大規模言語モデルが認知能力に与える影響：MITの最新研究が明らかに

大規模言語モデル（LLM）としてのChatGPTの広範な利用に伴い、それが人間の認知能力に与える影響が研究者の関心を集めている。最近、マサチューセッツ工科大学（MIT）による詳細な研究が行われ、教育環境におけるLLMを用いたライティングタスクが脳と認知能力に与える影響が探求された。

この4ヶ月間にわたる206ページの研究報告は、人工知能チャットボットへの過度な依存が利用者の認知能力を低下させる可能性があることを指摘しています。研究チームは、LLMグループ、検索エンジングループ、そして脳だけに頼るグループの3つの参加者グループを含む実験を設計しました。参加者は、指定された時間内に異なるテーマの文章作成タスクを完了し、合計4回の実験を行いました。

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研究は、参加者のパフォーマンスを評価するために、脳波（EEG）記録、自然言語処理（NLP）分析、人工採点、AI評価などのさまざまな方法を用いました。結果は、脳だけに依存している参加者が執筆スタイルにおいてより大きな多様性を示したのに対し、LLMグループの文章は同質化する傾向があることを示しています。さらに、LLMグループは特定の命名エンティティを最も多く使用し、脳だけに依存しているグループの使用量は60％少なかったです。

認知負荷に関して、研究者は動的指向伝達関数（dDTF）法を用いて測定を行った。脳波分析により、三つのグループの参加者の神経接続パターンに顕著な差異が存在することが明らかになった。外部サポートの増加に伴い、脳の接続度は系統的に低下した：脳だけに依存したグループは最も強く、最も広範なネットワーク接続を示し、LLM補助グループは全体的な結合が最も弱かった。

第4ラウンドの実験では、LLMから脳のみを頼りにする参加者が弱い神経接続と低いαおよびβネットワークの参加度を示しました。一方、脳のみを頼りにする参加者がLLMに切り替えた場合、より高い記憶の想起能力を示し、広範な後頭頂葉および前頭葉のノードが再活性化されました。

インタビューの結果、LLMグループは自分の文章に対する帰属感が最低で、83%以上の参加者が数分前に自分が書いた内容を引用できなかった。検索エンジングループの帰属感は比較的強いが、脳だけに頼るグループよりも低い。

この研究は、4か月間の実験において、LLMグループの参加者が神経、言語、スコアの各レベルで、脳だけに依存する対照グループよりも劣っていることを示しています。研究者たちは、LLMが人類にとって有益であると広く認識される前に、その長期的な影響を理解するために、より多くの「縦の研究」が必要であると強調しています。

この研究はまだ査読を経ていませんが、私たちに重要な洞察を提供しています：人工知能ツールへの過度な依存は、特に若いユーザーにとって学習スキルの向上に影響を与える可能性があります。この発見は、LLMなどの先進的なツールを使用する際には批判的思考を維持し、過度な依存を避けるべきであることを私たちに思い出させます。