Yapay zekânın aşırı kullanımına bağlı bilişsel gerileme konusunda uyarı.

"Yapay zekanın beyin boşaltması" riski

Amity Üniversitesi'nden uluslararası yapay zeka uzmanı Dr. Rakhee Das şunları belirtti: "Yapay zeka teknolojisinin uygulaması geçen yıl %400'ün üzerinde bir büyüme oranıyla hızla arttı. 2025 yılına kadar küresel şirketlerin bu alana 200 milyar dolardan fazla yatırım yapacağı tahmin ediliyor. Aslında, yapay zekanın sağlık sektöründe hastalıkları %30 daha hızlı tespit etmeye, finansal dolandırıcılığı %40 azaltmaya ve ofis verimliliğini %45'e kadar artırmaya yardımcı olduğu gösterilmiştir."

Fotoğraf alt yazısı — Aptech Uluslararası Programcı Sistemleri Eğitim Direktörü Bay Chu Tuan Anh, yapay zekâ kullanımından kaynaklanan "beyin boşalması" fenomeni hakkında bilgi paylaşıyor.

Ancak Rakhee Das, "kopyala-yapıştır" neslinin ortaya çıkması konusunda uyarıda bulundu. Ona göre, günümüzün en büyük sorunu, öğrencilerin ve genç profesyonellerin temel bilgileri öğrenmeyi ihmal ederek yapay zekayı kullanmalarıdır. Yapay zekaya aşırı bağımlı hale geldiklerinde, eleştirel düşünme azalır, temel bilgiler zayıflar ve problem çözme becerileri kaybolur. Bu eğilim devam ederse, geleceğin iş gücü bağımsız düşünme yeteneğini kaybedecektir.

Rakhee Das, ödevlerini iyi yapan ancak basit soruları doğrudan yanıtlayamayan, daha sonra yapay zekâdan yardım aldıkları ortaya çıkan birçok öğrencinin örneğini verdi. Birçok genç öğrenci gerçek dünya becerilerini kaybediyor. Yapay zekâ tüm işi yaptığı için düşünme yetenekleri zayıflıyor. Bu, üretken uygulamaların patlamasından bu yana giderek daha yaygın hale gelen bir yapay zekâ beyinsizliği durumudur.

Aynı görüşü paylaşan Aptech Uluslararası Programlama Sistemleri Eğitim Direktörü Bay Chu Tuan Anh, bu olguyu "yapay zeka kaynaklı bilişsel gerileme" olarak adlandırdı. Dijital haritalara (Google Haritalar) aşırı güvenmeyi örnek gösterdi. Hanoi'deki son sel felaketinde birçok sürücü sadece haritanın yönlendirmelerini takip ederek gerçek dünya koşullarında yol bulma ve riskleri değerlendirme yeteneklerini kaybetti ve bu da onları derin sular altında kalmış bölgelere doğru araç sürmeye itti.

Analize göre, bu bilişsel gerileme hemen gerçekleşmiyor, tembellik alışkanlıklarından tam bağımlılığa kadar üç aşamadan geçiyor.

İlk seviye, genellikle yapay zekanın sürekli kullanımının 1 ila 3 ay sonrasında ortaya çıkan "tembel düşünme"dir. Kullanıcılar, makine tarafından verilen sonuçları nedenini sorgulamadan veya doğruluğunu kontrol etmeden hemen kabul etme, raporlara kopyalama veya kod çalıştırma eğilimindedir.

İkinci aşama ise genellikle 3 ila 6 ay sonra ortaya çıkan "beceri kaybı"dır. Bu aşamada personel, destek araçları olmadan işi tamamlayamaz.

Bir programcı temel algoritmaları nasıl yazacağını unutabilir veya bir içerik yazarı ChatGPT'nin önerileri olmadan tamamen çıkmazda kalabilir.

En tehlikeli seviye "bilişsel körlük"tür. Bu noktada yapay zeka yanlış veya düşük kaliteli bir sonuç üretir, ancak kullanıcının hatayı fark edebilecek yeterli arka plan bilgisi kalmaz.

