ИИ против поиска: глубина знаний и качество советов

Исследование, опубликованное в журнале PNAS Nexus, выявило, что обучение с использованием ИИ-чат-ботов, таких как ChatGPT, может приводить к формированию более поверхностных знаний по сравнению с традиционным веб-поиском.

В рамках семи экспериментов, проведенных Шри Мелумад и Джин Хо Юн, тысячи участников случайным образом изучали различные темы, от садоводства до управления личными финансами, используя либо большие языковые модели (LLM), либо обычные ссылки Google. После изучения материала участники давали советы, основанные на полученной информации.

Участники, взаимодействовавшие с LLM, тратили меньше времени на изучение результатов и сообщали о формировании менее глубоких знаний, даже когда исходные факты были идентичны. При составлении советов пользователи LLM прилагали меньше усилий, в результате чего их советы были короче, содержали меньше фактических ссылок и были более похожи друг на друга.

Оценка независимыми экспертами показала, что советы, подготовленные на основе LLM, воспринимались как менее полезные, информативные и заслуживающие доверия по сравнению с советами, основанными на результатах веб-поиска. Получатели этих советов также были менее склонны применять их на практике.

Авторы исследования отмечают, что, несмотря на эффективность LLM, их использование может превратить процесс обучения из активного исследования в пассивное потребление информации. Это делает ИИ потенциально менее полезным для развития процедурных знаний — понимания того, как выполнять определенные действия.