Yapay zeka araçlarının yaygınlaşması derin ve eleştirel düşünmeyi tehdit ediyor

Yapay zeka araçlarının hızla yaygınlaşması, insanların düşünme süreçlerindeki merkezi becerileri nasıl etkiler? Akademisyenler ve eğitimciler bu soruyu odak noktası yapıyor. En çok tartışılan konu ise ChatGPT gibi araçların anında ve düzenli cevaplar sunmasıyla bireylerin sorun çözme sürecinde aradığı yapıcı kafa karışıklığını azaltıp azaltmadığı. Özellikle gençler arasında düşünmeyi tamamen dijital araçlara devretme eğiliminin güçlenebileceği uyarısı yapılırken, yapay zekanın bir düşünme ortağı olarak kullanılması gerektiği savunuluyor; ancak yanlış kullanıldığında uzun vadeli bilişsel becerileri zayıflatabileceği de vurgulanıyor. MIT tarafından yürütülen yeni bir çalışma bu tartışmaya somut veriler ekliyor. Deneyde 18–39 yaş arasındaki 54 katılımcı üç gruba ayrıldı: ChatGPT, Google arama motoru veya yalnızca kendi bilgileriyle yazı yazma. EEG ile beyin aktiviteleri ölçüldüğünde, ChatGPT kullanan grubun yönetici kontrol ve dikkatsel katılım düzeylerinin en düşük çıktığı gözlendi. Ayrıca üçüncü yazı üzerinde orijinal fikirlerden çok önceki ifadelerin tekrarı yapıldığı ve bazı katılımcıların metni doğrudan yapay zekadan alıp ufak düzenlemelerle teslim ettiği belirlendi. Buna karşılık yalnızca kendi bilgileriyle yazan grup en yüksek beyin bağlantılarını ve yaratıcılığı gösterdi. Google aramasını kullanan grubun ise aktif ve yüksek beyin faaliyeti kaydettiği görüldü. Connecticut Üniversitesi’nden Dr. Avijit Ghosh’a göre yapay zekanın “anında ve muhteşem” cevapları, John Dewey’nin tanımladığı yapıcı kafa karışıklığını ortadan kaldırarak derin düşünmeyi engelliyor. Üretken mücadele ile yeni beceriler öğrenmenin değerli olduğundan bahseden Ghosh, yapay zekanın bu süreci engellediğinde özellikle karmaşık ve analitik görevlerde bilişsel gelişimin sekteye uğrayabileceğini belirtiyor. Genç kullanıcılar arasında metabilişsel tembellik olarak adlandırılan bu eğilimin hızla yayıldığına dikkat çeken Ghosh, uzun vadede eleştirel düşünme becerilerinde ölçülebilir bir düşüş olabileceğini kaydediyor. Ghosh ayrıca yapay zekanın doğru kullanıldığında soru sorma becerisini geliştirebileceğini, ancak kişiselleştirilmiş algoritmaların çoğunlukla kullanıcıların mevcut inançlarını pekiştirdiğini ve farklı bakış açılarıyla yüzleşme fırsatını azalttığını ifade ediyor. Merakı “eleştirel düşünmenin motoru” olarak nitelendiren Ghosh, yapay zekanın merakı beslemek yerine hızlı cevap vererek köreltebileceğini belirtiyor ve bu durumun bireylerin yalnızca bilgiye erişim biçimini değil, bilgiyi sorgulama kapasitesini de etkilediğini vurguluyor. Oakland Üniversitesi’nden Prof. Dr. Barbara Oakley’in örneği, temel bilgi olmadan yapay zekadan çıkan çıktıları gerçek kaliteyle örtüştürememenin riskini gösteriyor: hataları fark etmek, sağlık, mühendislik ve finans gibi alanlarda son savunma hattımızdır. Zihnin hata sinyallerinin zayıflaması, öğrenmeyi zayıflatır; zor bir soruyla karşılaşıldığında AI’ye yönelmek, öğrenme mekanizmasının güçlerini devre dışı bırakır. İdeal öğrenme anı, öğrencilerin yaklaşık yüzde 85’in doğru cevap verdiği düzeye ulaştığında gerçekleşir. MIT çalışması, yapay zekanın bir düşünme ortağı olarak tasarlanmasını ve düzenli kullanımın özellikle gençlerde bilişsel erozyon riskini artırabileceğini gösterirken, temel bilgi ve becerilere sahip olan öğrenciler için AI’nın karmaşık problemleri çözmede değerli bir araç olabileceğini de işaret ediyor. Sonuç olarak eğitimde net sınırlar belirlenmeli: erken yaşlarda yoğun yapay zeka kullanımının geri dönüşü olmayan alışkanlıklara yol açma riski vardır. Doğru entegrasyonla, yapay zeka düşünmeyi derinleştiren ve soru sormayı destekleyen bir ortak olarak konumlandırılabilir.