Royal Observatory Greenwich avertizează că AI poate slăbi gândirea

Royal Observatory Greenwich a atras atenția că instrumentele AI care răspund pe loc la întrebări și la probleme complicate pot slăbi obiceiul oamenilor de a gândi singuri și de a verifica răspunsurile primite. Mesajul a apărut chiar în perioada în care observatorul trece prin First Light, proiectul prin care Royal Museums Greenwich vrea să transforme situl, cu un nou pavilion de intrare, galerii noi, conservare atentă și acces mai bun pentru vizitatori. Nu este doar o discuție despre tehnologie, ci și despre felul în care alegem să ne raportăm la cunoaștere, la întrebări și la verificare.

Observator astronomic și interfețe AI, despre echilibrul dintre tehnologie și gândirea critică (imagine generată digital)

Observatorul are o importanță simbolică aparte tocmai pentru că nu este un loc obișnuit. Royal Museums Greenwich spune că Royal Observatory Greenwich este cea mai veche instituție științifică britanică construită special pentru acest scop, fondată în 1675, legată de Greenwich Mean Time și de Prime Meridian. Istoria lui pornește de la problema longitudinii și de la nevoia de a găsi o soluție mai bună pentru navigație.

Paddy Rodgers, care conduce Royal Museums Greenwich, a legat această discuție de felul în care au lucrat astronomii de la Greenwich timp de generații. El a arătat că istoria observatorului scoate la iveală valoarea curiozității umane și a obiceiului de a pune întrebări până când apar răspunsuri utile. Astronomii au adunat date despre cer pentru scopuri de navigație și cercetare, dar o parte dintre aceste observații au devenit valoroase mult mai târziu, tocmai fiindcă oamenii au continuat să noteze, să compare și să verifice. AI-ul poate livra rapid un rezultat, însă nu înlocuiește mereu traseul mai lung care produce descoperiri neașteptate.

Partea interesantă este că aceeași tehnologie poate aduce și progrese reale. Comitetul Nobel a explicat în 2024 că premiul pentru chimie a mers la David Baker, Demis Hassabis și John Jumper, iar AlphaFold2, modelul AI creat la Google DeepMind, a fost folosit pentru a prezice structura a aproape tuturor proteinelor cunoscute. În comunicatul oficial se mai arată că această platformă a ajuns să fie folosită de peste două milioane de persoane din 190 de țări și că a ajutat la cercetări despre rezistența la antibiotice și despre enzime capabile să descompună plasticul. Asta arată că AI-ul poate accelera știința atunci când omul rămâne cel care pune întrebarea bună.

Pentru a înțelege mai bine riscul invocat de observator, ajută noțiunea de externalizare cognitivă. Ghidul Princeton o descrie ca delegarea cerințelor mentale către o unealtă, de la calculator până la notificările de pe telefon, atunci când pare mai ușor să lași altceva să țină minte, să calculeze sau să organizeze. Problema nu este că un instrument simplifică viața. Problema apare când această ușurare devine obișnuință și nu mai exersezi suficient evaluarea, memoria și înțelegerea. Generative AI merge și mai departe, fiind mereu la îndemână și scriind într-un stil care dă impresia că răspunde ca un interlocutor real.

Și literatura de specialitate pune aceeași temă sub lupă, dar cu nuanțe. O meta-analiză publicată în Nature Human Behaviour, bazată pe 106 studii experimentale și 370 de efecte măsurate, arată că sistemele om-AI nu depășesc, în medie, cea mai bună variantă separată, fie omul singur, fie AI-ul singur. Rezultatele diferă mult în funcție de sarcină. La decizii apar mai des pierderi, iar la crearea de conținut apar mai des câștiguri. Asta sugerează că AI-ul poate ajuta, dar nu produce automat un rezultat mai bun doar pentru că este prezent. În multe situații, combinația funcționează bine când omul aduce judecata contextuală, iar AI-ul vine cu viteză și capacitate de procesare, dar echilibrul nu apare de la sine.

Google a dus aceeași idee în zona de căutare online prin AI Overviews. Pagina oficială de ajutor spune că aceste rezumate sunt generate automat, apar atunci când sistemele Google cred că pot fi utile și includ linkuri spre surse, tocmai pentru ca utilizatorul să poată merge mai departe și să verifice. Google avertizează și că răspunsurile AI pot conține greșeli. Pentru cititor, schimbarea e ușor de simțit: primești mai repede un rezumat, dar trebuie să rămâi atent la ce lipsește din el și la ce merită verificat separat.

În același timp, universitățile încearcă să găsească un echilibru între folosirea AI-ului și învățarea independentă. Ghidul Princeton spune clar că generative AI poate avea potențial în educație, dar poate și să împiedice obiectivele de învățare dacă este folosit fără discernământ. Tot acolo se insistă pe transparență, pe explicarea modului în care a fost folosit instrumentul și pe faptul că AI-ul nu este o sursă, ci doar un ajutor care poate greși, poate inventa informații și poate produce citări false. Mesajul de fond este același ca la Greenwich: tehnologia ajută mult, dar te obligă să fii mai atent, atunci când nu când îți ia din mâini procesul de a înțelege.

Tu folosești AI mai mult ca ajutor sau ca înlocuitor pentru munca ta de zi cu zi? Ți se pare că răspunsurile rapide te ajută să înțelegi mai bine sau te fac să verifici mai puțin?

Sursa: Pagina oficială despre transformarea Royal Observatory Greenwich, Istoria Royal Observatory Greenwich, Ajutor Google despre AI Overviews, Comunicatul Nobel despre premiul pentru chimie 2024, Ghid Princeton despre AI generativ și învățare.