استخدام ChatGPT قد يُفسد عقلك.. باحثون يكشفون مدى تأثيره على مهاراتك الحياتية

منذ ظهور ChatGPT قبل ثلاث سنوات تقريبًا، ثار جدل واسع حول تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على التعلم. فهل هي أدوات مفيدة للتعليم الشخصي، أم أنها مدخلٌ للغش الأكاديمي؟
والأهم من ذلك، كان هناك قلق من أن استخدام الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى «تبسيط» واسع النطاق، أو تراجع في القدرة على التفكير النقدي. ويذهب هذا الجدل إلى أنه إذا استخدم الطلاب أدوات الذكاء الاصطناعي مبكرًا جدًا، فقد لا يطورون المهارات الأساسية للتفكير النقدي وحل المشكلات.
هل هذا صحيح؟ وفقًا لدراسة حديثة أجراها علماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، يبدو الأمر كذلك. يقول الباحثون إن استخدام ChatGPT للمساعدة في كتابة المقالات يمكن أن يؤدي إلى «ديون معرفية» و«انخفاض محتمل في مهارات التعلم».
فماذا وجدت الدراسة؟
الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي والدماغ وحده
على مدار أربعة أشهر، طلب فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من 54 بالغًا كتابة سلسلة من ثلاثة مقالات باستخدام إما الذكاء الاصطناعي (ChatGPT)، أو محرك بحث، أو أدمغتهم (مجموعة «الدماغ فقط»). قام الفريق بقياس التفاعل المعرفي من خلال فحص النشاط الكهربائي في الدماغ والتحليل اللغوي للمقالات.
كان التفاعل المعرفي لدى من استخدموا الذكاء الاصطناعي أقل بكثير من المجموعتين الأخريين. كما واجهت هذه المجموعة صعوبة في تذكر الاقتباسات من مقالاتهم، وشعرت بانخفاض في شعورها بالملكية تجاهها.
ومن المثير للاهتمام، أن المشاركين بدّلوا الأدوار في المقال الرابع والأخير (مجموعة الدماغ فقط استخدمت الذكاء الاصطناعي، والعكس صحيح). كان أداء مجموعة الذكاء الاصطناعي والدماغ أسوأ، وكان تفاعلها أفضل بقليل من المجموعة الأخرى خلال جلستها الأولى، وهو أقل بكثير من تفاعل مجموعة الدماغ فقط في جلستها الثالثة.
يدّعي المؤلفون أن هذا يُظهر كيف أدى الاستخدام المُطوّل للذكاء الاصطناعي إلى تراكم «الديون المعرفية» لدى المشاركين. وعندما أتيحت لهم الفرصة أخيرًا لاستخدام أدمغتهم، لم يتمكنوا من تكرار التفاعل أو الأداء بنفس جودة المجموعتين الأخريين.
بحذر، يُشير المؤلفون إلى أن 18 مشاركًا فقط (ستة لكل حالة) أكملوا الجلسة الرابعة والأخيرة. لذلك، تُعدّ هذه النتائج أولية وتتطلب مزيدًا من الاختبار.
هل يُظهر هذا حقًا أن الذكاء الاصطناعي يجعلنا أكثر غباءً؟
لا تعني هذه النتائج بالضرورة أن الطلاب الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي تراكموا «الديون المعرفية». في رأينا، تُعزى هذه النتائج إلى التصميم المُحدد للدراسة.
من المرجح أن يكون التغيير في الترابط العصبي للمجموعة التي استخدمت الدماغ فقط خلال الجلسات الثلاث الأولى نتيجةً لزيادة إلمامها بمهمة الدراسة، وهي ظاهرة تُعرف باسم «تأثير التآلف». فمع تكرار المشاركين في الدراسة للمهمة، أصبحوا أكثر إلمامًا وكفاءة، وتتكيف استراتيجيتهم المعرفية وفقًا لذلك.
عندما تمكنت مجموعة الذكاء الاصطناعي أخيرًا من «استخدام أدمغتهم»، كانوا يؤدون المهمة مرة واحدة فقط. ونتيجةً لذلك، لم يتمكنوا من مطابقة تجربة المجموعة الأخرى. ولم يحققوا سوى تفاعل أفضل بقليل من مجموعة الدماغ فقط خلال الجلسة الأولى.
