Dado que la IA es fundamentalmente incapaz de realizar las tareas necesarias para la auténtica innovación, estamos desaprendiendo a innovar.
© Open AI
Nota de CHS: Me acaba de llamar la atención un programador que usa IA que estaba furioso y escribió "los estudiantes hacen trampas, siempre lo han hecho, dinos algo que no sepamos ya". Yo le respondí: «¿leyó el artículo del MIT o el otro enlace?». Por supuesto que no lo hizo: TL/DR (Too Long, Didn't Read: Demasiado largo, no lo leí), lo que demuestra mi punto de vista. Incluso el programador admitió que tiene que revisar el trabajo de AI.El punto aquí es que *aquellos que recibieron una educación real pueden usar la IA porque saben lo suficiente como para verificarla dos veces, pero los niños que usan la IA como sustituto del aprendizaje real nunca desarrollarán esta capacidad*.
Aquellos que realmente tienen dominio pueden usar la IA y no darse cuenta de que lo que quiero decir no es que la IA sea inútil, lo que quiero decir es que socava fatalmente el aprendizaje y el pensamiento reales.
TEl artículo del MIT tiene 206 páginas, la última de las cuales son las estadísticas de la investigación, pero los puntos que trata son realmente importantes. También lo es el otro artículo enlazado a continuación.
Que la IA está convirtiendo en tontos a quienes la utilizan no sólo es evidente, sino irrefutable.
ChatGPT Podría estar erosionando las habilidades De pensamiento crítico, según un nuevo estudio del MIT
"De los tres grupos, los usuarios de ChatGPT fueron los que tuvieron un menor desempeño cerebral y «obtuvieron sistemáticamente peores resultados a nivel neuronal, lingüístico y conductual". A lo largo de varios meses, los usuarios de ChatGPT se volvieron más perezosos con cada redacción posterior, recurriendo a menudo al copiar y pegar al final del estudio.La IA rompe la conexión entre aprender y completar una tarea académica. Con la IA, los estudiantes pueden marcar la casilla -tarea completada, trabajo escrito y entregado- sin aprender nada.
"La tarea se ejecutaba, y podría decirse que era eficiente y cómoda", afirma Kosmyna. "Pero como mostramos en el artículo, básicamente no integraste nada de ello en tus redes de memoria".
Y por aprender no entendemos recordar un dato, sino aprender a aprender y aprender a pensar. Como explica la escritora de Substack maalvika en su ensayo viral, La cultura de la compresión te está volviendo estúpido y poco interesante, las tecnologías digitales han comprimido nuestra capacidad de atención a través de lo que yo llamaría «distracción gratificante», de modo que ya no podemos leer nada más que unas pocas frases sin querer un resumen, un vídeo de lo más destacado o un fragmento de sonido.
En otras palabras, muy poca gente leerá realmente el artículo del MIT: TL/DR. Aquí está el resumen: Tu Cerebro en ChatGPT (mit.edu).
Aquí está el artículo completo.
Tu cerebro en ChatGPT: Acumulación de deuda cognitiva al usar un asistente de Inteligencia Artificial para escribir ensayos
Para entender el contexto -y, de hecho, el objetivo último de la investigación- debemos empezar por comprender la estructura del aprendizaje y el pensamiento, que es un complejo conjunto de procesos. La Teoría de la Carga Cognitiva (CLT) es un marco que analiza algunos de estos procesos.
La Teoría de la Carga Cognitiva (CLT), desarrollada por John Sweller, proporciona un marco para comprender el esfuerzo mental necesario durante el aprendizaje y la resolución de problemas. Identifica tres categorías de carga cognitiva: la carga cognitiva intrínseca (ICL), que está vinculada a la complejidad del material que se está aprendiendo y a los conocimientos previos del alumno; la carga cognitiva externa (ECL), que se refiere al esfuerzo mental impuesto por la presentación de la información; y la carga cognitiva germana (GCL), que es el esfuerzo mental dedicado a construir y automatizar esquemas que apoyen el aprendizaje.Marcar la casilla «tarea completada» no nos enseña nada. El aprendizaje y el pensamiento reales exigen realizar todo el trabajo cognitivo que la IA pretende hacer por nosotros: leer las fuentes, seguir los vínculos entre ellas, encontrar agujeros de gusano entre varios universos de conocimiento y analizar las afirmaciones y suposiciones como un pensador crítico independiente.
Cuando la IA reúne un montón de afirmaciones y suposiciones como si fueran fidedignas, no obtenemos un conocimiento superficial -no aprendemos nada. La IA resume, pero sin la capacidad de descartar afirmaciones y suposiciones cuestionables, porque no tiene un conocimiento tácito de los contextos.
