Эксперимент: использование ИИ‑помощников вынуждает мозг «лениться» и потому мешает учёбе

В июне 2025 года на сервисе публикации препринтов (то есть научных работ, ещё не опубликованных в научных журналах) ArXiv появилась статья под названием «Ваш мозг на ChatGPT: накопление когнитивного долга при использовании ИИ-ассистента для написания эссе». В ней учёные из США, в основном из Массачусетского технологического института (MIT), утверждают, что у людей, которые регулярно выполняют учебные задачи с ИИ-помощником, снижаются способности к обучению.

Это не первая научная работа о влиянии ИИ, прежде всего генеративных нейросетей, на мышление и мозг человека. Но она стала самой громкой, вероятно, из-за пугающих ярких деталей. В многочисленных публикациях о проекте обсуждают, например, что участники эксперимента, писавшие эссе совместно с ИИ-помощником, практически не запоминали текст сданных работ. А ещё во время этого процесса мозг у них в буквальном смысле работал менее интенсивно, чем у других участников. А ещё, похоже, что использование генеративных нейросетей не только «выключает мозг» в моменте — оно приучает мозг человека лениться, то есть в конечном счёте оглупляет!

Есть нюанс: сами авторы исследования на сайте о проекте настойчиво просят не описывать их выводы словами «глупее», «разложение мозга», «повреждение мозга» и в других подобных выражениях. Всё же этот эксперимент касался только одной учебной задачи и продолжался всего четыре месяца, да и группы участников были невелики. Что происходит с мозгом, когда ИИ применяют в другом качестве, и насколько устойчивы найденные эффекты, пока можно только предполагать.

Тем не менее исследование даёт несколько важных инсайтов для образования. Разберём подробнее, что именно изучили и что обнаружили авторы, а что осталось неизвестным.

Как провели эксперимент с эссе и ChatGPT

Исследование, ведущим автором которого стала Наталия Косьмина из Медиа-лаборатории MIT, проводили следующим образом.

К участию пригласили 54 человека в возрасте от 18 до 39 лет (изначально откликнулись 60 участников, но шестеро не участвовали до конца). Из них 35 — студенты бакалавриата, а остальные постарше, в том числе сотрудники MIT и других университетов и колледжей. Участников случайным образом распределили на три группы, которым предложили написать эссе в разных условиях:

• с доступом к чат-боту на основе большой языковой модели (использовалась GPT-4o компании OpenAI), но ни к каким другим сайтам;
• без чат-бота, но с простым доступом в интернет (при этом сайты с инструментами на основе генеративных нейросетей были заблокированы);
• вообще без доступа к каким-либо онлайн-ресурсам, то есть самостоятельно.

В ходе эксперимента каждый индивидуально написал три эссе в ходе трёх одинаковых сессий. Для этого взяли девять разных тем из теста SAT (Scholastic Aptitude Test — академический оценочный тест для выпускников средних школ в США, условно его можно назвать аналогом нашего ЕГЭ).

В них требовалось, к примеру, ответить на вопросы, требует ли настоящая верность безусловной поддержки, можно ли быть счастливым, ничего не принося в жизнь других, может ли искусство по-настоящему менять жизнь человека и так далее. На каждой из трёх сессий участнику предлагали самому выбрать одну из трёх тем, то есть на этом этапе эксперимента темы для отдельных участников не повторялись. На написание давали 20 минут.

Во время всех трёх сессий участникам проводили электроэнцефалографию (ЭЭГ) — фиксировали электрическую активность мозга. Помимо прочего это означает, что во время работы над эссе участники были ограничены в движениях — излишняя активность могла повлиять на показатели ЭЭГ.

После сдачи работ исследователи интервьюировали каждого участника, а написанные эссе оценивали дважды: это делали профессиональный преподаватель и ИИ-помощник. В интервью участников спрашивали в том числе о том, насколько они чувствуют себя авторами только что написанных эссе, могут ли процитировать их и обобщить ключевые мысли текста.

Также участников, пользовавшихся нейросетями и интернетом, расспрашивали, как именно они работали: начали сами или сразу обратились к чат-боту, какие именно сайты использовали, редактировали ли скопированное.

