Menunda mesin untuk membuat keputusan kita dapat memiliki konsekuensi bencana ketika datang kehidupan manusia. (Kredit: © Jakub Jirsak | DreamStime.com)
Hanya ada begitu banyak pemikiran yang bisa kita lakukan di kepala kita. Cobalah membagi 16.951 dengan 67 tanpa meraih pena dan kertas. Atau kalkulator. Coba lakukan belanja mingguan tanpa daftar di belakang kwitansi minggu lalu. Atau di ponsel Anda.
Dengan mengandalkan perangkat ini untuk membantu membuat hidup kita lebih mudah, apakah kita membuat diri kita lebih pintar atau bodoh? Sudahkah kita memperdagangkan keuntungan efisiensi untuk semakin dekat dengan kebodohan sebagai spesies?
Pertanyaan ini sangat penting untuk dipertimbangkan sehubungan dengan teknologi generatif kecerdasan buatan (AI) seperti ChatGPT, AI Chatbot yang dimiliki oleh perusahaan teknologi Openai, yang pada saat penulisan digunakan oleh 300 juta orang setiap minggu.
Menurut sebuah makalah baru -baru ini oleh tim peneliti dari Microsoft dan Universitas Carnegie Mellon di Amerika Serikat, jawabannya mungkin ya. Tapi ada lebih banyak cerita.
Berpikir dengan baik
Para peneliti menilai bagaimana pengguna memahami efek AI generatif terhadap pemikiran kritis mereka sendiri.
Secara umum, pemikiran kritis berkaitan dengan pemikiran dengan baik.
Salah satu cara kita melakukan ini adalah dengan menilai proses pemikiran kita sendiri terhadap norma -norma dan metode penalaran yang baik. Norma -norma ini mencakup nilai -nilai seperti presisi, kejelasan, akurasi, luas, kedalaman, relevansi, signifikansi dan kemerdekaan argumen.
Faktor -faktor lain yang dapat mempengaruhi kualitas berpikir termasuk pengaruh pandangan dunia kita yang ada, bias kognitif, dan ketergantungan pada model mental yang tidak lengkap atau tidak akurat.
Para penulis penelitian baru -baru ini mengadopsi definisi pemikiran kritis yang dikembangkan oleh psikolog pendidikan Amerika Benjamin Bloom dan rekannya pada tahun 1956. Ini bukan definisi sama sekali. Sebaliknya itu adalah cara hierarkis untuk mengkategorikan keterampilan kognitif, termasuk mengingat informasi, pemahaman, aplikasi, analisis, sintesis dan evaluasi.
Para penulis menyatakan bahwa mereka lebih suka kategorisasi ini, juga dikenal sebagai “taksonomi”, karena sederhana dan mudah diterapkan. Namun, karena dirancang telah tidak disukai dan telah didiskreditkan oleh Robert Marzano dan memang oleh Bloom sendiri.
Secara khusus, ia mengasumsikan ada hierarki keterampilan kognitif di mana apa yang disebut keterampilan “orde tinggi” dibangun di atas keterampilan “orde rendah”. Ini tidak berlaku dengan alasan logis atau berbasis bukti. Misalnya, evaluasi, biasanya dipandang sebagai proses puncak atau tingkat tinggi, dapat menjadi awal dari penyelidikan atau sangat mudah dilakukan dalam beberapa konteks. Ini lebih merupakan konteks daripada kognisi yang menentukan kecanggihan pemikiran.
Masalah dengan menggunakan taksonomi ini dalam penelitian ini adalah bahwa banyak produk AI generatif juga tampaknya menggunakannya untuk memandu output mereka sendiri. Jadi Anda dapat menafsirkan penelitian ini sebagai pengujian apakah AI generatif, dengan cara itu dirancang, efektif untuk membingkai bagaimana pengguna berpikir tentang pemikiran kritis.
Juga hilang dari taksonomi Bloom adalah aspek mendasar dari pemikiran kritis: fakta bahwa pemikir kritis tidak hanya melakukan ini dan banyak keterampilan kognitif lainnya, tetapi juga melakukannya Sehat. Mereka melakukan ini karena mereka memiliki keprihatinan menyeluruh terhadap kebenaran, yang merupakan sesuatu yang tidak dimiliki sistem AI.
