MIT Media Lab’den araştırmacı Dr. Nataliya Kosmyna liderliğinde yürütülen araştırma, yapay zekânın öğrenme süreçlerindeki etkilerini nörolojik verilerle ortaya çıkarıyor.
Üç farklı yaklaşım, tek görev
Boston'da üniversite öğrencilerinden oluşan gönüllü katılımcılara, EEG başlıkları takıldı ve kısa bir deneme yazmaları istendi. Üç farklı grup oluşturuldu; yalnızca kendi bilgisiyle yazanlar, arama motoru kullananlar ve GPT-4o modelinden destek alanlar. Bu görev birkaç ay arayla dört kez tekrarlandı.
Sonuçlar ise; ne kadar dış destek alınırsa, beyin içi bağlantılar o kadar azalmıştı. Özellikle LLM (Büyük Dil Modelleri) kullanan grupta, beyin etkinliği en düşük seviyedeydi.
Beyin etkinliği ölçümünde dikkat çeken azalma
Araştırmacılar, dDTF (Dynamic Directed Transfer Function) adlı bir yöntemle beyin içi bilgi akışını değerlendirdi. Bu ölçüm, yürütücü işlevler, anlamsal işleme ve dikkat düzenlemesi gibi alanlarda önemli bulgular sunuyor.
Yalnızca kendi bilgisine güvenerek yazan grubun dDTF bağlantıları, diğer gruplara kıyasla çok daha güçlüydü. Arama motoru kullanan grupta bu bağlantılar yüzde 34 ila yüzde 48 azaldı. Yapay zekâ kullanan grupta ise azalma yüzde 55'e kadar çıktı. Yani LLM kullananların beyni, görev sırasında en az çalışan gruptu.
Yapay zekâ hatırlamayı zayıflatıyor
Araştırmacılar, katılımcıların yazdıkları üzerine yaptıkları testlerde de benzer sonuçlara ulaştı. Yapay zekâ kullanan grup, hem yazdıklarını hatırlamada hem de yazıya sahip çıkma hissinde en zayıf performansı gösterdi.
Üstelik bu grup, dördüncü seansta yapay zekâ desteği olmadan yazmak zorunda kaldığında ciddi bir düşüş yaşadı. Diğer yandan, ilk başta kendi başına yazan ve daha sonra LLM kullanan grup, yapay zeka ile birlikte yazarken beyin bağlantılarında genel bir artış sergiledi. Bu da, erken dönemde beyin çabasına dayalı öğrenmenin uzun vadede daha verimli olabileceğine işaret ediyor.
Erken AI kullanımı öğrenmeyi sığlaştırıyor
Çalışmada dikkat çeken noktalardan biri de şu ifadeydi; “Erken aşamada yapay zekâ desteği, öğrenme sürecini sığlaştırabilir.” Araştırma, önce kendi zihinsel çabamızla bilgiye ulaşmanın ve ardından AI araçlarını kullanmanın daha dengeli ve kalıcı bir öğrenme sağladığını ortaya koyuyor.
Eğitimde zamanlama önemli
MIT ekibi, bu bulgular ışığında eğitim modellerinin yeniden gözden geçirilmesi gerektiğini vurguluyor. Öğrenme sürecinin başında AI kullanımının ertelenmesi, hem aracın verimini artırıyor hem de bireysel bilişsel becerilerin körelmesini önleyebiliyor.
Kosmyna, bu etkileri "zeka geriliği" gibi kelimelerle tanımlamanın çalışmanın ciddiyetine zarar vereceğini belirterek dikkatli bir dil kullanılmasını savunuyor. Ancak bu etkinin gerçek ve dikkate alınması gereken bir mesele olduğunu da açıkça dile getiriyor.
Kolaylıkla gelen bilgi, kalıcı olmayabilir
Henüz hakemli bir yayına dönüşmemiş olsa da bu çalışma, yapay zekânın öğrenmeye etkisi üzerine ilk nörobilimsel verilerden biri olarak değerlendiriliyor. Araştırma, yalnızca metinle sınırlı kalmayıp, gelecekte yaratıcılık, hafıza ve yazılı anlatım gibi alanlara da ışık tutmayı hedefliyor.
Çalışma, “Zihinsel çaba sarf etmeden edinilen bilgi, zihinde kalıcı olmayabilir” fikrini destekliyor. Yapay zekâyı doğru zamanda ve bilinçli bir şekilde kullanmak, bireysel bilişsel bağımsızlığın korunması açısından önem taşıyor.
