क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल आपकी वास्तविक बुद्धिमत्ता को नष्ट कर देता है वैज्ञानिक

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इस बात की चिंता है कि एआई का उपयोग करने से व्यापक रूप से “मूर्खतापूर्ण” सोच की क्षमता में गिरावट आएगी। तर्क यह है कि यदि छात्र बहुत जल्दी एआई टूल का उपयोग करते हैं, तो वे आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान के लिए बुनियादी कौशल विकसित नहीं कर सकते हैं। क्या वास्तव में ऐसा है? एमआईटी के वैज्ञानिकों द्वारा हाल ही में किए गए एक अध्ययन के अनुसार, ऐसा प्रतीत होता है। शोधकर्ताओं का कहना है कि निबंध लिखने में मदद के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करने से “संज्ञानात्मक ऋण” और “सीखने के कौशल में संभावित कमी” हो सकती है।

तो अध्ययन में क्या पाया गया? एआई और अकेले मस्तिष्क का उपयोग करने के बीच अंतर
चार महीनों के दौरान, एमआईटी टीम ने 54 वयस्कों से एआई (चैटजीपीटी), एक खोज इंजन या अपने स्वयं के मस्तिष्क (“केवल मस्तिष्क” समूह) का उपयोग करके तीन निबंधों की एक श्रृंखला लिखने के लिए कहा। टीम ने मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि की जांच करके और निबंधों के भाषाई विश्लेषण के माध्यम से संज्ञानात्मक जुड़ाव को मापा। जिन लोगों ने AI का उपयोग किया, उनका संज्ञानात्मक जुड़ाव अन्य दो समूहों की तुलना में काफी कम था। इस समूह को अपने निबंधों से उद्धरण याद करने में भी कठिनाई हुई और उन पर स्वामित्व की भावना कम महसूस हुई।

दिलचस्प बात यह है कि प्रतिभागियों ने अंतिम, चौथे निबंध के लिए भूमिकाएँ बदल लीं (केवल मस्तिष्क वाले समूह ने AI का उपयोग किया और इसके विपरीत)। AI-से-मस्तिष्क वाले समूह ने खराब प्रदर्शन किया और उनके पहले सत्र के दौरान दूसरे समूह की तुलना में जुड़ाव थोड़ा बेहतर था, जो उनके तीसरे सत्र में केवल मस्तिष्क वाले समूह के जुड़ाव से बहुत कम था। लेखकों का दावा है कि यह दर्शाता है कि AI के लंबे समय तक उपयोग ने प्रतिभागियों को “संज्ञानात्मक ऋण” जमा करने के लिए प्रेरित किया। जब उन्हें आखिरकार अपने दिमाग का इस्तेमाल करने का मौका मिला, तो वे जुड़ाव को दोहराने या अन्य दो समूहों की तरह अच्छा प्रदर्शन करने में असमर्थ थे।

सावधानी से, लेखक ध्यान देते हैं कि केवल 18 प्रतिभागियों (प्रत्येक स्थिति में छह) ने चौथा, अंतिम सत्र पूरा किया। इसलिए, निष्कर्ष प्रारंभिक हैं और आगे के परीक्षण की आवश्यकता है। क्या यह वास्तव में दिखाता है कि AI हमें मूर्ख बनाता है? इन परिणामों का यह अर्थ नहीं है कि AI का उपयोग करने वाले छात्रों ने “संज्ञानात्मक ऋण” जमा किया। हमारे विचार में, निष्कर्ष अध्ययन के विशेष डिजाइन के कारण हैं। पहले तीन सत्रों में मस्तिष्क-केवल समूह की तंत्रिका कनेक्टिविटी में परिवर्तन संभवतः अध्ययन कार्य से अधिक परिचित होने का परिणाम था, एक घटना जिसे परिचित प्रभाव के रूप में जाना जाता है।

जैसे-जैसे अध्ययन प्रतिभागी कार्य दोहराते हैं, वे अधिक परिचित और कुशल होते जाते हैं, और उनकी संज्ञानात्मक रणनीति तदनुसार अनुकूलित होती है। जब AI समूह को अंततः “अपने दिमाग का उपयोग” करने का मौका मिला, तो वे केवल एक बार कार्य कर रहे थे। परिणामस्वरूप, वे दूसरे समूह के अनुभव से मेल नहीं खा पाए। उन्होंने पहले सत्र के दौरान मस्तिष्क-केवल समूह की तुलना में केवल थोड़ा बेहतर जुड़ाव हासिल किया। शोधकर्ताओं के दावों को पूरी तरह से सही ठहराने के लिए, AI-से-मस्तिष्क प्रतिभागियों को भी AI के बिना तीन लेखन सत्र पूरे करने होंगे। इसी तरह, यह तथ्य कि मस्तिष्क-से-AI समूह ने ChatGPT का अधिक उत्पादक और रणनीतिक रूप से उपयोग किया, संभवतः चौथे लेखन कार्य की प्रकृति के कारण है, जिसके लिए पिछले तीन विषयों में से एक पर निबंध लिखना आवश्यक था। चूंकि AI के बिना लिखने के लिए अधिक गहन संलग्नता की आवश्यकता होती है, इसलिए उन्हें अतीत में लिखी गई बातों को बेहतर ढंग से याद रखने में मदद मिली। इसलिए, उन्होंने मुख्य रूप से AI का उपयोग नई जानकारी खोजने और जो उन्होंने पहले लिखा था उसे परिष्कृत करने के लिए किया।