Kepercayaan yang lebih tinggi pada AI sama dengan pemikiran yang kurang kritis
Penelitian yang diterbitkan awal tahun ini mengungkapkan “korelasi negatif yang signifikan antara penggunaan alat AI yang sering dan kemampuan berpikir kritis”.
Studi baru lebih lanjut mengeksplorasi ide ini. Ini mensurvei 319 pekerja pengetahuan seperti praktisi kesehatan, pendidik dan insinyur yang membahas 936 tugas yang mereka lakukan dengan bantuan AI generatif. Menariknya, penelitian ini menemukan pengguna menganggap diri mereka menggunakan pemikiran kritis lebih sedikit dalam pelaksanaan tugas, daripada dalam memberikan pengawasan pada tahap verifikasi dan pengeditan.
Dalam lingkungan kerja berisiko tinggi, keinginan untuk menghasilkan pekerjaan berkualitas tinggi yang dikombinasikan dengan ketakutan akan pembalasan berfungsi sebagai motivator yang kuat bagi pengguna untuk melibatkan pemikiran kritis mereka dalam meninjau output AI.
Namun secara keseluruhan, peserta percaya peningkatan efisiensi lebih dari kompensasi untuk upaya yang dikeluarkan dalam memberikan pengawasan tersebut.
Studi ini menemukan orang -orang yang memiliki kepercayaan yang lebih tinggi pada AI umumnya menunjukkan pemikiran yang kurang kritis, sementara orang dengan kepercayaan diri lebih tinggi cenderung menunjukkan pemikiran yang lebih kritis.
Ini menunjukkan AI generatif tidak membahayakan pemikiran kritis seseorang – asalkan seseorang memilikinya untuk memulai.
Secara problematis, penelitian ini terlalu mengandalkan pelaporan diri, yang dapat dikenakan serangkaian bias dan masalah interpretasi. Mengesampingkan ini, pemikiran kritis didefinisikan oleh pengguna sebagai “menetapkan tujuan yang jelas, menyempurnakan petunjuk, dan menilai konten yang dihasilkan untuk memenuhi kriteria dan standar spesifik”.
“Kriteria dan Standar” di sini merujuk lebih banyak pada tujuan tugas daripada tujuan pemikiran kritis. Misalnya, output memenuhi kriteria jika “mematuhi pertanyaan mereka”, dan standar jika “artefak yang dihasilkan berfungsi” untuk tempat kerja.
Ini menimbulkan pertanyaan apakah penelitian itu benar -benar mengukur pemikiran kritis sama sekali.
Menjadi Pemikir Kritis
Tersirat dalam studi baru adalah gagasan bahwa melakukan pemikiran kritis pada tahap pengawasan setidaknya lebih baik daripada kelebihan-ketergantungan yang tidak reflektif pada AI generatif.
Penulis merekomendasikan pengembang AI generatif menambahkan fitur untuk memicu pengawasan kritis pengguna. Tapi apakah ini cukup?
Pemikiran kritis diperlukan pada setiap tahap sebelumnya dan saat menggunakan AI – saat merumuskan pertanyaan dan hipotesis untuk diuji, dan saat menginterogasi output untuk bias dan akurasi.
Satu -satunya cara untuk memastikan AI generatif tidak membahayakan pemikiran kritis Anda adalah dengan menjadi pemikir kritis sebelum Anda menggunakannya.
Menjadi pemikir kritis membutuhkan identifikasi dan menantang asumsi yang tidak dinyatakan di balik klaim dan mengevaluasi berbagai perspektif. Ini juga membutuhkan praktik penalaran dan penalaran yang sistematis dan metodis secara kolaboratif untuk menguji ide -ide Anda dan berpikir dengan orang lain.
Kapur dan papan tulis membuat kami lebih baik dalam matematika. Bisakah AI generatif membuat kita lebih baik dalam pemikiran kritis? Mungkin – jika kita berhati -hati, kita mungkin dapat menggunakan AI generatif untuk menantang diri kita sendiri dan menambah pemikiran kritis kita.
Tetapi sementara itu, selalu ada langkah -langkah yang kita bisa, dan harus, harus meningkatkan pemikiran kritis kita alih -alih membiarkan AI melakukan pemikiran untuk kita.
