2025 년 6 월 19 일 Massachusetts Institute of Technology (MIT) 미디어 실험실의 연구원들이 발표 한 획기적인 연구는 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델 (LLM)의 지속적인 사용과인지 기능의 측정 가능한 감소 사이의 잠재적 연관성에 관한 관행을 공개했습니다. 이번 연구 결과는 비판적 사고가 필요한 작업에 AI 도구에 크게 의존하면 시간이 지남에 따라 뇌 참여와 전반적인 지적 성과, 특히 젊고 발전하는 마음을 방해 할 수 있음을 시사합니다.
포괄적 인 연구에는 AI 도구가 인간인지에 미치는 영향을 평가하도록 설계된 통제 된 실험이 포함되었습니다. 연구원들은 피험자들을 입대하고 복잡한 언어 및 분석 기술을 요구하는 것으로 알려진 표준화 된 평가 인 여러 SAT 에세이를 작성하는 일을했습니다. AI의 효과를 분리하기 위해, 이들 주제는 세 심하게 세 가지 그룹으로 나뉘었다. 첫 번째 그룹은 도움을 위해 유명한 큰 언어 모델 인 Openai의 Chatgpt에 액세스 할 수있었습니다. 두 번째 그룹은보다 전통적인 디지털 연구 도구 인 Google의 검색 엔진에 의존했습니다. “뇌 전용”그룹이라고 불리는 세 번째이자 최종 그룹은 자신의인지 능력에만 의존하는 디지털 원조없이 에세이를 완성했습니다.
에세이 쓰기 과정에서 뇌 활동 및 참여를 정량적으로 측정하기 위해 연구원들은 EEG (Electroencephalography)를 사용했습니다. 이 비 침습적 신경 생리 학적 기술은 뇌의 전기 활동을 기록하여 여러 뇌 영역에서 신경 경로와인지 처리에 대한 통찰력을 제공합니다. 자세한 EEG 모니터링을 통해 MIT 팀은 각 그룹의 뇌가 몇 달 동안 작업의인지 요구에 어떻게 반응했는지 추적 할 수있었습니다.
이 연구의 결과는 세 그룹의 뇌 참여와 성능에서 상당한 불균형을 보여 주었다. 에세이를 위해 Chatgpt를 지속적으로 활용 한 주제는 가장 낮은 수준의 뇌 참여를 보여주었습니다. 또한,이 그룹은 연구의 발표 된 결과에 따르면“신경, 언어 및 행동 수준에서 지속적으로 성능이 저조했다”고 말했다. Chatgpt 그룹의 행동 패턴에 대해 더 깊이 파고 들어, 연구원들은 사용 습관이 주목할만한 변화를 관찰했습니다. 처음에,이 참가자들은 LLM을 활용하여 에세이 조직과 주제별 개발에 대한 지침을 구조적으로 질문 할 것입니다. 그러나 연구가 진행됨에 따라 경향에 관한 경향이 나타났습니다. 피험자들은 ChatGpt에 의해 생성 된 에세이 내용을 직접 복사하고 붙여 넣는 데 점점 더 의존하여 자신의 분석 및 쓰기 용량에 대한 의존성이 줄어 듭니다.
대조적으로, Google의 검색 엔진을 사용한 그룹은 적당한 수준의 뇌 참여를 보여주었습니다. 외부 도구를 사용했지만 검색 엔진의 특성은 일반적으로 사용자가 정보를 체로하여 정보를 체결하고 합성하며 자신의 반응을 공식화하여 직접 콘텐츠 생성보다보다 능동적 인인지 적 참여가 필요합니다. 예상대로 “뇌 전용”그룹은 뇌 활동의 “가장 강력하고 광범위한 네트워크”를 선보였습니다. 이 결과는 외부 바로 가기없이 복잡한인지 과제에 참여하면 광범위한 신경 연결을 자극하여 강력한 지적 발달을 촉진한다는 이해를 강화합니다.
이러한 설득력있는 결과는 Chatgpt와 같은 LLM의 광범위한 사용이 장기간에 걸쳐 개인의 비판적 사고와 전반적인인지 기능에 잠재적으로 해를 끼칠 수 있음을 시사합니다. 이 문제는 특히 뇌가 여전히 중요한 발달 단계에있는 젊은 사용자를 고려할 때 특히 심각합니다. 이 연구의 발표는 전 세계 교육자들이 AI 도구와 학업 환경에 대한 광범위한 통합으로 어려움을 겪고 있으며 학습 기술 활용과 학문적 부정직에 대한 오용을 방지하는 것 사이의 미세한 선을 탐색 할 때 발생합니다.
이 연구의 수석 저자 인 Nataliya Kosmyna는 교육 정책에 대한 이러한 발견의 의미에 관한 긴급한 우려를 표명했습니다. Kosmyna는 Time과의 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다 :“완전한 동료 검토를 기다리기 전에 지금 지금 그것을 내놓게 한 것은 6-8 개월 만에 두려워한다는 것입니다. 나는 그것이 절대적으로 나쁘고 해로울 것이라고 생각합니다.” 그녀는 젊은 개인의 특별한 취약성을 강조하면서“뇌를 개발하는 것이 가장 위험하다”고 덧붙였다.
이러한주의 결과에도 불구하고, 인공 지능을 교육 프레임 워크에 통합하는 경향은 느려지는 대신 가속화되는 것으로 보입니다. 최근 4 월에 트럼프 대통령은 AI 도구를 미국 전역의 교실에 통합하기위한 행정 명령에 서명했습니다. 백악관 직원 장관은이 행정 명령의 이론적 근거에 대해 자세히 설명했다. 이 정책은 AI에 의해 점점 더 형성되는 경제에 필수적인 것으로 간주되는 미래의 인력에게 AI 문해력의 인식 된 이점과 MIT 연구에 의해 강조된 잠재적 인인지 단점 사이에 이분법을 창출하는 것을 목표로합니다.
MIT 연구는 인공 지능을 둘러싼 지속적인 담론과 인간인지에 미치는 영향에 중요한 기여를합니다. AI 기술이 일상 생활에 더욱 정교하고 통합함에 따라, 이러한 발견은 특히 미래 세대의 마음이 형성되는 교육 환경 내에서 장기적인 영향을 이해하는 것이 중요하다는 것을 강조합니다.
