MIT-Studie zeigt, dass KI die menschliche Gehirnaktivität vermindert

Eine vom MIT (Massachusetts Institute of Technology) durchgeführte Studie zeigt, dass die Verwendung eines großen Sprachmodells (Large Language Model, LLM) nicht nur die geistige Anstrengung im Moment reduziert, sondern auch anhaltende negative Auswirkungen auf die kognitive Leistung bei nachfolgenden Aufgaben hat.

In dem Experiment arbeiteten die Forscher mit einer kleinen Anzahl von Teilnehmern - eine Einschränkung, die in der Studie [PDF] eingeräumt wird -, die Aufsätze zu verschiedenen Themen schreiben sollten. Eine Gruppe durfte künstliche Intelligenz verwenden (ChatGPT wurde ausgewählt, da die Forscher kaum funktionale Unterschiede zu ähnlichen Werkzeugen sahen), eine andere konnte die Google-Suche nutzen, und eine dritte Gruppe wurde als "brain only" bezeichnet, d. h. sie musste die Aufgabe ohne jegliche technologische Unterstützung lösen.

Bei allen Teilnehmern wurde eine Elektroenzephalografie (EEG) durchgeführt, um das kognitive Engagement und die geistige Belastung zu messen. Die Ergebnisse zeigten unterschiedliche Muster der neuronalen Konnektivität in den Gruppen, die unterschiedliche kognitive Strategien widerspiegeln. Je mehr technische Unterstützung ein Teilnehmer erhielt, desto geringer war seine beobachtete Gehirnaktivität. Die EEG-Analyse bestätigte, dass die "Nur-Gehirn"-Gruppe das höchste Maß an neuronalem Engagement aufwies, gefolgt von der Suchmaschinengruppe, während die KI-Benutzer die geringste Aktivität zeigten.

In der Studie wurde auch die so genannte "Ownership" gemessen, d. h. die Fähigkeit der Teilnehmer, sich an ihr eigenes Schreiben zu erinnern und es zusammenzufassen. Die Eigenverantwortung nahm mit zunehmender technischer Unterstützung deutlich ab. Nur sehr wenige Personen in der LLM-unterstützten Gruppe konnten ihre Aufsätze korrekt paraphrasieren. Darüber hinaus waren die Aufsätze, die mit KI-Unterstützung geschrieben wurden, pro Thema auffallend einheitlich und wiesen im Vergleich zu den anderen Gruppen weit weniger Variationen auf.

Wie erwartet war der visuelle Kortex bei denjenigen, die Suchmaschinen oder ChatGPT benutzten, aktiver, was darauf hindeutet, dass sie sich mehr auf die Ergebnisse der Tools selbst konzentrierten.

Längerfristige Auswirkungen

Nach mehreren Runden des Aufsatzschreibens wurden zwei neue Gruppen gebildet: "Brain-to-LLM" - Teilnehmer, die zunächst ohne Hilfe arbeiteten und später ein LLM benutzen durften - und "LLM-to-Brain" - Teilnehmer, die mit KI-Unterstützung begannen und später selbstständig schreiben mussten.

Die Forscher beobachteten, dass "LLM-zu-Gehirn-Teilnehmer eine schwächere neuronale Konnektivität und ein geringeres Engagement in Alpha- und Beta-Frequenz-Netzwerken aufwiesen, während Brain-zu-LLM-Teilnehmer einen besseren Gedächtnisabruf und eine Reaktivierung weit verbreiteter okzipito-parietaler und präfrontaler Gehirnregionen zeigten. [...] Dies deutet darauf hin, dass die Hinwendung zu KI erst nach einer intensiven Beschäftigung mit einem Thema die kognitive Integration, die Reaktivierung des Gedächtnisses und die Top-down-Kontrolle fördert."

Im Wesentlichen profitieren Menschen am meisten von der KI-Unterstützung, wenn sie ein Thema zunächst mit ihrem eigenen Verstand, ihrer Erfahrung und ihrem Wissen gründlich erforschen. Wenn man sich jedoch von Anfang an auf KI verlässt, scheint das kognitive Engagement allmählich abzunehmen und die Leistung zu beeinträchtigen, wenn die KI-Unterstützung wegfällt.

In der Studie heißt es: "Während des viermonatigen Studienzeitraums schnitten die Teilnehmer mit LLM-Unterstützung im Vergleich zur reinen Gehirngruppe in allen neuronalen, linguistischen und Bewertungskriterien durchweg schlechter ab."

Begrenzte Studie

Angesichts der geringen Stichprobengröße erkennen die Autoren an, dass breitere und vielfältigere Teilnehmergruppen erforderlich sind, um statistisch belastbare Schlussfolgerungen zu ziehen. Angesichts der zunehmenden Integration von KI in die Bildung und das tägliche Leben betonen die Forscher jedoch die dringende Sorge, dass ein übermäßiger Einsatz von KI zu einem Rückgang der grundlegenden Lernfähigkeiten führen könnte.

Schlussfolgerungen

Wenn sich der Trend fortsetzt, menschliches Denken, Reflexion und Synthese durch KI-generierte Inhalte zu ersetzen, könnten sich die Fähigkeiten zum kritischen Denken mit der Zeit verschlechtern. Der Einsatz von KI zur Ergänzung des eigenen Denkprozesses - anstatt ihn vollständig zu ersetzen - führt zu besseren Ergebnissen.

Die Nutzung von Suchmaschinen stellt einen Mittelweg zwischen eigenständigem Denken und KI-gestütztem Verfassen von Texten dar. Da Technologieunternehmen wie Google und Microsoft jedoch zunehmend KI-generierte Antworten in die Suchergebnisse integrieren - und diese oft ganz oben auf der Seite platzieren -, könnten die kognitiven Anforderungen an alltägliche Nutzer sinken, wenn sie sich ausschließlich auf diese automatischen Zusammenfassungen verlassen.

Das Forschungsteam kommt zu dem Schluss, dass weitere Untersuchungen erforderlich sind, um die langfristigen kognitiven Auswirkungen der KI zu verstehen, "bevor LLMs als eindeutiger Nutzen für die Menschheit angesehen werden können".

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