- Large Language Models (LLM) का उपयोग करके essay writing का मानव मस्तिष्क गतिविधि और cognitive load पर क्या प्रभाव पड़ता है, इस पर एक प्रायोगिक अध्ययन किया गया
- LLM उपयोगकर्ताओं में लेखन पर ownership की भावना कम थी, उन्हें अपने ही लिखे को सटीक रूप से उद्धृत करने में कठिनाई हुई, और लंबे समय में भाषाई, व्यवहारिक और तंत्रिका स्तर पर प्रदर्शन में गिरावट बनी रही
- प्रतिभागियों को LLM, search engine, और केवल दिमाग का उपयोग (Brain-only) करने वाले तीन समूहों में बाँटा गया, और कुछ प्रतिभागियों ने शर्तें बदलकर भी तुलना में भाग लिया
- EEG (मस्तिष्क तरंग मापन) के परिणामों में Brain-only समूह ने सबसे मजबूत और व्यापक brain network connectivity दिखाई, जबकि LLM उपयोगकर्ताओं में सबसे कमजोर connectivity देखी गई
- अध्ययन दिखाता है कि AI पर निर्भरता सीखने की प्रक्रिया में cognitive cost पैदा कर सकती है, और इसके शैक्षिक प्रभावों की गहराई से समीक्षा की जरूरत है
अध्ययन का अवलोकन
- यह अध्ययन essay writing के दौरान AI सहायक टूल्स के उपयोग का मस्तिष्क गतिविधि और व्यवहार पर प्रभाव तलाशता है
- प्रतिभागियों को LLM (ChatGPT आदि), search engine, और Brain-only (बिना किसी टूल के) तीन समूहों में बाँटा गया
- हर समूह ने समान परिस्थितियों में तीन सत्र पूरे किए, और चौथे सत्र में कुछ प्रतिभागियों की शर्तें बदली गईं
- LLM उपयोगकर्ता Brain-only में बदले गए (LLM-to-Brain)
- Brain-only उपयोगकर्ता LLM शर्त में बदले गए (Brain-to-LLM)
- कुल 54 लोगों ने सत्र 1~3 में भाग लिया, और 18 लोगों ने सत्र 4 तक पूरा किया
प्रयोग की विधि
- EEG (electroencephalography) के माध्यम से essay writing के दौरान cognitive load और brain connectivity मापी गई
- लिखे गए essays का natural language processing (NLP) विश्लेषण किया गया, साथ ही मानव शिक्षकों और AI evaluators द्वारा स्कोर भी दिए गए
- NER (named entity recognition), n-gram patterns, और topic ontology विश्लेषण में समूह के भीतर समानता अधिक पाई गई
प्रमुख परिणाम
- EEG विश्लेषण में समूहों के बीच स्पष्ट अंतर मिला
- Brain-only समूह में सबसे मजबूत और व्यापक brain network connectivity दिखी
- search engine समूह में मध्यम स्तर की भागीदारी देखी गई
- LLM समूह में सबसे कमजोर connectivity पाई गई
- जैसे-जैसे बाहरी टूल्स का उपयोग बढ़ा, cognitive activity घटने की प्रवृत्ति देखी गई
- सत्र 4 में LLM-to-Brain में बदले प्रतिभागियों ने alpha और beta band connectivity में कमी, यानी cognitive hypoactivation की स्थिति दिखाई
- इसके विपरीत, Brain-to-LLM में बदले प्रतिभागियों ने memory recall क्षमता में सुधार और occipito-parietal तथा prefrontal क्षेत्रों की सक्रियता दिखाई, जो search engine उपयोगकर्ताओं के समान थी
व्यवहारिक और भाषाई अवलोकन
- essay के प्रति ownership की भावना (Self-reported ownership) LLM समूह में सबसे कम और Brain-only समूह में सबसे अधिक थी
- LLM उपयोगकर्ताओं को अपने ही लिखे को सटीक रूप से उद्धृत करने में कठिनाई हुई
- 4 महीने के follow-up में LLM उपयोगकर्ताओं ने तंत्रिका, भाषाई और व्यवहारिक स्तर पर लगातार कम प्रदर्शन दिखाया
निष्कर्ष और निहितार्थ
- LLM तुरंत सुविधा देता है, लेकिन इसके साथ दीर्घकालिक cognitive cost भी जुड़ा हो सकता है
- अध्ययन AI पर निर्भरता के सीखने और सोचने की क्षमता पर नकारात्मक प्रभाव को लेकर चेतावनी देता है
- यह शैक्षिक और संज्ञानात्मक दृष्टि से AI उपयोग के संतुलन और पुनर्मूल्यांकन की आवश्यकता पर जोर देता है
- MIT Media Lab ने इन परिणामों के आधार पर AI युग में learning mechanisms को फिर से डिज़ाइन करने की आवश्यकता उठाई है
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