Un estudio en el que participaron investigadores de Carnegie Mellon University, University of California, Berkeley, Massachusetts Institute of Technology, University of Oxford y University of California, Los Ángeles muestra que, tras recibir aproximadamente 10 minutos de asistencia de IA, los participantes tienden a saltarse preguntas o rendirse al resolver problemas de forma independiente.
El primer ensayo requirió que 354 participantes completaran 15 preguntas de fracciones; un grupo respondió de forma independiente, mientras que el otro pudo usar ChatGPT, pero este último no pudo seguir usando IA a partir de la pregunta 12. El grupo IA mostró una mayor precisión inicial, pero su rendimiento disminuyó tras dejar de usar la IA. De los 307 sujetos analizados, la precisión posterior del grupo IA fue del 57 %, frente al 73 % del grupo de control; las tasas de omisión fueron del 20 % y el 11 %, respectivamente.
La asistencia de IA podría reducir la capacidad de pensamiento independiente de los aprendices
El segundo ensayo contó con 667 participantes e incluyó una prueba previa, además de proporcionar al grupo de control una interfaz de asistencia de formato idéntico. Los resultados mostraron una precisión del 71 % para el grupo IA, inferior al 77 % del grupo de control. En el grupo IA, el 61 % de los participantes pidió directamente la respuesta a la IA, obteniendo una precisión del 65 %; quienes usaron la IA para obtener pistas alcanzaron una precisión del 76 %, cercana a la del grupo de control.
El tercer ensayo pidió a 201 participantes resolver preguntas de lectura del SAT. La precisión del grupo IA fue del 76 %, frente al 89 % del grupo de control; las tasas de omisión fueron del 8 % y el 1 %, respectivamente. El artículo de investigación se titula «La asistencia de IA reduce la persistencia y perjudica el rendimiento independiente»; la versión revisada y revisada por pares ya se ha publicado en la conferencia de modelos de lenguaje. Los investigadores consideran que obtener directamente las respuestas puede disminuir el proceso de intento y comprensión de los aprendices ante la dificultad. El equipo sugiere que los sistemas de IA adopten más indicaciones de tipo tutor, guiando a los usuarios en el razonamiento en lugar de proporcionar respuestas por defecto, para asistir y no sustituir la capacidad humana.