Najnowsze badania MIT pokazują zaskakujące wyniki
Na początku października 2025 roku Massachusetts Institute of Technology (MIT) opublikował wyniki eksperymentu, który przyciągnął uwagę zarówno entuzjastów, jak i krytyków sztucznej inteligencji. Badacze postanowili sprawdzić, jak różne sposoby współpracy z AI wpływają na aktywność mózgu człowieka.
Do pomiarów wykorzystano elektroencefalograf (EEG), rejestrujący impulsy neuronowe w czasie rzeczywistym. Uczestnicy zostali podzieleni na trzy grupy, które miały przygotować eseje w odmiennych warunkach:
- Grupa 1: mogła swobodnie korzystać z modeli językowych (LLM, np. ChatGPT),
- Grupa 2: miała dostęp jedynie do przeglądarki internetowej,
- Grupa 3: pisała teksty wyłącznie w oparciu o własne umiejętności.
Etap pierwszy – im więcej AI, tym mniej aktywny mózg.
Wyniki tego etapu badań były jednoznaczne.
U osób korzystających z modeli językowych aktywność mózgu była najniższa – szczególnie w sieciach alfa i beta, odpowiadających m.in. za koncentrację, przetwarzanie informacji i pamięć roboczą.
Jak podkreślili autorzy, uczestnicy tej grupy mieli trudności ze streszczeniem lub omówieniem własnych prac – badacze określili to jako spadek „poczucia własności intelektualnej” („ownership fell dramatically”). Ich eseje były też bardzo podobne do siebie i mniej oryginalne.
Z kolei największą aktywność neuronową zarejestrowano u uczestników, którzy pracowali całkowicie samodzielnie. W ich przypadku impulsy przepływały pomiędzy większą liczbą obszarów mózgu, co odzwierciedlało wyższy poziom przetwarzania poznawczego i twórczego zaangażowania. Grupa korzystająca z wyszukiwarki Google uplasowała się pomiędzy obiema skrajnościami.
Etap drugi – kiedy AI naprawdę wspiera człowieka
W drugiej części eksperymentu naukowcy z MIT chcieli sprawdzić, jak układ nerwowy reaguje na różne modele współpracy z AI. Uczestnicy zostali podzieleni na dwie nowe grupy:
- LLM → Brain: uczestnicy rozpoczynali pracę z pomocą LLM, a następnie kończyli esej samodzielnie.
- Brain → LLM: uczestnicy najpierw tworzyli esej samodzielnie, a dopiero później rozwijali go z pomocą LLM.
I właśnie tutaj pojawiło się zaskoczenie:
Najlepsze efekty ze wszystkich przebadanych grup osiągnęła grupa – „Brain → LLM”. Uczestnicy nie tylko przygotowywali bardziej dopracowane i zróżnicowane teksty, ale też lepiej zapamiętywali nową wiedzę, którą AI pomogło im rozwinąć. EEG ujawniło u tych osób reaktywacje sieci neuronalnych w istocie szarej mózgu, co sugeruje, że rozsądne wykorzystanie AI może stymulować proces uczenia się, zamiast go osłabiać
Wnioski MIT: AI nie musi ogłupiać
Badacze podkreślają, że wyniki należy traktować ostrożnie a eksperyment wymaga dalszych badań. Jednak już teraz wskazuje on na wyraźny trend:
- Całkowite poleganie na AI prowadzi do spadku aktywności poznawczej i mniejszego zaangażowania mózgu.
- Samodzielna praca intelektualna, uzupełniona o mądrze użyte narzędzia AI, może wzmacniać pamięć, ułatwiać syntezę wiedzy i rozwijać kreatywność
Jak podsumował jeden z autorów badania:
„AI może być protezą dla mózgu lub jego siłownią — zależy, jak z niej korzystamy.”
Wnioski dla praktyków technologii
To badanie jest ważnym sygnałem dla osób korzystających z modeli językowych w pracy, edukacji i badaniach.
Nie chodzi o to, by unikać AI – ale by nie oddawać jej całego procesu myślenia.
Zamiast pozwalać, by model robił „za nas”, warto wykorzystywać go do:
- rozwijania pomysłów,
- porządkowania myśli,
- sprawdzania alternatywnych perspektyw,
- inspirowania się, nie zastępowania,
- korekt i poprawek
- usprawnień technicznych
Jak pokazuje MIT – najbardziej produktywny i rozwijający sposób współpracy z AI to Brain → LLM: najpierw człowiek, potem maszyna. Zostańmy przy made by human – wzmacniając nasze idee, pomysły i koncepcje rozsądnie wykorzystywaną technologią |
Link do pełnego raportu: Paper draft