ولتبرير ادعاءات الباحثين تمامًا، سيحتاج المشاركون في مجموعة الذكاء الاصطناعي إلى إكمال ثلاث جلسات كتابة بدون استخدام الذكاء الاصطناعي.
وبالمثل، فإن حقيقة أن مجموعة الدماغ استخدمت ChatGPT بشكل أكثر إنتاجيةً واستراتيجيةً ترجع على الأرجح إلى طبيعة مهمة الكتابة الرابعة، والتي تطلبت كتابة مقال حول أحد المواضيع الثلاثة السابقة.
بما أن الكتابة بدون الذكاء الاصطناعي تتطلب جهدًا أكبر، فقد اكتسبوا قدرةً أفضل على تذكر ما كتبوه سابقًا. ولذلك، استخدموا الذكاء الاصطناعي في المقام الأول للبحث عن معلومات جديدة وصقل ما كتبوه سابقًا.
ما هي آثار الذكاء الاصطناعي على التقييم؟
لفهم الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي، يمكننا العودة إلى ما حدث عندما أصبحت الآلات الحاسبة متاحة لأول مرة.
في سبعينيات القرن الماضي، تم تنظيم تأثيرها من خلال جعل الامتحانات أكثر صعوبة. فبدلًا من إجراء العمليات الحسابية يدويًا، كان يُتوقع من الطلاب استخدام الآلات الحاسبة وتكريس جهودهم المعرفية لمهام أكثر تعقيدًا.
في الواقع، رُفع مستوى الأداء بشكل كبير، مما جعل الطلاب يعملون بنفس القدر من الاجتهاد (إن لم يكن أكثر) مما كانوا عليه قبل ظهور الآلات الحاسبة.
يكمن التحدي الذي يواجهه الذكاء الاصطناعي في أن المعلمين، في معظم الأحيان، لم يرفعوا مستوى أدائهم بما يجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من العملية التعليمية. لا يزال المعلمون يطلبون من الطلاب إكمال نفس المهام ويتوقعون نفس مستوى العمل الذي كانوا يتوقعونه قبل خمس سنوات.
في مثل هذه الحالات، قد يكون الذكاء الاصطناعي ضارًا بالفعل. قد يُحمّل الطلاب في الغالب مسؤولية التفاعل النقدي مع التعلم، مما يؤدي إلى «كسل ما وراء المعرفي».
ومع ذلك، وكما هو الحال مع الآلات الحاسبة، يمكن للذكاء الاصطناعي، بل وينبغي عليه، أن يساعدنا في إنجاز مهام كانت مستحيلة سابقًا، ولا تزال تتطلب تفاعلًا كبيرًا. على سبيل المثال، قد نطلب من الطلاب استخدام الذكاء الاصطناعي لإعداد خطة درس مفصلة، ​​والتي سيتم تقييمها بعد ذلك من حيث الجودة والسلامة التربوية في امتحان شفوي.
في دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، كان المشاركون الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي يُنتجون مقالاتٍ «عادية». عدّلوا تفاعلهم لتقديم مستوى العمل المتوقع منهم.
سيحدث الأمر نفسه إذا طُلب من الطلاب إجراء عمليات حسابية معقدة باستخدام آلة حاسبة أو بدونها. ستتعرق المجموعة التي تُجري الحسابات يدويًا، بينما بالكاد يرمش من يستخدمون الآلات الحاسبة.
تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي
تحتاج الأجيال الحالية والمستقبلية إلى القدرة على التفكير النقدي والإبداعي وحل المشكلات. ومع ذلك، يُغيّر الذكاء الاصطناعي معنى هذه الأشياء.
لم يعد إنتاج المقالات بالقلم والورقة دليلًا على القدرة على التفكير النقدي، تمامًا كما لم يعد إجراء القسمة المطولة دليلًا على المهارات الحسابية.
إن معرفة متى وأين وكيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي هو مفتاح النجاح على المدى الطويل وتنمية المهارات. إن تحديد أولويات المهام التي يُمكن تفويضها إلى الذكاء الاصطناعي لتقليل التراكم المعرفي لا يقل أهمية عن فهم المهام التي تتطلب إبداعًا وتفكيرًا نقديًا حقيقيًا.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

