15 Sep Tu cerebro al usar ChatGPT

Un nuevo estudio del MIT informa qué sucede en el cerebro cuando ChatGPT te ayuda a escribir ensayos.

Los puntos clave:

• El uso de LLM (Large Language Model) para ayudar a escribir puede afectar negativamente las medidas neuronales y conductuales.
• La memoria se ve afectada negativamente, mientras que la conectividad neuronal disminuye.
• Usar un LLM con moderación podría ser la forma ideal de avanzar.

Los participantes (N = 54) se dividieron en tres grupos, con 18 asignados a cada uno. Un grupo escribió usando ChatGPT, un grupo escribió usando un motor de búsqueda (grupo de motores de búsqueda) y el grupo solo cerebral no recibió asistencia de ninguna de las tecnologías. Luego, todos los grupos realizaron tareas de redacción de ensayos en tres sesiones, antes de que 18 participantes realizaran una cuarta sesión.

Hallazgos neuronales

Neuralmente, el grupo solo cerebral demostró una “red de conectividad más extensa y sólida” durante la redacción de ensayos, lo que sugiere que cuando las personas escriben sin ChatGPT, e incluso sin asistencia de motores de búsqueda, “involucran la memoria y el pensamiento creativo” de manera más rigurosa. Cuanta más ayuda externa se brindó, ya sea por LLM o un motor de búsqueda, se presenció menos conectividad cerebral en el EEG.

Curiosamente, el grupo de motores de búsqueda presenció el nivel más alto de actividad dentro de las cortezas occipital y visual, que los autores explican por la participación del grupo con estímulos visuales en la pantalla; estaban observando, analizando y filtrando el contenido. Este aumento no se observó dentro del grupo LLM, a pesar de que también veían pantallas. Los autores sugieren que esto indica que los usuarios de LLM no estaban analizando y evaluando el contenido visual de la misma manera. El grupo solo cerebral tuvo los niveles más altos de actividad dentro de las áreas cerebrales asociadas con “integración semántica, ideación creativa y autocontrol ejecutivo”.

Hallazgos conductuales

Las medidas de comportamiento respaldaron los hallazgos de conectividad neuronal, ya que el grupo que solo tenía cerebro pudo citar mejor sus ensayos, sus citas fueron más precisas e informaron niveles más altos de propiedad de ensayos.

De los usuarios de LLM, el 83 por ciento informó dificultades para citar después de la sesión 1, y esto cayó al 33 por ciento en la sesión 3. Tanto para el motor de búsqueda como para los participantes solo cerebrales, para la sesión 3, el 100 por ciento pudo citar sus ensayos. La precisión en las citas también siguió patrones similares.

Otra divergencia se encontró, como era de esperar, en una medida sobre la propiedad de sus ensayos. El grupo LLM informó niveles de propiedad conflictivos y conflictivos, con una minoría citando la propiedad total y del 50 al 90 por ciento informando la propiedad parcial. Para el grupo de motores de búsqueda, la propiedad era más estable pero menos que el grupo solo cerebral.

También hay un problema de variación en la escritura; el grupo LLM  “produjo ensayos estadísticamente homogéneos dentro de cada tema”. En esencia, era más probable que produjeran el mismo contenido. Esto desafía la idea comúnmente adoptada de que los LLM pueden usarse como una base a partir de la cual los creadores de contenido individuales luego se adaptarán y desarrollarán. Los autores del estudio señalan que solo unos pocos de los participantes informaron divergir activamente del “pensamiento” sugerido que fue presentado por el LLM; la mayoría estaba feliz de seguir su ejemplo construido (y manipulable).

Los resultados del artículo abogan inequívocamente por abandonar el uso de LLM para aquellos que luchan por la eficiencia y el procesamiento cognitivo más profundo. Cuando los participantes del grupo solo cerebral participaron en la sesión 4, dentro de la cual pudieron usar un LLM, exhibieron un “aumento significativo en la conectividad cerebral en todas las bandas de frecuencia de EEG”; estos aumentos no se observaron entre los miembros del grupo que usaron ChatGPT en tres sesiones consecutivas. Usar un LLM con moderación podría ser la forma ideal de avanzar, señaló el equipo: “Estos resultados sugieren que el momento estratégico de la introducción de la herramienta de IA después del esfuerzo inicial autónomo puede mejorar el compromiso y la integración neuronal”.

Fuente: Prevención Integral