В течение трёх сессий состав групп не меняли: те, кого изначально распределили в группу с нейросетями, все три раза писали эссе с помощью чат-бота. Затем исследователи организовали четвёртую дополнительную сессию, на которую пригласили часть участников — у кого было время и желание прийти.

В тексте статьи сказано, что все 18 человек на финальной сессии до этого писали эссе с помощью GPT-4o или самостоятельно, но в некоторых таблицах с данными по этой сессии есть информация и о представителях группы, которая первые три раза пользовалась интернетом. То есть, к сожалению, нет ясности относительно точного состава участников этой заключительной сессии (возможно, это пояснят в более подробной финальной публикации).

Задача же четвёртой стадии эксперимента заключалась в том, чтобы понаблюдать за работой участников в новых условиях: те, кто раньше пользовался нейросетями, должны были написать эссе самостоятельно, а те, кто до этого не имел доступа даже к интернету, теперь выполняли задание с помощью GPT-4o.

При этом каждому специально предложили на выбор одну из трёх тем, по которым он уже писал эссе (хотя оставались ещё шесть неиспользованных тем на каждого). О том, что задание будет именно таким, участников заранее не предупреждали. Интервью после четвёртой сессии было расширенным: участникам дополнительно предлагали по памяти сравнить свои подходы к написанию нового и предыдущего эссе на одну и ту же тему и спрашивали, какой результат им понравился больше. Весь эксперимент от первой до последней сессии завершился за четыре месяца.

Что участники эксперимента потом смогли вспомнить про свои эссе

Результаты интервью участников после написания первого эссе показали существенные отличия группы, которая использовала нейросети, от двух остальных:

• 83,3% её участников не смогли процитировать эссе, которое только что написали (в других группах таких было куда меньше — по 11,1%).
• Никто из участников, имевших доступ к ИИ, не смог резюмировать содержание своего эссе (в других группах проблемы с этим возникли в сумме у пяти человек из 36).
• О том, что они вообще не чувствуют себя авторами написанного эссе, сообщили трое из 18 участников этой группы. В других группах таких ответов не было.

Правда, эти различия не сохранялись в течение всего эксперимента. Например, трудности с цитированием практически исчезли в группе, работавшей с нейросетями, на второй сессии. Однако это могло быть связано с тем, что к этому моменту участники уже знали, о чём будут спрашивать на интервью после написания эссе (а в первый раз просьба привести цитату для всех была неожиданной).

Пересказать основную мысль текста тем, кто писал эссе с помощью ИИ, по-прежнему было сложно, но на третьей сессии большинство справились и с этим (но, опять же, они могли к этому готовиться, зная, что про это спросят).

Более тревожные результаты оказались у интервью после четвёртой сессии, на которой группы менялись местами. Так, лишь трое из девяти участников, которые раньше пользовались нейросетями, узнали предложенные темы: большинство не запомнили, что уже писали эссе по всем этим вопросам. Те, кто на первых трёх сессиях не имел доступа к интернету или чат-боту, узнали все темы.

Более того, из девяти бывших пользователей нейросетей семеро не были готовы процитировать даже новые эссе, которые они написали уже без помощников! А во второй группе только у одного человека были такие же сложности. С пересказом главной мысли картина получилась такая же: с задачей справился только один участник из тех, кто в этот раз писал эссе самостоятельно, а раньше пользовался ИИ (и, для сравнения, — семь человек из группы с противоположным опытом).

Интересно, что при этом все участники сессии оценили результат как более удовлетворительный, чем за весь предыдущий эксперимент. Тем, кто впервые пользовался ИИ, понравилась его помощь в структурировании мыслей. А те, кто был вынужден писать эссе без помощников, почувствовали, что вложили больше усилий и креативности в результат.

Какие эссе получились у студентов при разных условиях

Экспериментаторы не диктовали участникам, как именно они должны выполнять работу. Теоретически те, кто имел доступ к ИИ, могли с его помощью разработать структуру эссе, подобрать для него информацию, а написать потом самостоятельно, но могли и попросить полностью сгенерировать текст за них. А те, кто пользовался интернетом, вполне мог скопировать готовый текст по теме, не редактируя.