موجز نيوز

منذ 6 ساعات

• موجز نيوز

استخدام ChatGPT قد يُفسد عقلك.. باحثون يكشفون مدى تأثيره على مهاراتك الحياتية

منذ ظهور ChatGPT قبل ثلاث سنوات تقريبًا، ثار جدل واسع حول تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على التعلم. فهل هي أدوات مفيدة للتعليم الشخصي، أم أنها مدخلٌ للغش الأكاديمي؟ والأهم من ذلك، كان هناك قلق من أن استخدام الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى «تبسيط» واسع النطاق، أو تراجع في القدرة على التفكير النقدي. ويذهب هذا الجدل إلى أنه إذا استخدم الطلاب أدوات الذكاء الاصطناعي مبكرًا جدًا، فقد لا يطورون المهارات الأساسية للتفكير النقدي وحل المشكلات. هل هذا صحيح؟ وفقًا لدراسة حديثة أجراها علماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، يبدو الأمر كذلك. يقول الباحثون إن استخدام ChatGPT للمساعدة في كتابة المقالات يمكن أن يؤدي إلى «ديون معرفية» و«انخفاض محتمل في مهارات التعلم». فماذا وجدت الدراسة؟ الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي والدماغ وحده على مدار أربعة أشهر، طلب فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من 54 بالغًا كتابة سلسلة من ثلاثة مقالات باستخدام إما الذكاء الاصطناعي (ChatGPT)، أو محرك بحث، أو أدمغتهم (مجموعة «الدماغ فقط»). قام الفريق بقياس التفاعل المعرفي من خلال فحص النشاط الكهربائي في الدماغ والتحليل اللغوي للمقالات. كان التفاعل المعرفي لدى من استخدموا الذكاء الاصطناعي أقل بكثير من المجموعتين الأخريين. كما واجهت هذه المجموعة صعوبة في تذكر الاقتباسات من مقالاتهم، وشعرت بانخفاض في شعورها بالملكية تجاهها. ومن المثير للاهتمام، أن المشاركين بدّلوا الأدوار في المقال الرابع والأخير (مجموعة الدماغ فقط استخدمت الذكاء الاصطناعي، والعكس صحيح). كان أداء مجموعة الذكاء الاصطناعي والدماغ أسوأ، وكان تفاعلها أفضل بقليل من المجموعة الأخرى خلال جلستها الأولى، وهو أقل بكثير من تفاعل مجموعة الدماغ فقط في جلستها الثالثة. يدّعي المؤلفون أن هذا يُظهر كيف أدى الاستخدام المُطوّل للذكاء الاصطناعي إلى تراكم «الديون المعرفية» لدى المشاركين. وعندما أتيحت لهم الفرصة أخيرًا لاستخدام أدمغتهم، لم يتمكنوا من تكرار التفاعل أو الأداء بنفس جودة المجموعتين الأخريين. بحذر، يُشير المؤلفون إلى أن 18 مشاركًا فقط (ستة لكل حالة) أكملوا الجلسة الرابعة والأخيرة. لذلك، تُعدّ هذه النتائج أولية وتتطلب مزيدًا من الاختبار. هل يُظهر هذا حقًا أن الذكاء الاصطناعي يجعلنا أكثر غباءً؟ لا تعني هذه النتائج بالضرورة أن الطلاب الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي تراكموا «الديون المعرفية». في رأينا، تُعزى هذه النتائج إلى التصميم المُحدد للدراسة. من المرجح أن يكون التغيير في الترابط العصبي للمجموعة التي استخدمت الدماغ فقط خلال الجلسات الثلاث الأولى نتيجةً لزيادة إلمامها بمهمة الدراسة، وهي ظاهرة تُعرف باسم «تأثير التآلف». فمع تكرار المشاركين في الدراسة للمهمة، أصبحوا أكثر إلمامًا وكفاءة، وتتكيف استراتيجيتهم المعرفية وفقًا لذلك. عندما تمكنت مجموعة الذكاء الاصطناعي أخيرًا من «استخدام أدمغتهم»، كانوا يؤدون المهمة مرة واحدة فقط. ونتيجةً لذلك، لم يتمكنوا من مطابقة تجربة المجموعة الأخرى. ولم يحققوا سوى تفاعل أفضل بقليل من مجموعة الدماغ فقط خلال الجلسة