UC Berkeley 研究:用 AI 仅 10 分钟就会削弱人坚持难题的能力
Using AI for Just 10 Minutes Erodes Your Ability to Persist at Hard Things
UC Berkeley 参与的一项研究通过三项随机对照实验发现,仅依赖 AI 工具 10 分钟就会显著削弱用户专注和坚持难题的能力。实验共招募 1222 名参与者,在分数题和 SAT 阅读理解题中,有 ChatGPT 辅助的一组起初准确率更高,但在第 12 题后撤走 AI 时几乎立刻停止准确作答,而始终无 AI 的一组更能坚持并最终表现更好。
一位加州大学伯克利分校的研究人员参与撰写了一项研究,该研究对我们如何在教育乃至日常生活中与人工智能互动提出了深刻的问题。
布莱恩·克里斯蒂安花了20年时间思考人工智能将如何改变我们的思维和我们的世界。他2020年出版的《对齐问题》一书被誉为关于AI的最佳著作之一,和许多科学家一样,他有时也会对这项技术的进步感到兴奋不已。毕竟,当每个人都有一队自主智能体随时待命来加速研究时,很难不觉得改变人生的发现就在几个提示词之外。
他还在桌上放了一个笔记本,每天都写。这个习惯让他保持脚踏实地,也压下了那种隐隐的疑虑:花太多时间与AI协作,可能会让他失去自己的学术锋芒。
他有充分的理由担心——只需看看他最近的研究就能证明。
克里斯蒂安参与了一个里程碑式研究背后的团队,该研究发现,仅仅依赖AI工具10分钟,就会显著损害我们专注于困难任务并坚持下去的能力。今年早些时候,一份初步草稿引发了广泛关注,本周,该团队在语言建模会议上展示了更新后的、经过同行评审的论文。
“这是一个惊人的发现,但在某种程度上,它为我们许多人内心隐约感受到的一个故事提供了弹药,”克里斯蒂安说,他是加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中心的研究员。“我也经历过。”
为了测试人们的专注力和坚持性下降得有多快,研究人员设计了一系列随机对照试验,并在网上招募了1222名参与者。
在第一个有354名参与者参与的实验中,一组被要求在没有帮助的情况下解决15道基础分数题,而另一组则在一旁打开ChatGPT,用来提供帮助,甚至可以直接询问答案。有AI访问权限的那组一开始比没有AI的那组更准确。然后,在12道题之后,研究人员收走了AI工具。几乎立刻,那组人就不再能准确解题了。
当他们在第二个更大的667名参与者群体中运行实验时,也发生了类似的情况。AI用户在AI辅助被撤走后要么答错,要么完全放弃,而没有AI的那组则坚持完成了任务,并在最后更成功。
随后,研究人员又进行了第三个实验,有201名参与者,使用了一道SAT阅读理解题。结果与分数题的结果如出一辙:当AI工具被移除后,坚持性和准确性都下降了。
“你几乎找不到比这更清晰的故事了,”克里斯蒂安说。
这些发现印证了近年来越来越多的轶事和调查所显示的情况:过度依赖 AI 获取答案会削弱我们的认知能力。当 AI 能在几秒内给出答案时,我们便习惯了这种速度;任何耗时更长的事情都显得低效。而依赖 AI 也消除了团队所称的“富有成效的挣扎”,这可能会让人们找到自己的研究优势和热情所在。
“我们构建这些系统是为了提供帮助,但它们帮助我们的方式是否真的对我们有益?”Christian 说。“讽刺的是,我们展示出它们常常以一种有点无益的方式帮助我们。”
该团队包括来自卡内基梅隆大学、麻省理工学院、牛津大学和加州大学洛杉矶分校的学者。从 WIRED 到 Psychology Today 等媒体在春季早期研究结果发布时都报道了这项研究。《纽约时报》上周发表了一篇报道,介绍了这篇论文及类似研究。
前沿 AI 公司已经承认,将任务外包给聊天机器人会降低一个人对某一主题的基本理解和掌握程度。Christian 说,与其默认给出快速答案,AI 的回应可以默认更具指导性,就像一位导师那样。
“我们需要努力迈向一个未来,在这个未来中,人类的能力尽可能被增强,而不是被取代,”他说。
Christian 说,在研究和学术界尤其如此。他担心,科学领域对 AI 工具的过度依赖可能会危及造就一名优秀科学家的根本:贴近数据、沉浸于材料之中,并作为团队的一部分工作。当那个由 10 人组成、孕育出突破性想法的团队被削减为两三名研究人员加一个聊天机器人时,某些重要的东西可能会丧失。
“这不是一个关于分数和 SAT 题目的故事,”Christian 说。“这是正在自下而上、从小学学生一直到世界顶尖专家身上发生的人类知识和人类专业技能的事情。”
相关信息
- 论文:“AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance”
- Brian Christian 的网站
- 加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中心
相关报道
为解读地方法律,研究人员用 AI 建立了包含数百万条法律的数据库
来源:Hacker News · vcresearch.berkeley.edu