Судя по результатам, никто из участников не сдавал полностью списанные эссе. Но самую большую группу запросов к чат-боту (38%) у тех, кто имел к нему доступ, по итогам первых трёх сессий составили просьбы о генерации текста. То есть часто использовали самый простой подход, чтобы не прилагать собственных усилий.

Кстати, на четвёртой сессии, когда доступ к GPT-4o получили те, кто до этого писал эссе самостоятельно, самые частые запросы были связаны с поиском информации — они составили 33%, а запросы в духе «напиши эссе» — 21%.

Анализ текстов показал, что группа без помощников написала более разнообразные эссе. Их тексты базировались в основном на личном опыте и при похожих ключевых словах описывали разные проблемы. В эссе, авторы которых пользовались интернетом или ИИ, в выборе подтем и примеров ярко проявились общие поисковые тренды. Например, в текстах о благотворительности участники из группы интернет-поиска часто писали о бездомности.

По оценке преподавателей, проверявших эссе (им не сообщали, какие из работ написаны с помощью нейросети), в числе текстов выделялись явно сгенерированные работы — с хорошей структурой и высокой грамотностью, но бедным и шаблонным содержанием. То есть в целом эти эссе выглядели вполне нормальными и по многим параметрам получали высокие баллы, но преподаватели сочли их недостаточно осмысленными и уникальными.

Как работал мозг по данным ЭЭГ

Паттерны мозговой активности у участников из разных групп существенно различались. Те, кто писал сам, активнее задействовали ресурсы мозга, у них было одновременно и согласованно задействованы нейронные сети в различных участках мозга. Так, по сравнению с участниками, имевшими доступ к ИИ-помощнику, у них были активнее задействованы зоны, отвечающие за рабочую память, планирование, самоконтроль и фокусировку, а также за извлечение из долговременной памяти подходящих слов.

Отличия участников, писавших эссе самостоятельно, от тех, кто пользовался интернетом (но не ИИ), были заметны в основном по меньшей активности участков мозга, отвечающих за припоминание. Доступ к интернету снижал необходимость пользоваться собственной памятью, и соответствующие нейронные сети оказались не так интенсивно задействованы.

У тех, кто пользовался нейросетями, практически все исследованные учёными нейронные сети мозга оказались менее активны, чем у участников из остальных групп. Эти отличия у представителей группы, которая в течение трёх первых сессий пользовалась нейросетями, сохранились даже на четвёртой сессии, когда они писали эссе уже самостоятельно.

Образно говоря, как указывают авторы, мозг этих участников не включал на полную мощность ресурсы, необходимые для анализа информации и генерации текста — предположительно потому, что именно в этих аспектах они привыкли полагаться на ИИ.

Какие выводы сделали авторы исследования

Итоги исследования авторы расценивают так. Очевидно, что использование ИИ-помощника помогает написать эссе (и выполнить многие другие задачи) быстрее и с меньшими усилиями — и получить вполне приличный результат. То есть в моменте генеративные нейросети существенно повышают эффективность многих видов умственного труда, что и делает их таким востребованным рабочим инструментом.

Но исследователи видят опасность в применении ИИ-помощников именно в образовательном контексте. Подготовка эссе с помощью ИИ не даёт того же образовательного эффекта, что самостоятельное написание. Учащийся, который обращается к нейросети, не вовлекается в работу так же интенсивно, как пишущий самостоятельно. Он не обдумывает найденное и может не вполне понимать аргументы, которые сам же и добавляет в текст. Он соприкасается с информацией, но не усваивает её как собственное знание.

Читайте также:

Угроза или возможность? Чем беспокоит преподавателей всего мира развитие ИИ

Безусловно, это всё факты: вряд ли кто-то будет спорить с тем, что так как трудоёмкость тех же эссе сокращается, параллельно снижается вовлечённость в процесс. Но о том, плохо это или хорошо, можно поспорить. Может ведь быть такое, что задание написать эссе учащимся дают не для того, чтобы они наизусть знали все факты и концепции по заданной теме, а чтобы умели быстро создать внятный текст. А глубокое понимание темы преподаватель поможет сформировать, задействуя другие форматы, в которых ИИ-помощники пока неприменимы.