الأولى. ولتبرير ادعاءات الباحثين تمامًا، سيحتاج المشاركون في مجموعة الذكاء الاصطناعي إلى إكمال ثلاث جلسات كتابة بدون استخدام الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، فإن حقيقة أن مجموعة الدماغ استخدمت ChatGPT بشكل أكثر إنتاجيةً واستراتيجيةً ترجع على الأرجح إلى طبيعة مهمة الكتابة الرابعة، والتي تطلبت كتابة مقال حول أحد المواضيع الثلاثة السابقة. بما أن الكتابة بدون الذكاء الاصطناعي تتطلب جهدًا أكبر، فقد اكتسبوا قدرةً أفضل على تذكر ما كتبوه سابقًا. ولذلك، استخدموا الذكاء الاصطناعي في المقام الأول للبحث عن معلومات جديدة وصقل ما كتبوه سابقًا. ما هي آثار الذكاء الاصطناعي على التقييم؟ لفهم الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي، يمكننا العودة إلى ما حدث عندما أصبحت الآلات الحاسبة متاحة لأول مرة. في سبعينيات القرن الماضي، تم تنظيم تأثيرها من خلال جعل الامتحانات أكثر صعوبة. فبدلًا من إجراء العمليات الحسابية يدويًا، كان يُتوقع من الطلاب استخدام الآلات الحاسبة وتكريس جهودهم المعرفية لمهام أكثر تعقيدًا. في الواقع، رُفع مستوى الأداء بشكل كبير، مما جعل الطلاب يعملون بنفس القدر من الاجتهاد (إن لم يكن أكثر) مما كانوا عليه قبل ظهور الآلات الحاسبة. يكمن التحدي الذي يواجهه الذكاء الاصطناعي في أن المعلمين، في معظم الأحيان، لم يرفعوا مستوى أدائهم بما يجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من العملية التعليمية. لا يزال المعلمون يطلبون من الطلاب إكمال نفس المهام ويتوقعون نفس مستوى العمل الذي كانوا يتوقعونه قبل خمس سنوات. في مثل هذه الحالات، قد يكون الذكاء الاصطناعي ضارًا بالفعل. قد يُحمّل الطلاب في الغالب مسؤولية التفاعل النقدي مع التعلم، مما يؤدي إلى «كسل ما وراء المعرفي». ومع ذلك، وكما هو الحال مع الآلات الحاسبة، يمكن للذكاء الاصطناعي، بل وينبغي عليه، أن يساعدنا في إنجاز مهام كانت مستحيلة سابقًا، ولا تزال تتطلب تفاعلًا كبيرًا. على سبيل المثال، قد نطلب من الطلاب استخدام الذكاء الاصطناعي لإعداد خطة درس مفصلة، ​​والتي سيتم تقييمها بعد ذلك من حيث الجودة والسلامة التربوية في امتحان شفوي. في دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، كان المشاركون الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي يُنتجون مقالاتٍ «عادية». عدّلوا تفاعلهم لتقديم مستوى العمل المتوقع منهم. سيحدث الأمر نفسه إذا طُلب من الطلاب إجراء عمليات حسابية معقدة باستخدام آلة حاسبة أو بدونها. ستتعرق المجموعة التي تُجري الحسابات يدويًا، بينما بالكاد يرمش من يستخدمون الآلات الحاسبة. تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي تحتاج الأجيال الحالية والمستقبلية إلى القدرة على التفكير النقدي والإبداعي وحل المشكلات. ومع ذلك، يُغيّر الذكاء الاصطناعي معنى هذه الأشياء. لم يعد إنتاج المقالات بالقلم والورقة دليلًا على القدرة على التفكير النقدي، تمامًا كما لم يعد إجراء القسمة المطولة دليلًا على المهارات الحسابية. إن معرفة متى وأين وكيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي هو مفتاح النجاح على المدى الطويل وتنمية المهارات. إن تحديد أولويات المهام التي يُمكن تفويضها إلى الذكاء الاصطناعي لتقليل التراكم المعرفي لا يقل أهمية عن فهم المهام التي تتطلب إبداعًا وتفكيرًا نقديًا حقيقيًا.

