Pengaruh Model Bahasa Besar Terhadap Kemampuan Kognitif: Penelitian Terbaru MIT Mengungkap

Dengan penerapan luas model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT, dampaknya terhadap kemampuan kognitif manusia menarik perhatian para peneliti. Baru-baru ini, sebuah penelitian mendalam yang dilakukan oleh Massachusetts Institute of Technology (MIT) mengeksplorasi dampak penggunaan LLM dalam tugas menulis di lingkungan pendidikan terhadap otak dan kemampuan kognitif.

Laporan penelitian yang berlangsung selama 4 bulan dan terdiri dari 206 halaman ini menunjukkan bahwa ketergantungan berlebihan pada chatbot kecerdasan buatan dapat mengurangi kemampuan kognitif pengguna. Tim peneliti merancang sebuah eksperimen yang melibatkan tiga kelompok peserta: kelompok LLM, kelompok mesin pencari, dan kelompok yang hanya mengandalkan otak. Peserta menyelesaikan tugas penulisan artikel dengan tema yang berbeda dalam waktu yang ditentukan, dengan total empat putaran eksperimen.

Penelitian ini menggunakan berbagai metode untuk mengevaluasi kinerja peserta, termasuk pencatatan elektroensefalografi (EEG), analisis pemrosesan bahasa alami (NLP), penilaian manual, dan penilaian AI. Hasil menunjukkan bahwa peserta yang hanya bergantung pada otak menunjukkan variasi yang lebih besar dalam gaya penulisan, sementara artikel kelompok LLM cenderung homogen. Selain itu, kelompok LLM menggunakan entitas bernama tertentu paling banyak, sedangkan kelompok yang hanya bergantung pada otak menggunakan 60% lebih sedikit.

Dalam hal beban kognitif, para peneliti menggunakan metode fungsi pengiriman dinamis terarah (dDTF) untuk pengukuran. Analisis electroencephalogram mengungkapkan bahwa ada perbedaan signifikan dalam pola koneksi saraf antara ketiga kelompok peserta. Dengan meningkatnya dukungan eksternal, tingkat koneksi otak secara sistematis menurun: kelompok yang hanya mengandalkan otak menunjukkan koneksi jaringan yang paling kuat dan luas, sementara kelompok yang dibantu LLM memiliki penggabungan keseluruhan yang terlemah.

Dalam eksperimen putaran keempat, peserta yang beralih dari LLM ke hanya mengandalkan otak menunjukkan koneksi saraf yang lebih lemah dan partisipasi jaringan α dan β yang lebih rendah. Sebaliknya, peserta yang beralih dari hanya mengandalkan otak ke LLM menunjukkan kemampuan ingatan yang lebih tinggi dan mengaktifkan kembali node oksipital-parietal dan frontal yang luas.

Hasil wawancara menunjukkan bahwa kelompok LLM memiliki rasa kepemilikan terhadap artikel mereka yang paling rendah, lebih dari 83% peserta tidak dapat mengutip konten yang mereka tulis beberapa menit sebelumnya. Kelompok mesin pencari memiliki rasa kepemilikan yang lebih kuat, tetapi tetap lebih rendah dibandingkan kelompok yang hanya mengandalkan otak.

Penelitian ini menunjukkan bahwa dalam eksperimen selama 4 bulan, peserta kelompok LLM tidak berkinerja sebaik kelompok kontrol yang hanya mengandalkan otak dalam aspek neurologis, linguistik, dan skor. Para peneliti menekankan bahwa sebelum LLM diakui secara luas sebagai bermanfaat bagi manusia, diperlukan lebih banyak "penelitian longitudinal" untuk memahami dampaknya terhadap otak manusia dalam jangka panjang.

Meskipun penelitian ini belum melalui penilaian sejawat, penelitian ini memberikan wawasan penting: ketergantungan berlebihan pada alat kecerdasan buatan dapat mempengaruhi peningkatan keterampilan belajar, terutama bagi pengguna muda. Temuan ini mengingatkan kita untuk tetap berpikir kritis saat menggunakan alat canggih seperti LLM, dan menghindari ketergantungan yang berlebihan.