Większość z nas ma ograniczoną zdolność myślenia w głowie. Spróbuj podzielić 16 951 przez 67 bez sięgania po długopis i kartkę. Albo kalkulator. Spróbuj zrobić cotygodniowe zakupy bez listy zapisanej na odwrocie paragonu z zeszłego tygodnia. Albo w telefonie.
Czy polegając na tych urządzeniach, które mają ułatwiać nam życie, stajemy się mądrzejsi, czy głupsi? Czy w zamian za wzrost wydajności zbliżamy się jako gatunek coraz bardziej do idiotyzmu?
Kwestia ta ma szczególne znaczenie w kontekście technologii generatywnej sztucznej inteligencji (AI), takiej jak ChatGPT – chatbot oparty na sztucznej inteligencji, należący do firmy technologicznej OpenAI, z którego w chwili pisania tego tekstu korzysta co tydzień 300 milionów osób.
Myślenie krytyczne i umiejętność dobrego myślenia
Naukowcy zbadali, w jaki sposób użytkownicy postrzegają wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na swoje własne krytyczne myślenie. Ogólnie rzecz biorąc, krytyczne myślenie wiąże się z umiejętnością racjonalnego myślenia.
Jednym ze sposobów, w jaki to osiągamy, jest ocena naszych własnych procesów myślowych w oparciu o ustalone normy i metody prawidłowego rozumowania. Normy te obejmują takie wartości, jak precyzja, jasność, Lemon Casino, dokładność, Mr Bet Online Casino, zakres, głębia, trafność, znaczenie oraz przekonująca siła argumentów.
Inne czynniki, które mogą wpływać na jakość myślenia, to między innymi wpływ naszych dotychczasowych światopoglądów, błędy poznawcze oraz poleganie na niekompletnych lub niedokładnych modelach mentalnych.
Najnowsze badania dotyczące sztucznej inteligencji i myślenia
Autorzy najnowszego badania przyjmują definicję myślenia krytycznego opracowaną przez amerykańskiego psychologa edukacyjnego Benjamina Blooma i jego współpracowników w 1956 roku. W rzeczywistości nie jest to wcale definicja. Jest to raczej hierarchiczny sposób klasyfikacji umiejętności poznawczych, obejmujący przypominanie sobie informacji, rozumienie, stosowanie, analizę, syntezę i ocenę.
Autorzy twierdzą, że preferują tę klasyfikację, znaną również jako „taksonomia”, ponieważ jest prosta i łatwa w zastosowaniu. Jednak od czasu jej opracowania straciła ona na popularności i została podważona przez Roberta Marzano, a także przez samego Mr Bet Online Casino Blooma.
W szczególności zakłada się w nim istnienie hierarchii umiejętności poznawczych, w której tak zwane umiejętności „wyższego rzędu” opierają się na umiejętnościach „niższego rzędu”. Nie ma to uzasadnienia ani logicznego, ani opartego na dowodach.
Na przykład ocena, zwykle postrzegana jako proces zwieńczający lub wyższego rzędu, może stanowić początek dociekania lub być bardzo łatwa do przeprowadzenia w niektórych kontekstach. To raczej kontekst, a nie proces poznawczy, decyduje o stopniu zaawansowania myślenia.
Niektóre brakujące elementy badania
Problem z wykorzystaniem tej taksonomii w badaniu polega na tym, że wiele produktów opartych na generatywnej sztucznej inteligencji również wydaje się korzystać z niej jako wytycznej dla własnych wyników. Można więc zinterpretować to badanie jako sprawdzenie, czy generatywna Lemon Casino sztuczna inteligencja – ze względu na sposób, w jaki została zaprojektowana – skutecznie kształtuje sposób, w jaki użytkownicy postrzegają myślenie krytyczne.
W taksonomii Blooma brakuje również fundamentalnego aspektu krytycznego myślenia: faktu, że osoba myśląca krytycznie nie tylko wykorzystuje te i wiele innych umiejętności poznawczych, ale robi to dobrze. Robi to, ponieważ kieruje się nadrzędną troską o prawdę, której systemy sztucznej inteligencji nie posiadają.
Większa wiara w sztuczną inteligencję oznacza mniej krytycznego myślenia
Badania opublikowane na początku tego roku wykazały „znaczną ujemną korelację między częstym korzystaniem z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji a zdolnością do krytycznego myślenia”.
Nowe badanie pogłębia tę koncepcję. W ramach badania przeprowadzono ankietę wśród 319 pracowników umysłowych, takich jak pracownicy służby zdrowia, nauczyciele i inżynierowie, którzy omówili 936 zadań, które wykonali przy pomocy generatywnej Mr Bet Online Casino sztucznej inteligencji.
Co ciekawe, badanie wykazało, że użytkownicy uważają, iż w mniejszym stopniu angażują krytyczne myślenie podczas wykonywania zadania, niż podczas sprawdzania i edycji wyników.
W środowiskach pracy o wysokiej stawce chęć wykonania zadania na wysokim poziomie w połączeniu z obawą przed represjami stanowią dla użytkowników silne czynniki motywujące do angażowania krytycznego myślenia podczas weryfikacji wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.
Ogólnie rzecz biorąc, uczestnicy są jednak przekonani, że wzrost wydajności z nawiązką rekompensuje wysiłek włożony w zapewnienie takiego nadzoru.
Osoby niepewne siebie w większym stopniu polegają na sztucznej inteligencji
Badanie wykazało, że osoby, które wykazywały większe zaufanie do sztucznej inteligencji, generalnie wykazywały mniej krytycznego myślenia, podczas gdy osoby o większej pewności siebie miały tendencję do wykazywania większego krytycznego myślenia.
Sugeruje to, że generatywna Lemon Casino sztuczna inteligencja nie szkodzi krytycznemu myśleniu – pod warunkiem, że dana osoba już je posiada.
Problem polega na tym, że badanie opierało się w zbyt dużym stopniu na samoocenie, która może podlegać różnym rodzajom stronniczości i problemom interpretacyjnym.
Pomijając tę kwestię, myślenie krytyczne zostało zdefiniowane przez użytkowników jako „wyznaczanie jasnych celów, dopracowywanie poleceń oraz ocena wygenerowanych treści pod kątem spełnienia określonych kryteriów i standardów”.
Jak stać się osobą myślącą krytycznie
Z nowego badania wynika, że stosowanie krytycznego myślenia na etapie nadzoru jest co najmniej lepszym rozwiązaniem niż bezrefleksyjne, nadmierne poleganie na generatywnej sztucznej inteligencji.
Autorzy zalecają twórcom generatywnej sztucznej inteligencji dodanie funkcji, które skłaniałyby użytkowników do krytycznego nadzoru. Czy to jednak wystarczy?
Krytyczne myślenie jest niezbędne na każdym etapie przed rozpoczęciem korzystania ze sztucznej inteligencji oraz w trakcie jej użytkowania – zarówno podczas formułowania pytań i hipotez do zweryfikowania, jak i podczas analizowania wyników pod kątem stronniczości i dokładności.