"Bu, insanların tamamen araçlar tarafından kontrol edildiği, sadece kişisel kariyerlerini değil, işletmeleri ve hatta ülkeyi de tehlikeye atan bir aşamadır," diye vurguladı Bay Tuan Anh.

Daha geniş bir perspektiften bakıldığında, sonuçlar iş gücünde azalma ve verimlilikte düşüş olabilir. Bay Tuan Anh, "Doğru yönlendirme olmadan, yaklaşık 3-5 yıl içinde yapay zekayı nasıl kullanacağını bilen ancak onunla ne yapacağını bilmeyen bir nesil ortaya çıkacak ve bu da orijinal zihniyetini koruyan ülkelere kıyasla rekabet avantajımızı kaybetmemize yol açacaktır" yorumunu yaptı.

Yapay zekânın beyin dejenerasyonuna yol açma riski hakkındaki uyarılar yeni değil. Haziran ayında, MIT Medya Laboratuvarı'ndan bir uzman ekibinin dört aylık bir çalışması da, yapay zekâ sohbet robotlarını kullananların beyin aktivitesinde ve hafızalarında bir düşüş yaşadığını ortaya koydu.

Buna göre, ChatGPT kullananlarda beyin bağlantısında %47'lik bir azalma (79 puandan 42 puana) gözlemlenirken, %83,3'ü birkaç dakika sonra yazdıkları cümleleri hatırlayamadı; yapay zeka kullanmayan grupta ise beyin etkileşimi önemli ölçüde daha yüksek seviyelerde kaldı.

Yapay zekâdan tamamen el yazısıyla yazılan denemelere geçildikten sonra bile hafıza ve yaratıcılıktaki düşüş devam etti; araştırmacılar bu olguyu "bilişsel borç" olarak adlandırıyor. Yapay zekâ destekli gruptan gelen denemeler daha hızlı tamamlanmış olsa da, öğretmenler tarafından yüzeysel ve derinlikten yoksun olarak algılandı.

Sonuçlar, en iyi sonuçların yalnızca yapay zekanın kasıtlı olarak entegre edilmesi durumunda elde edildiğini gösterdi: Hibrit bir yöntem kullanan grup (önce el yazısıyla başlayıp, ardından düzenleme/genişletmede yapay zekadan yardım alan grup), en yüksek sinirsel aktivite ve hatırlama yeteneğine ulaştı. Bununla birlikte, küçük örneklem boyutu nedeniyle, mevcut sonuçlar yalnızca akademik görevler kapsamında kesindir ve geniş çapta genelleştirilemez.

Teknoloji işletmeciliği perspektifinden bakıldığında, Viettel'de yapay zeka uzmanı olan Bay Nguyen Quang Tuan, otomatik kod üretimi (Gen Code) yanlış kullanımına ilişkin görüşlerini paylaştı. Günümüzde birçok programcı, yapay zeka sayesinde çok hızlı bir şekilde ürünler üretiyor, ancak mantıksal düşünme derinliğinden yoksunlar. En büyük risk, programcıların yalnızca yapay zekayı kullanarak çalışan kod yazmayı bilmeleri ve temel prensipleri anlamamaları nedeniyle çağın gerisinde kalmalarıdır.

Bay Tuan ayrıca, yapay zeka modellerinin insan bilgisinin bir koleksiyonu olduğunu, ancak aynı zamanda "gereksiz" veya yanlış bilgiler de içerdiğini belirtti. Personel, belirli bir bağlam olmaksızın "bana giriş ekranını yaz" gibi yüzeysel komutlar (istemler) verirse, ortaya çıkan ürün birçok güvenlik açığına sahip olacaktır. Bay Tuan, yapay zekanın kullanımının çok iyi olduğunu, ancak sorumlu ve etkili bir şekilde kullanılmasının başka bir konu olduğunu düşünüyor.

Çare

Bu sorunu çözmek için uzmanlar, yapay zekayı yasaklamanın bir seçenek olmadığı konusunda hemfikir; bunun yerine yaklaşımda bir değişiklik gerekiyor. Bay Chu Tuan Anh, kullanıcıların teknoloji tarafından kontrol edilmek yerine teknolojiye hakim olmalarını sağlamak için "3T" formülünü bir çözüm olarak önerdi.