Однако авторы этого громкого исследования, похоже, сомневаются, что такое разделение возможно. Как предварительный вывод они включили в препринт гипотезу когнитивного долга. Её идея в том, что при постоянной опоре на внешние инструменты собственные умственные механизмы человека, необходимые для независимого мышления, не задействованы и не развиваются. Если привыкнуть воспроизводить подсказки без критического осмысления, можно усвоить поверхностное понимание предмета и предвзятые взгляды, потеряв навык формировать собственное отношение к проблемам (да и интерес к этому).

Подчеркнём ещё раз, что сами авторы исследования выдвигают идею когнитивного долга как предварительную и отмечают, что потребуется много дополнительных данных для её подтверждения. Кроме того, стоит учитывать, что выводы этого исследования получены на небольшом числе участников. В каждую группу входило всего по 18 человек, и на результаты могли повлиять их индивидуальные особенности.

Можно предположить, например, что среди тех, кто писал с чат-ботами, изначально получилось больше участников с неважной памятью, чем и вызвано то, что им сложнее оказалось рассказать про содержание своих эссе. Конечно, вряд ли все итоги эксперимента можно объяснить какими-то случайными факторами, но полностью исключать их влияние нельзя.

Кто ещё считает опасным передавать ИИ-помощникам интеллектуальные задачи

Почти одновременно со статьёй авторов из MIT на ArXiv появился ещё один препринт о влиянии ИИ-инструментов на мозг и память. Это глава из будущей книги об ИИ, её ведущий автор — лингвист и популяризатор нейробиологии Барбара Оакли, а среди соавторов — специалист по вычислительной нейробиологии и искусственным нейросетям Терренс Сейновски (среди прочего он известен тем, что участвовал в разработке алгоритмов машины Больцмана — за это основополагающее исследование в области машинного обучения в 2024 году вручили половину Нобелевской премии по физике).

Барбара Оакли и Терри Сейновски уже были соавторами книги о работающих с научной точки зрения методах обучения, частично основанной на их популярном курсе на Coursera. И в новой публикации они рассматривают вопрос о том, должно ли образование меняться с развитием ИИ.

В отличие от Натальи Косьминой и других исследователей из MIT, Барбара Оакли, Терри Сейновски и их соавторы из США, Новой Зеландии и Тайваня не ограничены описанием одного эксперимента и претендуют на очень широкие обобщения. Их главная идея даже не в том, что передача учебных задач ИИ помешает развивать собственный интеллект учеников.

Авторы идут дальше: оспаривают популярный тезис о том, что учить надо умению учиться, а не фактам, и называют противопоставление знаний и навыков ложной идеей. Как проблему они рассматривают любую передачу «на аутсорс», то есть внешним инструментам — и поисковику, и калькулятору, и автоматической проверке правописания — когнитивных задач человека. А появление ИИ расценивают как крайнее, самое экстремальное проявление этой проблемы.

В чём суть проблемы? Как отмечают авторы, знание о том, как и где найти информацию, — на уровне нейробиологии совсем не то же самое, что владение этой информацией. Когда человек, знающий механизм фотосинтеза, отвечает на вопрос по теме, нейронные связи в его мозге активируются совсем иначе и с большей интенсивностью, чем у того, кто знает, какую нейросеть спросить, что такое фотосинтез.

Скорее всего, на простой вопрос ответят оба (если у второго будет доступ к чат-боту), то есть внешне разница видна не всегда — хотя без собственного понимания предмета не получится заметить ошибки у ИИ. Но у второго человека не сформируется полная, глубокая и насыщенная деталями когнитивная (то есть заложенная внутри его мышления) схема знаний по этой теме. А в этом и состоит суть образования.