نافذة على العالم

منذ 18 ساعات

• نافذة على العالم

أخبار التكنولوجيا : كيف استخدمت ابنة بيل جيتس ChatGPT لتوسيع شركتها الناشئة؟

الأربعاء 25 يونيو 2025 02:30 مساءً نافذة على العالم - في وقت باتت فيه أدوات الذكاء الاصطناعي تلعب دورًا محوريًا في دفع عجلة الابتكار وريادة الأعمال، لجأت فيبي جيتس، ابنة مؤسس مايكروسوفت بيل جيتس، إلى شات جي بي تي من أوبن إيه آي لدعم شركتها الناشئة في مجال تكنولوجيا الموضة. وقالت فيبي، إلى جانب شريكتها في التأسيس صوفيا كياني، إنهما استخدمتا الأداة لتحسين أداء الفيديوهات الترويجية لشركتهما "فيا" (Phia)، بعد تحليل مقطعين انتشرا بشكل كبير على وسائل التواصل الاجتماعي. أوضحت الشريكتان أن ChatGPT ساعدهما في "الهندسة العكسية" لمقاطع الفيديو التي حققت نسب مشاهدة ضخمة، من خلال تفريغ المحتوى النصي لها، وتحليل عناصر الجذب فيها، وتحديد ما الذي جعلها تنتشر بهذه السرعة على مختلف المنصات. وقالت كياني: "استطعت أن أفهم من خلال ChatGPT ما هو عنصر الجذب في بداية الفيديو، وما هي طريقة سرد المحتوى في الوسط، وكيف كانت الخاتمة." أكدت كياني أن أي صاحب مشروع اليوم "لا ينبغي أن يبدأ من الصفر"، مشيرة إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أصبحت أساسية في تحليل التوجهات واستخلاص الدروس منها، فالأمر لا يقتصر فقط على تفسير أسباب انتشار المحتوى، بل يشمل أيضًا تقديم مقترحات عملية لإعادة تطبيق الفكرة بما يخدم أهداف التسويق والنمو. مع تزايد أهمية الحضور على وسائل التواصل الاجتماعي في الخطط التسويقية، باتت جودة الفيديوهات عاملاً حاسمًا في تعزيز الرؤية وبناء قاعدة جماهيرية. وبحسب جيتس وكياني، يمكن لـ ChatGPT أن يقدّم نصائح حول مواقع المنتجات داخل الفيديو، وصياغة سيناريوهات تشد الانتباه من اللحظة الأولى، وحتى تحديد أفضل توقيت للنشر لتحقيق أقصى تفاعل. كما يقدم مقترحات ذكية لتوزيع الميزانيات التسويقية بطريقة أكثر كفاءة. تجربة "فيا" تعكس تحولًا أوسع في الطريقة التي يتعامل بها رواد الأعمال مع أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث لم تعد هذه الأدوات مجرد محركات للإجابات العامة، بل أصبحت بمثابة شركاء استراتيجيين في صنع القرار وتحقيق الأثر. ومع ذلك، يبقى نجاح استخدام الذكاء الاصطناعي مرهونًا بمدى وعي المستخدم وقدرته على تطبيق النتائج بطريقة مدروسة وذكية.

