القاهرة: الأمير كمال فرج.

شهد العقد الأخير تحولاً جذرياً في طريقة وصولنا إلى المعلومات. فبعد أن كانت محركات البحث التقليدية تتطلب منا بذل جهد في التنقل بين الروابط وقراءة المصادر المختلفة لتحصيل المعرفة، ظهرت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وروبوتات الدردشة المتقدمة مثل ChatGPT لتقدم لنا الإجابات جاهزة ومُلخَّصة بضغطة زر.

لقد أصبحت هذه الأدوات بمثابة "مختصرات معرفية"، تَعِد بالكفاءة وتوفير الوقت عبر تركيب الاستجابات نيابة عن المستخدم. ومع ذلك، يثير هذا التغيير السريع تساؤلات جوهرية حول الآثار المعرفية المترتبة على هذا التحول.

ذكر فرانك لانديمور في تقرير نشرته مجلة Futurism إن "ChatGPT وغيره من روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يحلون محل محركات البحث. فبدلاً من إثقال كاهلك بمهمة البحث المضنية عن مصادر المعلومات، تقوم هذه النماذج اللغوية الكبيرة والقوية ببساطة بتركيب إجابة لك، مع وجود خطر بسيط يتمثل في احتمالية أن تكون الإجابة مختلقة تماماً".

لكن اتضح أن هناك خطراً آخر: فبينما قد تكون الإجابات السريعة بهذه الطريقة مناسبة، إلا أنها ليست جيدة لعملية التعلم الفعلي، وفقاً لدراسة جديدة نُشرت في مجلة PNAS Nexus.

كتبت شيري ميلوماد، المؤلفة المشاركة الرئيسية في الدراسة وأستاذة في كلية وارتون بجامعة بنسلفانيا، في مقال حول عملها نُشر في The Conversation: "عندما يعتمد الناس على النماذج اللغوية الكبيرة لتلخيص المعلومات حول موضوع ما، فإنهم يميلون إلى تكوين معرفة سطحية أقل عمقاً به مقارنةً بالتعلم من خلال بحث Google التقليدي".

تستند النتائج إلى تحليل سبع دراسات شارك فيها أكثر من 10,000 شخص. كان جوهر تجاربهم كالتالي: طُلب من المشاركين التعلم عن موضوع ما، وتم توزيعهم عشوائياً بين مجموعتين؛ الأولى تستخدم فقط روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT للبحث، والأخرى تستخدم محرك بحث تقليدي مثل Google . في النهاية، طُلب من المشاركين كتابة نصيحة لصديقهم حول ما تعلموه.

ظهر نمط واضح: المشاركون الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي في بحثهم كتبوا نصائح أقصر، تتضمن إرشادات عامة ومعلومات واقعية أقل، بينما قدم الأشخاص الذين استخدموا بحث Google نصائح أكثر تفصيلاً وعمقاً. استمر هذا النمط حتى بعد ضبط عوامل مثل المعلومات التي شاهدها المستخدمون أثناء البحث، وذلك بعرض نفس الحقائق على كلتا المجموعتين، أو حتى الأدوات التي استخدموها.

كتبت ميلوماد: "أكدت النتائج أنه، حتى عند تثبيت الحقائق والمنصة، أدى التعلم من الاستجابات المُلخَّصة للنَّماذج اللغوية الكبيرة إلى معرفة سطحية مقارنة بجمع المعلومات وتفسيرها وتركيبها ذاتياً عبر روابط الويب التقليدية".

🧠 الآثار الجانبية على التفكير والذاكرة

ما زال العلماء في بداية فهم الآثار طويلة المدى لاستخدام الذكاء الاصطناعي على الدماغ، لكن مجموعة الأدلة حتى الآن تشير إلى مخاطر مقلقة. إحدى الدراسات الرئيسية التي لفتت الأنظار، والتي أجراها باحثون من جامعة كارنيجي ميلون ومايكروسوفت، وجدت أن الأشخاص الذين وثقوا في دقة أدوات الذكاء الاصطناعي شهدوا ضموراً في مهارات التفكير النقدي لديهم. ربطت دراسة أخرى الطلاب الذين اعتمدوا بشكل كبير على ChatGPT بفقدان الذاكرة وانخفاض مستوياتهم الدراسية.

أوضحت ميلوماد: "أحد المبادئ الأساسية لتطوير المهارات هو أن الناس يتعلمون بشكل أفضل عندما يشاركون بنشاط في المادة التي يحاولون تعلمها". وأضافت: "عندما نتعلم عن موضوع ما من خلال بحث Google، فإننا نواجه "احتكاكاً" أكبر بكثير: يجب علينا التنقل بين روابط ويب مختلفة، وقراءة مصادر معلومات، وتفسيرها وتركيبها بأنفسنا".

وتابعت ميلوماد: "أما مع النماذج اللغوية الكبيرة LLMs، يتم إنجاز هذه العملية بالكامل نيابة عن المستخدم، مما يحول التعلم من عملية أكثر نشاطاً إلى عملية سلبية".

📚 اقتحام الذكاء الاصطناعي للتعليم

بينما يواصل العلماء استكشاف مخاطر الذكاء الاصطناعي، تشق هذه التقنية طريقها بسرعة إلى مجال التعليم، حيث أصبحت أداة شائعة للغش في الواجبات. تُنفق شركات رائدة مثل OpenAI ومايكروسوفت وAnthropic ملايين الدولارات لتوفير التدريب للمعلمين حول كيفية استخدام منتجاتها الذكية، وفي الوقت نفسه، تقيم الجامعات شراكات مع هذه الشركات لإنشاء روبوتات دردشة مصممة خصيصاً لطلابها، مثل تعاون جامعة ديوك مع OpenAI، المسمى بـ "DukeGPT".