağımsız düşünmenin önemini daha da vurgulamaktadır.
AI teknolojisinin sürekli gelişimiyle birlikte, verimliliği artırmak için AI araçlarını kullanmak ile insanın benzersiz bilişsel yeteneklerini korumak arasında nasıl bir denge kurulacağı, eğitim ve teknoloji camiasının ortaklaşa karşılaşacağı önemli bir konu haline gelecektir.