近日,微軟與卡耐基梅隆大學的一項研究發現,生成式人工智能可導致知識工作者的認知和批判思維能力下降。以下為報告內容摘要:
生成式人工智能(Generative AI,GenAI)工具正在迅速滲透知識型工作者的日常工作流程,為他們提供文本生成、數據分析、代碼編寫等各類智能輔助。然而,隨著這類工具的普及,人們開始擔憂它們是否會影響用戶的批判性思維能力。歷史上,每當新技術出現,總會引發關于人類思維能力退化的討論,例如蘇格拉底曾反對書寫,認為它會削弱記憶力,而今天的人工智能則面臨類似的爭議。
微軟的研究通過對319名知識工作者的調查,探討他們在使用GenAI工具時的批判性思維實踐,以及GenAI對他們認知努力的影響。研究發現,知識工作者在使用GenAI時,批判性思維主要表現為信息驗證、內容整合和任務管理,同時用戶對人工智能和自身能力的信心會影響其批判性思維的水平。
1、研究方法
研究采用在線問卷調查的方式,向319名知識工作者收集了936個真實的GenAI使用案例,并衡量他們在執行這些任務時的批判性思維程度。調查問題圍繞兩個核心研究問題:
何時以及如何在GenAI輔助的工作中展現批判性思維?
何時以及為何GenAI會影響批判性思維所需的努力程度?
研究采用布魯姆分類法(Bloom’s Taxonomy)對批判性思維活動進行分級,包括知識回憶、理解、應用、分析、綜合和評估六個層面,并通過統計回歸模型分析影響因素。
主要研究發現:
1.知識工作者如何展現批判性思維?
受訪者的批判性思維主要體現在以下三個方面:
目標設定與查詢優化:知識工作者在使用GenAI工具前,會明確自身目標,并優化查詢方式,以提高AI的輸出質量。例如,有些用戶在調整DALL-E的圖像生成提示詞,以確保AI生成的圖像符合特定需求。
響應檢查與信息驗證:知識工作者會對GenAI的輸出進行審查,包括檢查內容的邏輯性、可行性和相關性。有些受訪者會與外部資源(如技術文檔或行業標準)交叉驗證AI輸出的正確性。
內容整合與調整:知識工作者并不會完全接受GenAI的生成內容,而是會選擇性地整合或調整。例如,部分用戶會修改AI生成的文本,使其更具個人風格或更符合專業寫作規范。
2.何時會展現批判性思維?
受訪者在約60%的任務中報告使用了批判性思維。研究發現,以下因素顯著影響知識工作者是否在GenAI輔助任務中實施批判性思維:
對GenAI的信心:當用戶對GenAI的能力越信任,其批判性思維的可能性越低。換言之,越信任AI,越傾向于直接接受其輸出,而不加審視。
對自身能力的信心:相反,如果用戶對自身完成任務的能力更自信,則更有可能主動批判性地思考AI的輸出,而不僅僅是被動接受。
用戶的反思傾向:那些習慣于在工作中進行反思的知識工作者,在使用GenAI時也更可能展現批判性思維。
3.GenAI如何影響批判性思維?
研究發現,在大多數情況下,GenAI降低了知識工作者在批判性思維活動中的認知努力。然而,這種影響在不同認知活動之間存在差異:
對知識回憶、理解和應用的努力減少:由于GenAI可以提供快速的信息檢索和內容摘要,用戶在記憶和理解方面的努力明顯減少。
對分析和綜合的努力減少:AI提供的現成內容使得用戶在分析和綜合信息時的認知負擔降低。
對評估的努力增加:由于AI的輸出可能包含錯誤或偏見,用戶需要投入更多精力去評估其內容的真實性和準確性。
此外,研究還發現,任務的復雜性、用戶的AI信任度以及任務的重要性都會影響GenAI如何改變批判性思維的努力程度。例如,在高風險任務(如法律或醫療咨詢)中,用戶更可能謹慎評估AI的建議。
2、討論與設計建議
微軟的研究揭示了GenAI在知識工作中帶來的機遇和挑戰。一方面,GenAI提高了工作效率,并減輕了某些認知任務的負擔;另一方面,它也可能導致批判性思維的下降,使用戶容易過度依賴AI。
為避免GenAI削弱用戶的批判性思維能力,我們提出以下設計建議:
增強AI透明度:提供詳細的來源信息和不確定性提示,幫助用戶更好地評估AI輸出的可靠性。
促進用戶參與:引導用戶進行反思性互動,例如在生成內容前,要求用戶輸入目標或標準。
避免自動化陷阱:在關鍵任務(如醫學或法律咨詢)中,加入強制性的人類審核環節,以確保AI輸出的準確性。
培養長期批判性思維能力:鼓勵用戶通過GenAI進行自主學習,而不僅僅是依賴AI提供答案。
3、警惕AI導致的認知“鈍化”
生成式人工智能正在深刻改變知識工作的方式,同時也產生了鈍化人類認知能力,尤其是批判性思維能力的新威脅。微軟的研究發現,用戶的批判性思維水平受到AI信任度、自身信心以及反思習慣的影響。同時,GenAI在減少認知努力的同時,也可能導致認知依賴。
未來,GenAI工具的設計應當更加關注如何支持用戶保持和提升批判性思維,而不是簡單地提供答案。只有這樣,我們才能在享受AI帶來的便利的同時,保持人類獨有的思辨能力和創造力。