IA é conveniente, mas reduz nossa atividade cerebral

IA é conveniente, mas reduz nossa atividade cerebral

Terceirizar escrita e pensamento para a inteligência artificial pode comprometer nosso desenvolvimento cognitivo, revela MIT

Quem faz meus cursos e treinamentos sabe qual é o meu mantra: não aceite o que a inteligência artificial te entrega de primeira. Leia, questione, interaja mais. Faça uma verdadeira co-criação. Evite o efeito UAU extremo e melhore o que chegou para você.

Agora, um estudo do Media LAB, do MIT, mostra que as ferramentas de IA, especialmente o ChatGPT, reduz a nossa atividade cerebral. Estudaram o cérebro em atividades de busca (buscadores/search), GPT e só cérebro.

O estudo “Your Brain on ChatGPT” representa a primeira investigação científica rigorosa a medir diretamente a atividade cerebral enquanto pessoas usam IA para escrever, revelando descobertas que podem mudar nossa compreensão sobre aprendizagem e cognição na era digital.

A região frontal do cérebro organiza ideias e planeja a estrutura do texto. As áreas de linguagem buscam palavras precisas e constroem frases coerentes. Os centros de memória recuperam conhecimentos e experiências relevantes. As redes de atenção mantêm o foco no objetivo principal enquanto filtram distrações.

Este processo, embora trabalhoso, é fundamental para o aprendizado. Cada vez que lutamos para encontrar a palavra certa ou reorganizamos um parágrafo, estamos fortalecendo conexões neurais que nos tornam escritores e pensadores mais hábeis. É como um músculo que se desenvolve através do exercício – sem o esforço, não há crescimento.

Com o surgimento de ferramentas como o ChatGPT, parte deste “exercício mental” pode ser terceirizada para a máquina. A ferramenta pode sugerir ideias, estruturar argumentos, refinar a linguagem e até mesmo escrever parágrafos inteiros. Isso levanta uma questão fundamental: quando transferimos essas funções para a IA, o que acontece com nosso próprio desenvolvimento cognitivo?

Os pesquisadores enfrentaram um desafio metodológico complexo. Como medir algo tão sutil quanto o impacto cognitivo da IA? Eles desenvolveram uma abordagem multifacetada que combina neurociência, linguística computacional e psicologia educacional.

Primeiro, eles recrutaram 54 estudantes universitários de instituições prestigiosas como MIT, Harvard e Wellesley. A escolha não foi aleatória – estes estudantes representam pessoas com alta capacidade cognitiva e familiaridade com tecnologia, criando um grupo ideal para detectar diferenças sutis no desempenho.

Os participantes foram divididos em três grupos, cada um representando uma abordagem diferente para a escrita:

Grupo cérebro-apenas escreveu completamente sem ferramentas externas, confiando exclusivamente em suas próprias capacidades cognitivas. Este grupo serve como nossa “linha de base” – mostra como o cérebro funciona quando precisa realizar todo o trabalho de escrita internamente.

Grupo mecanismo de busca podia usar ferramentas de pesquisa tradicionais como Google, mas sem recursos de IA generativa. Este grupo representa um meio-termo interessante – eles têm acesso a informações externas, mas ainda precisam processar, sintetizar e organizar essas informações por conta própria.

Grupo LLM teve acesso ao ChatGPT e podia interagir livremente com a ferramenta para auxiliar na escrita. Este grupo representa o uso típico de IA generativa que vemos hoje em escolas e universidades.

A parte mais inovadora do estudo foi o uso de eletroencefalografia (EEG) para medir a atividade cerebral em tempo real. O EEG funciona como um “estetoscópio para o cérebro”, que detecta os impulsos elétricos gerados quando neurônios se comunicam entre si.

Os pesquisadores usaram um equipamento sofisticado com 32 eletrodos distribuídos pelo couro cabeludo, capturando sinais elétricos 500 vezes por segundo. Isso permitiu mapear não apenas quais regiões do cérebro estavam ativas, mas também como elas se comunicavam entre si – um aspecto crucial para entender processos cognitivos complexos como a escrita.

Lei da Conectividade Decrescente

O achado mais surpreendente foi uma relação clara e consistente entre o nível de suporte tecnológico e a atividade cerebral. Quanto mais sofisticada a ferramenta utilizada, menor era o engajamento neural dos participantes.

Para entender isso, imagine três pianistas tocando a mesma música. O primeiro toca em um piano acústico tradicional, onde cada nota requer pressão precisa das teclas, coordenação entre ambas as mãos e atenção constante à dinâmica e expressão. O segundo toca em um piano digital com algumas funções automatizadas, talvez correção de ritmo ou harmonização automática. O terceiro usa um teclado que pode tocar a música inteira com o apertar de um botão, permitindo apenas pequenos ajustes.

Os dados de EEG mostraram exatamente isso acontecendo no cérebro durante a escrita. O grupo Cérebro-Apenas demonstrou redes neurais robustas e amplamente distribuídas, com múltiplas regiões cerebrais trabalhando em coordenação estreita. Era como se o cérebro inteiro estivesse engajado na tarefa, criando uma rica tapeçaria de conexões neurais.

O grupo com Mecanismo de Busca mostrou um padrão intermediário. Ainda havia considerável atividade neural, mas algumas redes estavam menos ativas comparadas ao grupo Cérebro-Apenas. Era como se certas funções cognitivas fossem parcialmente “terceirizadas” para a ferramenta de busca.

O grupo LLM apresentou o padrão mais notável: conectividade neural significativamente reduzida em quase todas as medidas. As redes que normalmente trabalhariam intensamente durante a escrita mostraram atividade substancialmente menor. Era como se o cérebro estivesse “descansando” durante uma tarefa que deveria ser cognitivamente exigente.

Para saber mais sobre o estudo, acesse a íntegra aqui: https://www.brainonllm.com ou, se estiver com preguiça, ouça o podcast gerado pelo Notebook LM: https://notebooklm.google.com/notebook/6e7777b0-e125-4dc5-833b-fa36039aadc6/audio

Interaja! Não aceite o que a IA te entrega de primeira.

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