मूल्यांकन में AI के निहितार्थ क्या हैं?
AI के साथ वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, हम उस समय को देख सकते हैं जब कैलकुलेटर पहली बार उपलब्ध हुए थे। 1970 के दशक में, परीक्षाओं को बहुत कठिन बनाकर उनके प्रभाव को नियंत्रित किया गया था। हाथ से गणना करने के बजाय, छात्रों से कैलकुलेटर का उपयोग करने और अधिक जटिल कार्यों पर अपने संज्ञानात्मक प्रयासों को खर्च करने की अपेक्षा की जाती थी। प्रभावी रूप से, बार को काफी बढ़ा दिया गया था, जिससे छात्रों को कैलकुलेटर उपलब्ध होने से पहले की तुलना में उतनी ही मेहनत (यदि अधिक नहीं) करनी पड़ी। AI के साथ चुनौती यह है कि, अधिकांश भाग के लिए, शिक्षकों ने इस तरह से बार को नहीं बढ़ाया है कि AI प्रक्रिया का एक आवश्यक हिस्सा बन जाए। शिक्षकों को अभी भी छात्रों से वही कार्य पूरा करने की आवश्यकता है और वे उसी मानक के काम की अपेक्षा करते हैं जो उन्होंने पाँच साल पहले किया था। ऐसी स्थितियों में, AI वास्तव में हानिकारक हो सकता है। छात्र अधिकांशतः सीखने के साथ महत्वपूर्ण जुड़ाव को AI पर छोड़ सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप “मेटाकॉग्निटिव आलस्य” होता है।

हालाँकि, कैलकुलेटर की तरह, AI हमें उन कार्यों को पूरा करने में मदद कर सकता है और करना चाहिए जो पहले असंभव थे – और अभी भी महत्वपूर्ण जुड़ाव की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, हम शिक्षण छात्रों से एक विस्तृत पाठ योजना बनाने के लिए AI का उपयोग करने के लिए कह सकते हैं, जिसका मूल्यांकन मौखिक परीक्षा में गुणवत्ता और शैक्षणिक सुदृढ़ता के लिए किया जाएगा। MIT अध्ययन में, AI का उपयोग करने वाले प्रतिभागी “वही पुराने” निबंध लिख रहे थे। उन्होंने अपने जुड़ाव को उनसे अपेक्षित कार्य के मानक को पूरा करने के लिए समायोजित किया। ऐसा ही तब होगा जब छात्रों से कैलकुलेटर के साथ या उसके बिना जटिल गणना करने के लिए कहा जाएगा। हाथ से गणना करने वाले समूह को पसीना आ जाएगा, जबकि कैलकुलेटर वाले लोग मुश्किल से पलक झपकाएंगे।

एआई का उपयोग करना सीखना
वर्तमान और भविष्य की पीढ़ियों को गंभीर और रचनात्मक रूप से सोचने और समस्याओं को हल करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। हालाँकि, एआई इन चीजों का मतलब बदल रहा है। कलम और कागज़ से निबंध लिखना अब आलोचनात्मक सोच क्षमता का प्रदर्शन नहीं है, जैसे कि लंबा विभाजन करना अब संख्यात्मकता का प्रदर्शन नहीं है। यह जानना कि कब, कहाँ और कैसे एआई का उपयोग करना है, दीर्घकालिक सफलता और कौशल विकास की कुंजी है। संज्ञानात्मक ऋण को कम करने के लिए कौन से कार्यों को AI पर छोड़ा जा सकता है, यह प्राथमिकता देना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि यह समझना कि किन कार्यों के लिए वास्तविक रचनात्मकता और आलोचनात्मक सोच की आवश्यकता है।

YouTube channel Search – www.youtube.com/@mindfresh112 , www.youtube.com/@Mindfreshshort1

नए खबरों के लिए बने रहे सटीकता न्यूज के साथ।