Así que la IA vomita material sin ningún valor cognitivo real y el estudiante lo plasma en un trabajo sin aprender ninguna habilidad cognitiva real. Esta deuda cognitiva nunca puede «pagarse», ya que el déficit cognitivo dura toda la vida.
Incluso la cacareada capacidad de la IA para resumir nos priva de la necesidad de desarrollar capacidades cognitivas básicas. Como explica este investigador, el «trabajo arduo» es la forma en que aprendemos y aprendemos a pensar en profundidad, en contraposición a una comprensión superficial del material para aprobar un examen.
En defensa de la monotonía: La IA está cumpliendo su promesa de liberar a la gente de la monotonía. Pero a veces, exorcizar la monotonía puede ahogar la innovación
"Por desgracia, esta innovación ahoga la innovación. Cuando los humanos hacen el trabajo pesado de búsqueda bibliográfica, validación de citas y diligencia debida en la investigación -las cosas que OpenAI reclama para la Investigación Profunda- ven por casualidad cosas que no estaban buscando. Se basan en ideas de otros que no habían considerado antes y se inspiran para crear ideas totalmente nuevas. También aprenden habilidades cognitivas, como la capacidad de filtrar la información de manera eficiente y reconocer las discrepancias de significado.En resumen: dado que la IA es fundamentalmente incapaz de realizar las tareas necesarias para una auténtica innovación, estamos desaprendiendo a innovar. Lo que estamos "aprendiendo" es a sustituir la innovación auténtica por una simulación superficialmente inteligente de la innovación y, al hacerlo, estamos perdiendo las habilidades cognitivas básicas necesarias para innovar.
En mi campo, el análisis de sistemas, he visto cómo durante décadas los investigadores han citado información incorrecta y la han ampliado hasta convertirla en su propia visión del mundo, que se perpetúa a sí misma. El pensamiento crítico lleva al investigador a no aceptar el trabajo que otros tomaron como fundacional y a detectar el error. Herramientas como Deep Research son incapaces de detectar la verdad fundamental y, por tanto, perpetuarán el error en la investigación. Eso es lo contrario de una buena innovación".
Al seguir el camino fácil y cómodo de las simulaciones de innovación de la IA, estamos de hecho "cayendo cuidadosamente al precipicio". Pero como todo esto es TL/DR, y no hay resumen, vídeo de lo más destacado o sound-bite, ni siquiera lo vemos.
Así que aquí está el resumen TL/DR «dummies» de la IA: La IA nos está convirtiendo en dummies.
Traducción: Caiga con cuidado por el acantilado.
Yo, aquí, sí les voy a decir por qué YouTube promueve contenidos visualmente repulsivos. Estimados lectores de SOTT, recuerden el contacto que hayan tenido con una persona psicótica, y si acaso no están totalmente familiarizados con el término "psicótico", entonces, con una persona "tóxica". Los "vampiros emocionales" son seres que solo están bien si quienes están cerca suyo NO LO ESTÁN. Critican todo, todo les da envidia, a todo le ven lo malo, a todo le restan, les encanta dar malas noticias, quieren que te sientas enfermo, disminuido, solo y con miedo... en suma, son cultivadores de bajas frecuencias. Las altas, los queman. Ahora bien, las redes sociales, la AI y motores de búsqueda son sistemas. Creados, programados y mantenidos, ¿por quién? Por psicópatas. Todo el mundo está administrado por psicópatas, espero no tener qué volver a preescolar para discutirlo. Entonces, el funcionamiento de los sistemas (e instituciones) es psicopático también (antisocial, compulsivo y demás). Las redes sociales son vampiros emocionales. Promueven la envidia y la sensación de insuficiencia personal e insatisfacción, y promueven la competencia (propia del cerebro reptil).
Esto aplica a otros comportamientos psicóticos de las redes y los motores de búsqueda, como que sean apáticos (muestran resultados que te dicen que lo que buscaste, algo que te gusta y seguramente le gusta a muchos, es basura); se sesguen en los resultados comerciales (no piense, no aprenda ¡compre!) y enfaticen los resultados que contradigan al mainstream . Si buscas algo 'alternativo', primero te muestra todos los "(lo que buscaste) debunked ". Por si acaso todavía es necesario decirlo: YouTube y sus videos de tripofobia son como el matoncito de la primaria que jura y se come su propio cuento de que les hace un favor a los niños a quienes les hace bullying, porque les está enseñando a ser fuertes. Un sistema programado por uno o varios trastornados, tendrá un comportamiento trastornado.