研究によると、AIチャットボットに過度に依存することは認知能力をドロップする可能性があります。

最近、マサチューセッツ工科大学による詳細な研究が、大規模言語モデル（LLM）であるChatGPTを教育環境で使用することが認知能力に及ぼす潜在的な影響を明らかにしました。この4ヶ月間の研究には54人の参加者が関与しており、文章を書く際にLLMを使用することが脳と認知能力に及ぼす影響を探ることを目的としています。

研究チームは参加者を3つのグループに分けました：LLMを使用するグループ、検索エンジンを使用するグループ、そして脳だけに頼るグループです。参加者は制限時間内に異なるテーマの文章作成タスクを完了する必要があります。研究では、多様な方法が採用されました。脳波（EEG）記録、自然言語処理分析、参加者インタビューを含み、認知的投入と神経活動の状態を包括的に評価します。

結果は、脳の参加者が執筆スタイルにおいてより大きな多様性を示したのに対し、LLMグループの文章は明らかな同質化の傾向を示していることを示しています。LLMグループは特定の命名された実体（人名、場所など）を使用する点で他の2グループを大きく上回っています。しかし、時間の制約により、LLMと検索エンジングループの参加者はしばしばツールの出力をコピー＆ペーストすることに集中し、オリジナルのアイデアを組み込むことはありません。

脳波分析は、外部サポートの増加に伴い、脳の接続度が系統的にドロップすることを示しています。脳のグループにのみ依存することは、最も強く、最も広範な神経ネットワークの接続を示し、LLM支援グループの全体的な神経結合は最も弱いです。この発見は、異なるグループが採用する認知戦略に顕著な違いがあることを反映しています。

次の実験では、LLMから脳だけに依存する参加者は、神経接続が弱く、ネットワークの参加度が低いことが示されました。逆に、脳だけに依存するからLLMを使用する参加者に移行した場合、より強い記憶の呼び起こし能力を示し、広範な脳領域を再活性化しました。

インタビューの結果、LLMグループは自分が書いた記事に対する帰属意識が最も低く、数分前に書いた内容を引用する点でうまくいっていないことがわかりました。83％以上のChatGPTユーザーが数分前に書いた記事の内容を正確に引用できませんでした。

この研究はまだ査読を受けていないが、その結果は、4ヶ月間の研究プロセスにおいて、LLMグループの参加者は神経的、言語的、得点の面で脳だけに依存する対照群に劣っていることを示している。研究者たちは、LLMの広範な使用が学習スキルの向上に影響を与える可能性があること、特に若いユーザーにとって重要であると指摘している。

研究チームは、LLMが人間に有益であることを確認する前に、AIチャットボットが人間の脳に与える長期的な影響を深く理解するために、より長期の縦の研究が必要であると強調しています。この研究の核心的な発見は、ChatGPTのようなAIツールが便利さをもたらす可能性がある一方で、過度に依存することが認知能力に悪影響を及ぼす可能性があることを私たちに思い出させます。したがって、教育や日常的な使用において、AIツールの使用と独立した思考能力の育成のバランスを慎重に取るべきです。

! MITラボレポート:AIチャットボットへの過度の依存は思考能力を低下させる