Az MI hatása az elménkre

Gondolkodik velünk vagy gondolkodik helyettünk? Az MI hatása az elménkre

Képzeld el a következő helyzetet – az a feladatod, hogy készíts egy összetett elemzést az ókori görög kultúráról, amelyben ki kell térned a meghatározott időszak művészeti alkotásaira, társadalmi berendezkedésére és szokásaira.

Vegyünk két szélsőséges lehetőséget. Az első az, hogy nekilátsz egy tüzetes, napokon át tartó kutatómunkának, amelyben történelmi anyagokat olvasol, művészeti elemzéseket futsz át, kapcsolódó szakértői videókat nézel és podcastokat hallgatsz meg. Megpróbálod összegezni a megszerzett információt, vázlatokat készítesz, majd a vázlatok alapján megírod a fogalmazást, melyet többször átnézel a logikai hibák és az elírások kiszűrésére. A második az, hogy felcsapod a ChatGPT-t, beírod néhány másodperc alatt a promptot és kb. ugyanannyi idő alatt megkapod a választ. 

Tedd fel magadnak a kérdést – melyik utat választanád? Mielőtt azonban az idő- és energiahatékonyság jegyében a ChatGPT mellett döntenél, olvasd el, hogy hogyan reagálna minderre az agyad és ennek milyen következményei lehetnek.

A kiterjesztett elme

Andy Clark és David Chalmers filozófusok 1998-ban írták meg a Kiterjesztett elme című tudományos publikációt. A cikk azt mutatta be, hogy az elménk működését hogyan egészítjük ki külső eszközökkel annak érdekében, hogy kitoljuk a mentális határainkat. Ilyen eszköz lehet például a számológép, amely matematikai feladványokat old meg, a GPS, amely a navigációban segít, vagy a Google keresőmotorja, amely az információ összegyűjtését könnyíti meg. Ehhez az elméleti megközelítéshez kapcsolódik a pszichológia által is mélyen kutatott, kognitív (gondolkodásbeli) kiszervezés jelensége, mely során egy mentális folyamat adott részeit külső eszközre bízzuk. A generatív (tartalmat előállítani képes) MI a kognitív kiszervezésben teljesen új lehetőségeket nyit meg. A technológia eljutott arra a fejlettségi szintre, amelyen nemcsak egy-egy jól elhatárolt problémát tud megoldani, hanem komplett gondolkodási folyamatokat fedhet le. Olyan összetett feladatokat is oda tudunk adni a gépnek, mint például egy érvelés végigvezetése, alternatívák értékelése, összetett anyagok értelmezése, vagy következtetések levonása. Itt egy pillanatra álljunk meg és vegyük szemügyre, hogy a mentális feladatok kiszervezése miképpen hat az elme működésére. 

Egy, a közelmúltban készült tanulmány több olyan kutatás eredményét vizsgálta, amely a beszélgetés alapú MI rendszerek (például a ChatGPT) használatának hatását térképezte fel a gondolkodási folyamatokra (Zhai és mtsai., 2024). A kutatások főképp az emberi döntéshozatalra, a kritikus gondolkodásra és az analitikus problémamegoldásra irányultak. Az eredmények kimutatták, hogy az MI-re való túlzott hagyatkozás csökkentheti ezeknek a folyamatoknak a bevonását. A kognitív kiszervezés szempontjából ez úgy értelmezhető, hogy a vizsgált személyek nagyobb mértékű és változatosabb gondolkodási folyamatot adtak át az MI-nek. A jelenség kiváltképp azokban a helyzetekben volt megfigyelhető, amelyekben a résztvevők nem rendelkeztek mély háttértudással egy specifikus témakörrel kapcsolatosan (például kezdők voltak az adott területen) és kritika nélkül fogadták el az MI által generált választ. A leírtak szorosan kapcsolódnak a kognitív kiszervezés azon szélsőséges formájához, amikor a gondolkodási folyamat nagy részét az MI végzi, a kapott válaszok pedig ellenőrizetlenül, emberi átnézés nélkül kerülnek felhasználásra. Azokban az esetekben, ahol kialakult a túlzott kiszervezés, a módszer a ChatGPT alkalmazása lett ahelyett, hogy a felhasználók önállóan próbálták volna megoldani az adott problémát.

Fontos megemlíteni, hogy a negatív hatások az említett, szélsőséges kognitív kiszervezés során jelenhetnek meg. Akkor, ha egy felhasználó saját hozzáadott gondolatok nélkül, kritika hiányában és teljes elfogadással kezeli az MI által generált tartalmat. Ez nem jelenti azt, hogy az MI eredendően rossz vagy ártalmas lenne, a kulcs a használatban van.