رقمي

منذ 19 ساعات

• رقمي

رقاقة ضوئية ثورية من MIT تعد بإنترنت "بسرعة الضوء" وتمهد لجيل 6G

في إنجاز علمي مذهل، طوّر باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) شريحةً فوتونية صغيرة الحجم قادرة على معالجة الإشارات اللاسلكية باستخدام الضوء بدلًا من الكهرباء، مما يمهّد الطريق نحو عصر جديد من شبكات الجيل السادس (6G) بسرعات غير مسبوقة. شريحة بحجم ظفر إصبع… وأداء خارق الشريحة الجديدة، التي لا يتجاوز حجمها ظفر إصبع، قادرة على تصنيف الإشارات اللاسلكية خلال 120 نانوثانية فقط بدقة تصل إلى 95%، مع استهلاك طاقة أقل بكثير من الأنظمة الرقمية التقليدية. وقد اعتُبر هذا التطور 'قفزة تقنية هائلة' قد تعيد رسم مستقبل الشبكات الذكية والذكاء الاصطناعي الفوري. المعالجة بسرعة الضوء يُطلق على الشريحة اسم MAFT-ONN، وهي تعمل مباشرة ضمن نطاق التردد دون الحاجة إلى تحويل الإشارات إلى صور رقمية، وهو ما يوفّر وقتًا ثمينًا كانت تستهلكه الأنظمة التقليدية. وتمكّن الفريق من تصميم بنية تحتوي على طبقات عصبية تستخدم كاشفًا ضوئيًا واحدًا فقط لكل طبقة، وهو أمر كان يُعتقد أنه غير ممكن سابقًا. نحو ذكاء اصطناعي فوري و6G حقيقي الشريحة قادرة على التعرف على أنماط الإشارات اللاسلكية بدقة تصل إلى 99% عند استخدام عدة قياسات، ما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل: السيارات ذاتية القيادة التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات فورية. التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات فورية. الأجهزة الطبية مثل منظمات ضربات القلب التي تتطلب استجابات لحظية. مثل منظمات ضربات القلب التي تتطلب استجابات لحظية. شبكات إنترنت الأشياء التي تحتاج إلى استهلاك طاقة منخفض والتشغيل طويل المدى. مستقبل واعد وتطبيقات واسعة يتوقع الباحثون أن تُستخدم هذه التقنية في بناء شبكات 6G فائقة السرعة، خاصة مع التقارير التي تشير إلى أن هذه الشبكات قد تصل إلى سرعات 1 تيرابت في الثانية، أي أسرع بـ 8000 مرة من شبكات الجيل الخامس الحالية. كما أشار الفريق إلى أن تصنيع هذه الشريحة ممكن باستخدام تقنيات السيليكون التقليدية، ما يجعل دمجها في الأجهزة الاستهلاكية أمرًا ممكنًا دون تغيير البنية التحتية للمصانع. ما بعد الكهرباء: عصر الضوء قادم الباحث رونالد ديفيس الثالث، قائد المشروع، أكّد أن التقنية قادرة على دمج ما يصل إلى 10,000 خلية عصبية داخل شريحة واحدة، مما يفتح المجال لتطبيقات ذكاء اصطناعي معقدة مثل نماذج Transformers، ولكن بسرعات ضوئية واستهلاك طاقة منخفض جدًا. خلاصة: هذا الابتكار لا يمثل فقط تسريعًا في معالجة البيانات، بل قد يكون اللبنة الأولى لبنية تحتية رقمية تعتمد على الضوء بدلًا من الكهرباء، ما يُحدث ثورة حقيقية في طريقة تفاعل الأجهزة مع العالم من حولها. المصدر