I chatbot di intelligenza artificiale come ChatGPT offrono risposte immediate, ma una nuova ricerca suggerisce che affidarsi a loro per l’apprendimento potrebbe essere superficiale. Sebbene siano convenienti, i riepiloghi generati dall’intelligenza artificiale possono ostacolare l’acquisizione di conoscenze più approfondite rispetto alle tradizionali ricerche sul web.
Lo studio: intelligenza artificiale contro ricerca tradizionale
I ricercatori dell’Università della Pennsylvania hanno condotto sette esperimenti con oltre 10.000 partecipanti. A ogni gruppo è stato assegnato il compito di ricercare un argomento (come il giardinaggio o la vita sana) utilizzando Google o ChatGPT, quindi di scrivere consigli per un amico. Lo studio ha valutato quanto i partecipanti hanno imparato e quanto hanno investito nei loro consigli.
Risultati chiave: conoscenza più superficiale, meno investimenti
Anche controllando set di informazioni identici, i partecipanti che hanno utilizzato ChatGPT hanno dimostrato una conoscenza meno profonda rispetto a quelli che hanno utilizzato Google. Gli indicatori per la conoscenza “profonda” rispetto a quella “superficiale” erano basati sull’auto-segnalazione, sull’elaborazione del linguaggio naturale e sulla valutazione umana. Coloro che hanno imparato tramite l’intelligenza artificiale sono stati anche meno coinvolti, hanno prodotto contenuti meno informativi ed erano meno propensi ad adottare essi stessi i consigli.
Il ruolo dello sforzo e della sintesi
Lo studio suggerisce che la facilità dei riepiloghi generati dall’intelligenza artificiale ha un costo. Quando le informazioni sono pre-digerite, gli utenti sono meno motivati a sintetizzarle da soli, con conseguente ritenzione e comprensione più deboli. Anche quando ChatGPT forniva collegamenti web opzionali, solo il 25% circa dei partecipanti li cliccava, indicando una mancanza di voglia di esplorare ulteriormente.
Implicazioni per l’apprendimento e la progettazione
Lo psicologo Daniel Oppenheimer sostiene che l’intelligenza artificiale riduce la motivazione al pensiero indipendente. Lo studio evidenzia l’importanza dell’elaborazione impegnativa nell’apprendimento. Progettare strumenti di ricerca che incoraggino un’esplorazione più approfondita, piuttosto che risposte immediate, può essere cruciale per favorire una comprensione autentica.
“Mentre i LLM possono ridurre il carico di dover sintetizzare le informazioni per se stessi, questa facilità va a scapito dello sviluppo di una conoscenza più approfondita su un argomento.” —Shiri Melumad, ricercatrice di psicologia del consumo presso l’Università della Pennsylvania
In conclusione, mentre i chatbot offrono comodità, i metodi di ricerca tradizionali, che richiedono sintesi ed esplorazione attive, rimangono superiori per costruire conoscenze durature e promuovere un coinvolgimento genuino con un argomento.
