Akademisyen ve eğitimciler, yapay zekanın sağladığı “anında ve nizamlı cevapların”, bireylerin sorun çözme sürecinde gereksinim 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, fakat yanlış kullanıldığında uzun vadeli bilişsel hünerleri 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 etkin ve yüksek beyin faaliyeti gözlemlendi.
“Üretken başarısızlığın” bilişsel güç gelişimine katkısı
ABD’deki Connecticut Üniversitesinden Dr. Avijit Ghosh, yapay zekanın “anında ve muhteşem” yanıtlarının, 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 misyonlarda 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 gerçek kullanıldığında soru sorma hünerini 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 tabir etti.
Ghosh, bu durumun, bireylerin aykırı görüşlerle yüzleşmesini engelleyerek “entelektüel esnekliklerini sınırlayabileceğine” dikkati çekti.
Merak hissini “eleştirel düşünmenin motorudur” formunda niteleyen Ghosh, yapay zekanın merakı beslemek yerine, süratli karşılık vererek onu köreltebileceğini belirtti.
Ghosh’a nazaran bu, bireylerin sırf 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, muhakkak bir bilgi altyapısına sahip öğrenciler için yapay zekanın yararlarına değinen Ghosh, bu şahıslar 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 düzeneğine zararı
Yapay zeka ile öğrenmeye çalışma yahut bilişsel zeka gerektiren bahisleri yapay zekaya sorup bilgi edinmeye çalışmanın ziyanları, iddia 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, fakat ezkaza fazladan bir sıfıra basıyor. Ekranda “1000” görünüyor. Hiç tereddüt etmeden kabul ediyor. Neden mi? Bir şeylerin feci formda aksi gittiğini bildiren bir iç alarm sistemi yok.” formunda aktardı.
Oakley, bireylerin yapay zekaya bilişsel zeka gerektiren sorular sormadan evvel o hususta 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 öbür alanlarda, zihindeki bilgi, yeniliğini yitirmiş bir yük değil, teknoloji başarısız olduğunda yahut girdi kusurları yaptığımızda son savunma çizgimizdir.” değerlendirmesinde bulundu.
Öğrenme sürecinde “beynin kusur sinyalleri vermesinin” kritik olduğunu vurgulayan Oakley, “Bir öğrenci sıkıntı bir soruyla karşılaştığında çabucak ChatGPT’ye başvurursa, bu, beynin en güçlü öğrenme düzeneğini devre dışı bırakır.” diye ekledi.
Oakley, “Temel bilgi altyapısı olmadan şahıslar, yapay zekanın sofistike görünümlü lakin bedelsiz çıktılarını gerçek kaliteyi ayırt edemez. Yapay zeka, sağlam bilgi temeli olanlar için güçlü bir araçtır, lakin temeli eksik olanlarda yüzeysel bir ustalık yanılsaması yaratır.” biçiminde konuştu.
Yapay zeka sistemlerinin eğitimde mevcut önyargıları pekiştirebileceğine işaret eden Oakley, “kendi keşfetsin” yaklaşımının bilhassa matematik üzere karmaşık bahislerde 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 tertipli 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 formda entegre edilmesi halinde öğrenmeyi destekleyebileceği, bunun lakin kullanıcıların temel bilgi ve maharet altyapısına sahip olması durumunda mümkün olduğu kaydedildi.
Araştırmacılar, eğitimde bu araçların kullanımına ait net sonlar çizilmesi gerektiğini ve erken yaşta ağır yapay zeka kullanımının “geri dönüşü sıkıntı bilişsel alışkanlıklar” yaratabileceğini tabir etti.