Читайте также:

Почему даже в эпоху интернета и ИИ-помощников важно развивать у учащихся предметные знания

Причём авторы отмечают, что насыщенность деталями, фактическими знаниями, усвоенными до автоматизма, важна для глубины и работоспособности когнитивных схем. Когнитивная схема, состоящая только из самого общего представления о предмете, мало для чего полезна. Чтобы можно было, например, решать новые задачи по аналогии с уже известными, в когнитивной схеме должно быть немало фактической информации.

А если она хранится исключительно вовне (в интернете, в нейросети, где-то ещё), то человек знает, где информацию можно найти, и понимает, что именно нужно искать, не знает деталей, и всякий раз при решении сложной задачи знакомые элементы информации нужно обрабатывать как новые и держать перед глазами базовые факты, которых нет в памяти.

То же самое, считают авторы, относится и к обучению навыкам. Например, умение считать в уме, в принципе, после изобретения калькуляторов стало необязательно. Но если для каждого базового арифметического действия школьнику нужен калькулятор, ему сложно освоить более сложные задачи: над шагами, которые он мог бы выполнять автоматически, приходится задумываться.

А если таблица умножения выучена наизусть, сокращение дроби не вызывает никаких трудностей — связи между кратными числами ощущаются как естественные, чтобы их увидеть и использовать, вообще не нужно фокусироваться. Получается, без этапа заучивания таблицы умножения не сформировать более сложные математические навыки.

Авторы уверены, что без построения глубоких когнитивных схем умственные способности просто не развиваются и даже считают, что образование уже испытало на себе негативные последствия подхода, при котором нужно давать не знания, а умение учиться. Именно с распространением этой идеи они связывают исчезновение в развитых странах так называемого эффекта Флинна: с момента появления тестов IQ уровень коэффициента интеллекта становился выше у каждого нового поколения, а в последние десятилетия перестал.

Что же со всем этим делать в образовании?

Исследователи из MIT сформулировали выводы для образовательного процесса конкретно об обучении письму. Они предлагают использовать гибридные стратегии, при которых ИИ-помощники будут доступны студентам не на всех этапах и не для всех задач.

А Барбара Оакли, Терри Сейновски и их соавторы предлагают использовать в образовании больше старых, рутинных подходов: заучивать предметную базу до автоматизма и отрабатывать навыки без подсказок. И не допускать использования нейросетей для генерации ответов, а также показывать ученикам разницу между информацией о том, где найти факты, и самим знанием этих фактов.

Нетрудно заметить, что рекомендации обоих авторских коллективов требуют и от преподавателей, и от целых систем образования немедленных и очень серьёзных решений. Идеи Наталии Косьминой и её коллег из MIT звучат более реалистично.

Да, регулирование ИИ в образовании пока находится на начальных стадиях, но в отдельных странах — например, в Китае — уже пытаются ограничить возраст, с которого ученики будут иметь доступ к генеративным нейросетям. Можно предположить, что по мере развития регулирования появятся нормы, например, о том, что для доступа к технологии ученик должен будет продемонстрировать определённый уровень развития собственных навыков.

Воплощению идей Барбары Оакли и Терренса Сейновски такие нормы тоже могли бы помочь, но они ставят перед собой задачу сложнее: пересмотреть разделение на знания и навыки, вернуть в систему образования позитивное отношение к заучиванию и рутинной отработке навыков. Многие профессионалы, вероятно, проголосуют обеими руками за такие изменения.

Но как школам и тем более вузам убедить учащихся и их родителей, что заучивать даты, определения, формулы необходимо, хотя в обычной жизни всё это даже гуглить не надо — можно просто получить готовый результат в чат-боте? Как соотнести традиционные долгие циклы образования, необходимые для освоения всей этой базы знаний, с ожиданиями работодателей, которым кадры нужны побыстрее и желательно уже с ИИ-навыками? И как проверять владение фактическими знаниями и рутинными навыками в мире, где есть генеративный ИИ?

Просто вернуться к старой школе вряд ли получится, а о том, как продвинуть в современное образование правильные с точки зрения нейробиологии методы, работа Барбары Оакли и Терренса Сейновски ничего не говорит.