Gerçek Edebiyat

Akademisyenler ve eğitimciler, yapay zekanın sunduğu hızlı ve düzenli cevapların bireylerin sorun çözme sürecindeki "yapıcı kafa karışıklığını" ortadan kaldırabileceği konusunda hemfikir. Bu durumun özellikle genç kullanıcılar arasında düşünme süreçlerini dijital araçlara devretme eğilimini artırdığı belirtiliyor.

Eleştirilerde yapay zekanın bir “düşünme ortağı” olarak doğru şekilde kullanılmasının önemine vurgu yapılıyor. Ancak yanlış kullanıldığında, uzun vadede bireylerin bilişsel becerilerini zayıflatabileceği ifade ediliyor. Bu bağlamda Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) tarafından yürütülen bir araştırma, ChatGPT kullanımının beyin etkinliğini azaltıp öğrenme motivasyonunu düşürdüğünü ortaya koyarak tartışmalara yeni bir boyut getirdi. Araştırmada, 18-39 yaş arası 54 kişi üç gruba ayrılarak deneme yazıları yazdı: ChatGPT kullananlar, Google arama motoru kullananlar ve sadece kendi bilgileriyle yazı yazanlar. EEG cihazıyla ölçülen beyin aktiviteleri sonucunda ChatGPT kullanan grubun “yönetici kontrol” ve “dikkatsel katılım” seviyelerinin en düşük olduğu belirlendi. Üstelik bu grup, üçüncü yazılarında özgün fikirler üretmek yerine aynı ifadeleri tekrar etmeye başladı. Bazı katılımcılar, metinlerini doğrudan yapay zekadan alıp küçük düzeltmeler yaparak teslim etti. Buna karşılık yalnızca kendi bilgileriyle yazan grup en yüksek beyin bağlantılılığı ve yaratıcılığı gösterirken, Google arama motorunu kullanan grup da aktif ve yüksek beyin faaliyeti sergiledi. ABD'deki Connecticut Üniversitesinden Dr. Avijit Ghosh, yapay zekanın "anında ve etkileyici" cevaplarıyla bireylerin derin düşünce süreçlerini engelleyebileceğini söyledi. Ghosh’a göre, John Dewey’nin ortaya koyduğu “yapıcı kafa karışıklığı”, yeni beceriler öğrenirken çok değerli bir süreçtir.

Ancak yapay zekanın bu üretken mücadeleyi ortadan kaldırması, özellikle karmaşık ve analitik görevlerde bilişsel gelişimi sekteye uğratabilir. Gençler arasında giderek yaygınlaşan “metabilişsel tembellik” olarak adlandırılan yapay zekaya bağımlılık, uzun vadede eleştirel düşünme becerilerinde ciddi düşüşlere yol açabilir. Ghosh, yapay zekanın doğru kullanıldığında soru sorma becerisini geliştirebileceğini; ancak kişiselleştirilmiş algoritmaların genelde mevcut inançları pekiştirerek bireylerin farklı bakış açılarıyla yüzleşme fırsatını azalttığını ifade etti. Bu durumun entelektüel esnekliği sınırlayabileceğine dikkat çeken Ghosh, merak duygusunun eleştirel düşünmenin temel taşı olduğunu belirtti.

Ancak yapay zekanın hızlı cevaplar sunarak bu merakı köreltebileceğine vurgu yaptı. Bilgiye erişim biçimlerini kolaylaştıran yapay zeka, bireylerin bilgiyi sorgulama kapasitesini de olumsuz etkileyebilir. Bu sebeple Ghosh, özellikle erken yaşlarda yapay zeka kullanımı konusunda net sınırlar çizilmesi gerektiğini savundu.

Çünkü bu yaşlardaki öğrencilerin düşünme süreçlerini yapay zekaya devretmeleri ileride telafisi güç zihinsel alışkanlıklara yol açabilir. Ancak belirli bir bilgi altyapısına sahip öğrenciler için doğru kullanıldığında yapay zekanın karmaşık problemleri çözmede etkili bir yardımcı olabileceğini belirtti. Burada kritik noktanın, yapay zekayı düşünme sürecini kısaltan bir araç olarak değil, düşünceyi derinleştiren bir ortak olarak görmek olduğunu ifade etti. Yapay zekanın anlık bilgi sunmasının beyin mekanizmalarına zarar vermesi örneklerle açıklanıyor. Oakland Üniversitesinden Prof. Dr. Barbara Oakley, Finlandiya’daki bir hemşirelik öğrencisinin çarpım tablosu bilmemesi nedeniyle kritik bir hata yaptığını anlatıyor. Öğrenci ilaç dozunu hesaplarken hesap makinesine “10 x 10” yerine yanlışlıkla fazladan bir sıfır ekliyor ve çıkan sonuç olan “1000”i tereddüt etmeden kabul ediyor. Nedeni ise içsel bir hata uyarı sistemi olmaması.  

Oakley, temel bilgi altyapısından yoksun bireylerin, yapay zekanın sofistike görünen fakat değersiz çıktılarının gerçek kalitesini ayırt edemeyeceğini belirtti. Ona göre, yapay zeka sağlam bir bilgi temeline sahip kişiler için etkili bir araç olabilirken, bu temelden yoksun olanlarda yüzeysel bir uzmanlık yanılsaması yaratabilir.

Yapay zeka sistemlerinin eğitimde mevcut önyargıları pekiştirebileceğine dikkat çeken Oakley, özellikle matematik gibi karmaşık konular için uygulanan "kendi keşfetsin" yaklaşımının, öğrencilerin başarısını olumsuz etkileyebileceğini gösteren örnekler sundu. Ayrıca, en etkili öğrenmenin öğrencilerin %85 oranında doğru cevap verdiği "ideal zorluk seviyesi"nde gerçekleştiğini belirterek, yapay zekanın bu seviyeye yönlendiren bir "düşünme ortağı" olarak tasarlanması gerektiğini ifade etti.

MIT tarafından gerçekleştirilen bir araştırmanın özet ve sonuç kısmında ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarının uzun süreli kullanımının özellikle genç bireyler üzerinde "bilişsel erozyon" riskini artırabileceği vurgulandı. Araştırmaya göre, bu araçlar öğrenme sürecinin kritik basamakları olan problem çözme, hafızayı güçlendirme ve yaratıcı düşünme becerilerini devre dışı bırakabilir.

Ekibin bulgularına göre, beynin daha az aktif şekilde çalışması zamanla eleştirel düşünme yetilerinin gelişimini yavaşlatabilir ve kullanıcılar bilgiye yalnızca dış kaynaklardan erişen pasif tüketicilere dönüşebilir.

Araştırmada ayrıca, yapay zekanın doğru bir şekilde entegre edilmesi halinde öğrenmeyi destekleyebileceği ifade edilerek bunun ancak kullanıcıların temel bilgi ve beceri altyapısına sahip olması durumunda mümkün olduğu kaydedildi.

Eğitimde bu tür araçların kullanımına dair net sınırların çizilmesi gerektiğini vurgulayan araştırmacılar, erken yaşta yoğun yapay zeka kullanımının geri dönüşü zor bilişsel alışkanlıklara yol açabileceği uyarısında bulundu.

Gercekedebiyat.com