Az agyad ChatGPT-n

Az MI elmére gyakorolt hatásának részletesebb vizsgálatára tettek kísérletet Kosmyna és munkatársai 2025-ben. A kutatók esszéírási feladatot adtak ki három csoportnak, a fogalmazás elkészítése közben pedig mérték a résztvevőknél az agyterületek közötti neurális kapcsolódást (ez leegyszerűsítve azt mutatja meg, hogy a feladat végzésekor az agy különböző területei milyen mértékben működnek együtt). A csoportokat az alapján osztották fel, hogy milyen eszközöket alkalmazhattak a kísérlet során. Az első csoport ChatGPT hozzáféréssel rendelkezett, a második klasszikus internetes keresőmotort használhatott (MI funkciók nélkül), a harmadik pedig a saját kreativitására és gondolataira hagyatkozhatott, nem volt semmilyen digitális segítsége. Az eredmények alapján a legalacsonyabb neurális kapcsolódást a ChatGPT-t használó csoportnál mérték a kutatók, a keresőmotort alkalmazóknál közepesek voltak a mutatók, a külső segítség nélkül dolgozó csoport pedig a legmagasabb értéket érte el. Ennek értelmében azoknál a személyeknél mutatkozott meg a legerősebb neurális kapcsolódás, akik nem hagyatkoztak sem a ChatGPT-re, sem pedig a keresőmotorra. A vizsgálat utolsó szakaszában a résztvevők egy részénél felcserélték a feltételeket. A ChatGPT-t használóktól elvették az eszközt, a digitális segítség nélküli résztvevőknek pedig elérhetővé tették a ChatGPT-t. A feladat elvégzése során mért neurális kapcsolódás eredményeiből kiderült, hogy a – most már – ChatGPT nélküli csoportnak nem sikerült olyan magas értékeket elérni, mint az előző körben a hasonló lehetőségekkel rendelkező résztvevőknek. Viszont a ChatGPT-hez hozzáférő csoport (akik előzőleg csak a saját elméjükre hagyatkozhattak) az eddigieknél is magasabb neurális kapcsolódást mutatott. 

Az eredmények két érdekes lehetőségre utalnak. Az egyik felveti azt, hogy a kezdettől fogva MI-vel megoldott feladat csökkenthei a későbbi, emberi bevonódás mértékét, a másik pedig azt tárja elénk, hogy ha egy meglévő, valamilyen szinten kidolgozott emberi munkára épül rá az MI használat, az erőteljes gondolkodási folyamatokat indíthat be. A kutatással kapcsolatban szem előtt kell tartani, hogy egyetlen, viszonylag kevés résztvevő bevonásával végzett vizsgálatról van szó, ezért ebből még nem következik, hogy a ChatGPT használata csökkenti a kognitív képességeinket. Az MI-re vonatkozó kognitív kiszervezés alaposabb megismeréséhez további kutatásokra van szükség.

Hogyan használjuk az MI-t

Fontos újra hangsúlyozni, hogy az MI önmagában nem ártalmas, számos kutatás hívja fel a figyelmet arra, hogy a technológia hatékonyan tudja segíteni a megértést, az információ keresését vagy összefoglalását. Ugyancsak érdemes szétválasztani a teljesítményt és a tanulást. Az MI segítségével jobb eredményt érhetünk el kevesebb erőfeszítéssel, ezáltal azonban a tanuláshoz szükséges gondolkodási folyamatokat is kiszervezhetjük. A különbség az építő jellegű és a felszínes használat között az alkalmazás módjában rejlik. Ha rendszeresen az MI-re bízzuk a saját mentális műveleteinket, kevesebb lehetőség marad ezek önálló gyakorlására. Azt azonban még nem tudjuk biztosan, hogy ez hosszú távon milyen mértékben változtatja meg azt, hogy hogyan hozunk meg döntéseket, elemzünk helyzeteket, vagy oldunk meg feladatokat.

Ha oda szeretnél figyelni arra, hogy a gondolkodásod szempontjából is hatékonyan használd az MI-t, fontold meg az alábbi szempontokat:

1. Tartsd szem előtt, hogy mi a célod. Ha gyorsan el akarsz végezni egy rutinmunkát, nyugodtan szervezd ki az MI-nek. Ha viszont tanulni, gyakorolni vagy saját álláspontot kialakítani szeretnél, érdemes minél több gondolkodási lépést magadnál tartani.
2. Gondolkodj először egyedül. Mielőtt megkérdezed az MI-t, fogalmazd meg, hogy te mit gondolsz a problémáról.
3. Ne választ kérj, hanem segítséget a gondolkodáshoz. Kérj ellenérveket, alternatív magyarázatokat, vagy hiányzó szempontokat.
4. Hasonlítsd össze az MI válaszát a sajátoddal. Arra összpontosíts, hogy miben térnek el az MI által mondottak attól, amit te gondolsz.
5. A végső döntés nálad legyen. A végleges álláspont, következtetés vagy szöveg legyen a sajátod.

A cikk elején felvázoltunk két lehetséges utat az ókori görög kultúráról szóló képzeletbeli anyagunk elkészítésére. Mostanra remélhetőleg egy harmadik lehetőség is kitárult, egy olyan kutatómunka és tartalomgenerálási folyamat, amelyben a ChatGPT (vagy bármilyen más, generatív MI eszköz) a saját ötleteinket, észrevételeinket és tapasztalatainkat tudja megtámogatni, például azzal, hogy segít az információ keresésében, a tudományos anyagok érthető elmagyarázásában, az elkészített vázlatok véleményezésében, a megírt tartalmak konstruktív kritizálásában, valamint a végeredmény minőségi ellenőrzésében.

A hasznos MI felhasználás nem feltétlenül az, amiben a gép végzi el helyettünk a gondolkodást, hanem az, amely során a saját gondolkodásunkat segíti. Az eldöntendő kérdés tehát az, hogy a feladatok milyen részeit adjuk oda a gépnek, és mit tartunk meg magunknál.

Hivatkozott források

Clark, A., & Chalmers, D. (1998). The extended mind. Analysis, 58(1), 7–19.

Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task (arXiv:2506.08872). arXiv.

Zhai, C., Wibowo, S. & Li, L.D (2024). The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities: a systematic review. Smart Learn. Environ. 11, 28.

A cikket Damsa Andrei, a Neuron Solutions Kft. munkatársa írta.