İlk yöntem "Önce Düşün"dür. Yapay zekâ desteği istemeden önce, kullanıcıların sorunu düşünmek, zihinlerinde bir taslak veya çözüm canlandırmak için zaman ayırmaları (yaklaşık 3 dakika) gerekir. Bu, beynin aktifleşmesine ve bağımsız düşünme yeteneğinin korunmasına yardımcı olur.

İkinci T, yapay zekayı bir araç olarak görmek, bir öğretmen olarak değil. Kullanıcılar, yapay zekanın sadece bir destek aracı olduğunu, bir yedek veya her şeye gücü yeten bir öğretmen olmadığını anlamalıdır. Etkili kullanım şekli, işi kendiniz yapmak, ardından hataları düzeltmek, optimize etmek veya fikirleri eleştirmek için yapay zekayı kullanmaktır.

Son olarak, Techback var. Bu, makine öğrenimini insan bilgisine dönüştürmenin en önemli adımı olarak kabul ediliyor. Yapay zekadan sonuçlar aldıktan sonra, kullanıcıların bu bilgiyi başkalarına açıklamayı veya kendileri yeniden yorumlamayı öğrenmeleri gerekiyor.

Aptech temsilcisi sözlerini şöyle tamamladı: "Yapay zekadan korkmamalıyız. İnsanlık tarihi, Taş Devri ve Bronz Devri'nden buhar motoruna ve bilgisayarlara geçişe tanık oldu. Bu yeni araçları kavrayıp ustalaşan kazanacak. Daha iyi bir gelecek için yapay zekaya hakim olalım."

Yapay zekâ uzmanı ve İş Dünyası için Yapay Zekâ topluluğunun başkanı Le Cong Nang'a göre, "yapay zekânın aşırı kullanımı beyninizi boşaltır" endişesi gerçek bir kaygıdan kaynaklanıyor, ancak dengeli bir şekilde ele alınması gerekiyor. Tıpkı bir bilgisayar bizim için hesaplamaları yaptığında, bunları manuel olarak nasıl yapacağımızı kolayca unutmamız gibi, yapay zekâya tamamen güvenirsek insanları gerçekten tembel düşünürler haline getirebilir.

“Ancak sorun teknolojinin kendisinde değil, onu nasıl kullandığımızda. Yapay zeka bir verimlilik aracıdır, beynin yerini alan bir araç değil. Eğitim verdiğim işletmeler için ilk vurguladığım şey şu: Kullanıcı gerekli bilgiye sahip değilse, yapay zeka işleri daha hızlı yapmanıza yardımcı olur, ancak daha doğru yapmanıza değil. Örneğin, kültürü anlamayan bir yapay zeka rehberi iyi bir sunum yazamaz; profesyonel becerilerden yoksun bir yapay zeka operatörü doğru bir seyahat planı oluşturamaz. Yapay zeka sadece kullanıcının zaten bildiği şeyleri abartır. Gerçekte, yapay zekayı düzenli ve doğru kullananlar, çeşitli bilgilere erişebildikleri ve deneme-yanılma döngüsünü kısalttıkları için daha hızlı öğrenir ve bilgilerini daha iyi güncellerler.”

En önemli şey düşünme biçimimizi eğitmek: Yapay zeka yardımcı olur, insanlar karar verir; yapay zeka sentezler, insanlar analiz eder; yapay zeka taslaklar oluşturur, insanlar iyileştirir. Doğru soruları sormayı, bilgileri doğrulamayı ve eleştirel düşünmeyi geliştirmeyi bilirsek, yapay zeka bizi aşağılık değil, yeni çağda daha hızlı, daha güçlü ve daha rekabetçi hale getirecektir.

Kaynak: https://baotintuc.vn/xa-hoi/canh-bao-tinh-trang-suy-giam-nhan-thuc-do-lam-dung-tri-tue-nhan-tao-20251209150842912.htm