Jak współpraca z AI wpływa na nasz mózg?

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

Link do pełnego raportu: Paper draft