IA fornece um conhecimento mais superficial do que as buscas na web

Este estudo reforça a ideia de que ponderação e pensamento crítico são essenciais no uso da inteligência artificial.
[Imagem: Gerd Altmann/Pixabay]

Aprendizado ativo versus aprendizado passivo

Aprender sobre um tópico interagindo com os chatbots de inteligência artificial (IA), como o Gemini, ChatGPT e similares, gera um conhecimento mais superficial do que quando a pessoa usa um mecanismo de busca tradicional e segue os links fornecidos.

Shiri Melumad e Jin Ho Yun, da Universidade da Pensilvânia (EUA) foram além das meras consultas, testando como as pessoas usavam o conhecimento adquirido das duas formas para ensinar outras pessoas ou "dar conselhos" sobre um assunto.

Os resultados confirmaram que os conselhos baseados no conhecimento mais superficial gerado pelo aprendizado por meio da IA tendem a ser mais esparsos, menos originais e com menor probabilidade de serem adotados pelas outras pessoas que os recebem - os aconselhados sentem menos "firmeza" nos conselhos.

A equipe realizou sete experimentos, envolvendo milhares de participantes online, que deviam aprender sobre diversos tópicos, incluindo como plantar uma horta, como levar um estilo de vida mais saudável ou como lidar com golpes financeiros. O grupo foi dividido aleatoriamente entre usar os modelos de linguagem da IA (LLMs) ou links tradicionais de busca do Google. No final do aprendizado, os participantes precisavam escrever conselhos com base no que aprenderam.

Os participantes que usaram os aplicativos de IA passaram menos tempo interagindo com os resultados da busca e desenvolveram um conhecimento mais superficial, em comparação com aqueles que usaram links da web, mesmo quando os fatos subjacentes eram idênticos. Ao formular conselhos, os usuários da IA investiram menos esforço e produziram um conteúdo objetivamente mais curto e com menos referências factuais, surgindo ainda uma grande similaridade entre os conselhos dos diversos participantes.

Para aprender na prática, fuja da IA

Em um experimento adicional, feito com 1.501 avaliadores independentes, os participantes - que desconheciam a origem das recomendações - classificaram as dicas elaboradas após buscas em bibliotecas de aprendizado de máquina (LLMs) como menos úteis, menos informativas e menos confiáveis, em comparação com as dicas baseadas em buscas na web.

Além disso, os avaliadores demonstraram menor disposição em adotar as recomendações derivadas da IA.

A conclusão da equipe é que, embora os aplicativos de IA sejam inegavelmente eficientes, depender dos seus resumos pode transformar o aprendizado de uma busca ativa em uma atividade passiva. Assim, os aplicativos de IA mostraram-se menos úteis do que as buscas na web quando o objetivo era o desenvolvimento de conhecimento procedimental - ou seja, a compreensão de como realizar tarefas na prática.