Isobel Hadley-Kamptz: Med AI är risken att barn och unga aldrig lär sig tänka

Miljoner vänjer sig vid AI – men forskning visar att det försämrar kunskapen

De senaste åren har miljoner människor börjat använda artificiell intelligens som verktyg för kunskapsinhämtning. Det är lätt att förstå varför – med en enkel fråga kan vem som helst få omedelbara svar om allt från matlagning till naturvetenskap.

Men denna enkelhet kommer med ett högt pris, visar ny forskning. I en färsk studie undersöktes skillnaden mellan personer som använder AI för att lära sig något nytt och de som använder traditionell sökning via Google. Resultaten är tydliga: AI-användarna upplevde själva att de lärde sig mindre, och när de skulle förklara sina nya kunskaper för andra var deras beskrivningar kortare, mer ytliga och innehöll fler faktafel.

Ännu mer talande var att de personer som lyssnade till förklaringarna – utan att veta hur informationen tagits fram – bedömde AI-användarnas redogörelser som klart undermåliga.

Forskningsresultaten överensstämmer med vad vi vet om den mänskliga hjärnans lärprocesser. Verklig kunskapsinhämtning kräver en aktiv process där man arbetar med materialet – slår upp okända termer, läser från flera källor, kontrollerar fakta och sammanfattar information. Språkmodellerna eliminerar denna nödvändiga friktion och förvandlar aktivt lärande till passivt mottagande, vilket resulterar i ytligare och mer kortlivad kunskap.

Universitetskanslerämbetet presenterade under hösten 2023 en studie om hur svenska högskolor hanterar AI-användning bland studenter. Diskussionen kring AI i utbildningssammanhang fokuserar nästan uteslutande på fuskprevention – hur man förhindrar att studenter använder AI för att skriva uppsatser eller genomföra prov.

Men få uppmärksammar ett betydligt allvarligare problem: risken att dagens barn och unga aldrig utvecklar förmågan att tänka självständigt.

Människans kognitiva utveckling och språkförmåga är intimt sammankopplade. Från spädbarnets första språkljud till den vuxna individens komplexa resonemang sker en gradvis utveckling av både språk och tankeförmåga. Varken språket eller kognitionen finns färdigutvecklade vid födseln – vi föds med kapaciteten, men den faktiska kompetensen kräver år av övning och stimulans.

Denna utvecklingsprocess bygger på träning. Barn övar konstant på att lära sig tala, läsa och skriva, och parallellt utvecklas hjärnans förmåga att bearbeta allt mer komplex information. I centrum för denna process finns den fundamentala cykeln: att ta in världen, tolka den, förstå sin egen relation till omvärlden, och sedan kommunicera tillbaka.

Trots riskerna är många skolor och högre lärosäten, både i Sverige och internationellt, positiva till AI-användning utanför provsituationer. Elever och studenter uppmuntras använda AI för att sammanfatta texter, få idéer eller strukturera uppsatser. Argumentet är oftast att det sparar tid och ökar effektiviteten.

Men det finns en avgörande poäng med att lägga ner tid på att skapa egna sammanfattningar och utveckla egna idéer. Detta är exakt den process som utvecklar oss till tänkande varelser: att observera och tolka världen, skapa en egen förståelse och kommunicera den. Att rutinmässigt delegera detta arbete till AI är att aktivt välja bort möjligheten att utvecklas som tänkande människa.

Kritiken bör inte riktas mot de elever och studenter som väljer enkla vägen, utan mot de lärare och institutioner som uppmuntrar detta förhållningssätt under förespegling att det skulle vara en fördel.

Det som fundamentalt skiljer människan från andra arter är vår överlägsna kognitiva förmåga. Trots detta finns nu en utbredd entusiasm för teknologi som riskerar att hämma utvecklingen av just denna förmåga.

Kanske är denna oro överdriven? Kanske liknar den Platons motstånd mot skriftspråket, som han fruktade skulle försämra människans minnesförmåga? Skillnaden är dock att skriftspråket, trots eventuella nackdelar för minneskapaciteten, har givit mänskligheten ovärderliga fördelar – bland annat möjligheten att bevara och förmedla Platons egna tankar genom årtusenden. Motsvarande uppenbara fördelar med dagens språkmodeller återstår att bevisa.