ChatGPT gibi büyük dil modellerinin (LLM) popülerleşmesiyle birlikte, milyonlarca insan bilgiye ulaşmak için bu araçları kullanmaya başladı. Bir soru sormak, cilalı bir özet almak ve ilerlemek oldukça cazip geliyor. Ancak, bu kolaylığın bir bedeli olabileceğini gösteren yeni bir çalışma, LLM'lere bilgi özetletmenin, standart Google aramasıyla öğrenmeye kıyasla daha yüzeysel bir bilgi birikimine yol açtığını ortaya koyuyor.
Yapılan yedi çalışma ve 10.000'den fazla katılımcı ile gerçekleştirilen bir araştırmaya göre, LLM kullanan kişiler, bir konuyu öğrenme sürecinde daha az çaba harcadıklarını, sonuç olarak daha kısa, daha az olgusal ve daha genel tavsiyeler ürettiklerini belirtiyorlar. Bu tavsiyeler, konuyu hangi araçla öğrendiği bilinmeyen bağımsız okuyucular tarafından da daha az bilgilendirici ve daha az kullanışlı olarak değerlendiriliyor.
Bu durumun temel nedenlerinden biri, LLM'lerin sunduğu bilgilerin Google aramasıyla elde edilen çeşitli kaynaklara kıyasla daha az eklektik olması olabilir. Ancak, yapılan deneylerde aynı bilgi seti sunulduğunda bile, LLM'lerden öğrenenlerin daha yüzeysel bilgiye sahip olduğu gözlemlenmiş. Standart Google araması, kullanıcının farklı bağlantıları gezinmesini, bilgileri yorumlamasını ve sentezlemesini gerektirerek daha fazla "sürtünme" yaratıyor. Bu zorlu süreç, konuya dair daha derin ve özgün bir zihinsel temsilin gelişmesine katkıda bulunuyor. LLM'ler ise bu süreci kullanıcının adına yaparak, öğrenmeyi daha aktif bir süreçten pasif bir sürece dönüştürüyor.
Elbette bu, LLM'leri tamamen kullanmaktan kaçınmamız gerektiği anlamına gelmiyor. LLM'ler birçok bağlamda yadsınamaz faydalar sunuyor. Ancak, amaç derin ve genelleştirilebilir bilgi geliştirmekse, yalnızca LLM özetlerine güvenmek daha az faydalı olacaktır. Hızlı ve olgusal bir cevaba mı ihtiyacınız var? Yapay zeka destekli araçları kullanmaktan çekinmeyin. Ancak konuya hakimiyetinizi artırmak istiyorsanız, sürece aktif olarak dahil olmak büyük önem taşıyor.
Gelecek araştırmalar, öğrenme görevleri için sağlıklı sürtünmeler sunan, yani kullanıcıları kolay özetlenmiş cevapların ötesinde daha fazlasını öğrenmeye motive eden yapay zeka araçlarını incelemeyi hedefliyor. Bu tür araçlar, özellikle eğitimde öğrencilerin temel becerilerini geliştirirken, yapay zekanın entegre bir parça olacağı bir dünyaya hazırlanmalarına yardımcı olmak açısından kritik öneme sahip.
