연구자들이 AI 모델을 사용하여 논문을 작성하는 학생들이 인지적인 어려움에 직면하고 있다는 것을 밝혔습니다.

최근 MIT의 한 연구에서는 에세이 작성을 위해 AI 모델을 사용하는 것의 인지적 비용에 초점을 맞춰 조사했으며, 그 결과에서 큰 언어 모델(LLMs)에 더욱 의존하는 학생들이 해로운 결과와 인지적 도전에 직면할 수 있음을 밝혔습니다.

Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task라는 제목의 이 연구에서는 AI 모델의 사용이 학생들과 그들의 학습 과정에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 발견했습니다. 이에는 연구자들이 “인지 비용”이라고 부르는 요소가 포함되어 있습니다.

이 연구는 54명의 참가자들을 대상으로 진행되었으며, ChatGPT를 사용하여 에세이를 작성하는 그룹이 신경 연결이 약하며, 작업을 마친 후 단 몇 분만에 자신의 에세이를 기억하고 인용하는데 어려움을 겪었다는 것을 밝혔습니다.

연구팀은 그들의 표본 크기가 작다는 한계를 인정하면서도, 이러한 발견이 “AI가 학습 환경에 미치는 인지적, 실질적 영향을 이해하는 초기 가이드”로써의 역할을 할 수 있기를 희망하고 있습니다.

이 연구를 위해, 연구자들은 참가자들을 세 그룹으로 나누었습니다: ChatGPT와 같은 LLM을 사용할 수 있는 그룹, Google과 같은 전통적인 검색 엔진에 접근할 수 있는 그룹, 그리고 오직 자신의 지식만을 사용할 수 있는 그룹으로 – 이를 ‘Brain-only 그룹’이라고 부릅니다.

참가자들은 네 번의 에세이 작성 및 분석 세션을 완료했습니다 – 첫 세 세션은 원래의 그룹 구성으로 진행되었고, 마지막 세션에서는 도구에 대한 접근이 변경되어 LLM 그룹은 자신의 두뇌만을 이용하여 글을 써야 했습니다.

과학자들은 참여도와 부하를 고려한 뇌 활동을 기록하기 위해 뇌파 측정 장비(EEG)를 사용했습니다. 또한 과학자들은 최근에 정신적 피로를 감지하기 위한 전자 타투를 개발하였습니다. 이 연구에는 자연어 처리(NLP) 분석, 참가자 인터뷰, 인간 교사와 인공지능 도구에 의한 에세이 평가도 포함되었습니다.

전문가들은 뇌 연결성과 외부 도구 사용 사이에 강한 상관 관계가 있다고 밝혔습니다. 뇌만을 사용하는 그룹은 신경 연결성이 가장 높았고, 반면에 인공지능을 사용한 사람들은 가장 약한 신경 연결성을 보였습니다.

기억력 유지력 또한 부정적으로 영향을 받았습니다. AI 모델을 사용한 그룹은 자신의 에세이를 인용하는 데 더 어려움을 겪었으며, 그들의 작업에 대한 ‘소유권’을 가장 낮게 보고하였습니다.

“LLM 사용의 교육적 영향이 일반 대중에게 점차 정착하기 시작하는 시점에서, 이 연구에서는 학습 기술의 감소가 예상되는 중요한 문제를 보여줍니다.”라고 연구자들은 적었습니다. “LLM 그룹의 참가자들은 두뇌만을 사용하는 그룹에 비해 모든 수준에서: 신경학적, 언어학적, 점수 측정에서 더 나쁜 성과를 보였습니다.”