Un estudio del MIT revela que la IA disminuye la participación del cerebro humano

Un estudio realizado por el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) revela que el uso de un gran modelo lingüístico (LLM) no sólo reduce el esfuerzo mental en el momento, sino que también tiene efectos negativos persistentes en el rendimiento cognitivo en tareas posteriores.

En el experimento, los investigadores trabajaron con un número reducido de participantes -una limitación reconocida en el estudio [PDF]- a los que se asignó la redacción de ensayos sobre diversos temas. A un grupo se le permitió utilizar IA (se seleccionó ChatGPT, ya que los investigadores vieron pocas diferencias funcionales entre ésta y otras herramientas similares), otro podía utilizar Google Search, y un tercer grupo fue designado como "sólo cerebro", lo que significaba que tenían que completar la tarea sin ningún tipo de ayuda tecnológica.

A todos los participantes se les realizó un electroencefalograma (EEG) para evaluar el compromiso cognitivo y la carga mental. Los resultados mostraron distintos patrones de conectividad neuronal entre los grupos, que reflejaban diferentes estrategias cognitivas. Cuanto más apoyo tecnológico recibía un participante, menor era su actividad cerebral observada. El análisis del electroencefalograma confirmó que el grupo de "sólo cerebro" mostraba el mayor nivel de compromiso neuronal, seguido del grupo de motores de búsqueda, y los usuarios de inteligencia artificial, el menor.

El estudio también midió lo que denominó "apropiación", es decir, la capacidad de los participantes para recordar y resumir lo que habían escrito. La apropiación disminuyó significativamente a medida que aumentaba la ayuda tecnológica. Muy pocas personas del grupo asistido por la IA podían parafrasear con precisión sus redacciones. Además, los ensayos escritos con ayuda de IA fueron notablemente uniformes por tema, mostrando mucha menos variación en comparación con los otros grupos.

Como era de esperar, el córtex visual estaba más activo entre los que utilizaban motores de búsqueda o ChatGPT, lo que indica una mayor atención a los resultados de las propias herramientas.

Efectos a largo plazo

Tras varias rondas de redacción, se formaron dos nuevos grupos: "Cerebro a LLM" -participantes que inicialmente trabajaron sin ayuda y posteriormente se les permitió utilizar un LLM- y "LLM a cerebro" -aquellos que empezaron con ayuda de la IA y posteriormente se les pidió que escribieran de forma independiente-.

Los investigadores observaron que "los participantes de LLM a cerebro mostraban una conectividad neuronal más débil y un menor compromiso en las redes de frecuencias alfa y beta, mientras que los participantes de cerebro a LLM mostraban un mejor recuerdo y una reactivación de regiones cerebrales occipito-parietales y prefrontales generalizadas. [...] Esto sugiere que recurrir a la IA sólo después de profundizar en un tema favorece la integración cognitiva, la reactivación de la memoria y el control descendente".

En esencia, las personas se benefician más de la ayuda de la IA cuando primero exploran a fondo un tema utilizando su propio intelecto, experiencia y conocimientos. Sin embargo, depender de la IA desde el principio parece reducir gradualmente el compromiso cognitivo y perjudica el rendimiento cuando se retira la ayuda de la IA.

Según el artículo, "durante los cuatro meses que duró el estudio, los participantes asistidos por LLM obtuvieron sistemáticamente peores resultados que los del grupo de sólo cerebro en las métricas neuronales, lingüísticas y de puntuación."

Estudio limitado

Dado el pequeño tamaño de la muestra, los autores reconocen la necesidad de contar con grupos de participantes más amplios y diversos para obtener conclusiones estadísticamente sólidas. Aun así, a medida que la IA se integra cada vez más en la educación y la vida cotidiana, los investigadores subrayan la urgente preocupación de que una dependencia excesiva de la IA pueda conducir a una disminución de las capacidades esenciales de aprendizaje.

Conclusiones

Si continúa la tendencia a sustituir el razonamiento, la reflexión y la síntesis humanos por contenidos generados por IA, las habilidades de pensamiento crítico pueden deteriorarse con el tiempo. Utilizar la IA para complementar el propio proceso de pensamiento -en lugar de sustituirlo por completo- conduce a mejores resultados.

El uso de motores de búsqueda ocupaba un punto intermedio entre el pensamiento sin ayuda y la composición dependiente de la IA. Sin embargo, con empresas tecnológicas como Google y Microsoft integrando cada vez más respuestas generadas por IA en los resultados de las búsquedas -a menudo situándolas en la parte superior de la página-, la demanda cognitiva de los usuarios cotidianos puede disminuir si confían únicamente en estos resúmenes automatizados.

El equipo de investigación concluye que es necesario seguir investigando para comprender el impacto cognitivo a largo plazo de la IA "antes de que los LLM puedan considerarse un beneficio inequívoco para la humanidad."

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