حذر فريق باحثين أميركي من أن استخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من البحث عن المعلومات باستخدام أدوات البحث المعتادة على الإنترنت لا يؤدي إلا إلى معرفة سطحية للباحث، وسرعان ما تتحول أي عملية تعلم إلى عملية «سلبية»، وفقا لفريق من الباحثين الأميركيين.
وقال الفريق في ورقة بحثية نشرتها مجلة «بي إن إيه إس نيكسوس» التابعة للأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة: «عندما يبحث الأفراد عن موضوع من خلال نماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي، فإنهم يخاطرون باكتساب معرفة سطحية أكثر مما لو تعلموا من خلال البحث التقليدي على الإنترنت، حتى عندما تكون الحقائق الأساسية في النتائج متطابقة».
لقد غيرت برامج محادثة الذكاء الاصطناعي مثل «شات جي بي تي» و«جيمني» وغيرهما من البرامج المماثلة طريقة كتابة الطلاب للنصوص والعثور على المعلومات في المدارس والجامعات، إلا أن الباحثة شيري ميلوماند من جامعة بنسلفانيا والباحث جين هو يون من جامعة ولاية نيو مكسيكو تقولان إن مستخدمي برامج المحادثة يحرمون أنفسهم من فرص «اكتشاف المعلومات بأنفسهم».
وذكر الباحثان في ورقتهما البحثية، مستشهدين بسبع تجارب إلكترونية ومعملية: «أولئك الذين يتعلمون من نماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي (مقارنة بروابط الويب التقليدية) يشعرون باهتمام أقل بصياغة توصياتهم، والأهم من ذلك، أنهم يقدمون توصيات أكثر شمولاً وأقل أصالة، وبالتالي أقل عرضة للتبني من قبل المتلقين». وأوضح الفريق البحثي: «أفاد الذين شملتهم الدراسة باكتساب معرفة أقل عمقاً عبر استخدام نماذج اللغة الكبيرة حتى عندما تم تعزيز النتائج بروابط إنترنت آنية».
ووفقاً لميلوماند وجين، «في حين أن البحث عبر نماذج اللغة الكبيرة يسهل بلا شك اكتساب المعلومات»، إلا أنه قد يقوض التعلم في الوقت نفسه مقارنة بقراءة العناصر التي تظهر في محركات البحث التقليدية. وأضاف الفريق: «من مخاطر الاعتماد على نماذج اللغة الكبيرة بدلاً من روابط البحث التقليدية على الإنترنت أنه قد يحول التعلم من نشاط أكثر فعالية إلى نشاط سلبي – وهو ما ثبت أنه يؤدي إلى نتائج تعلم أقل في بيئات أخرى».
