Santa Fe Institute, Harvard Wyss Institute tadqiqotchilari tomonidan e’lon qilingan yangi tadqiqotda olimlar katta til modellarining, jumladan ChatGPT kabi tizimlarning jamiyatda tarqalishini epidemiologik model orqali o‘rgandi. Mualliflar bu jarayonni “cognitive virus” — “kognitiv virus” analogiyasi bilan tasvirlaydi.
Bu yerda gap AI biologik virus ekani haqida emas. Tadqiqotchilar odamlarning AI bilan munosabati qanday qilib bir foydalanuvchidan boshqasiga tarqalishi va vaqt o‘tishi bilan qanday o‘zgarishi mumkinligini modellashtirgan.
Modelda odamlar uch guruhga ajratiladi. Birinchi guruh AI’dan deyarli foydalanmaydi va o‘zining o‘qish, yozish, xotira va fikrlash ko‘nikmalarini mustaqil bajaradi.
Ikkinchi guruh AI’dan muntazam foydalanadi, lekin muhim qarorlarni o‘zi qabul qiladi. Masalan, ChatGPT’dan matn uchun g‘oya oladi, lekin faktlarni tekshiradi, xulosani o‘zi chiqaradi va kerak bo‘lsa AI’siz ham vazifani bajara oladi.
Uchinchi guruhda esa AI asta-sekin vositadan o‘rinbosarga aylanadi. Foydalanuvchi izlash, tahlil qilish, yozish yoki qaror qabul qilish kabi jarayonlarning katta qismini modelga topshiradi. Tadqiqotning asosiy xavfi aynan uchinchi bosqich bilan bog‘liq.
Ma’lum bir nuqtaga qadar jamiyatdagi AI’dan foydalanish asta-sekin oshishi mumkin. Ammo “tipping point” deb ataladigan kritik chegaradan keyin tizim boshqa holatga o‘tishi ehtimoli paydo bo‘ladi: AI’dan foydalanish ko‘paygani sari undan foydalanish yanada odatiy bo‘ladi, bu esa yangi foydalanuvchilarni jalb qiladi.
Masalan, ishxonada hamma AI yordamida hisobot tayyorlasa, AI ishlatmaslik tobora noqulayroq bo‘lib boradi. Universitetda barcha talabalar AI’dan foydalansa, mustaqil yozish yoki tadqiqot qilishga sarflanadigan vaqt “ortiqcha”dek ko‘rinishi mumkin.
Shu tariqa texnologiya nafaqat individual odatga, balki ijtimoiy normaga aylanishi mumkin. Tadqiqotchilar buni technological lock-in — texnologik qaramlik yoki “qulfga tushib qolish” holati bilan izohlaydi.
Tadqiqotdagi eng qiziq matematik g‘oyalardan biri — hysteresis. Oddiy qilib aytganda, AI’dan foydalanish kuchayib, jamiyat kritik nuqtadan o‘tib ketganidan keyin, foydalanish bosimini avvalgi darajaga qaytarishning o‘zi yetarli bo‘lmasligi mumkin.
Masalan, odam AI’dan foydalanishni juda ko‘paytirib yubordi. Keyin undan foydalanishni biroz kamaytirdi. Modelga ko‘ra, bu odamni avtomatik ravishda avvalgi mustaqil fikrlash holatiga qaytarmasligi mumkin.
Qaytish uchun AI’ga bo‘lgan “bosim”ni yanada kuchliroq kamaytirish yoki insonning mustaqil fikrlash amaliyotini qayta kuchaytirish talab qilinadi. Mualliflar aynan shu sababli oldini olish tiklashdan osonroq bo‘lishi mumkinligini ta’kidlaydi.
Mualliflar insonning kognitiv qobiliyati albatta pasayadi, deb da’vo qilmaydi. Ular modelda bunday holatni illustrative assumption sifatida ko‘rsatadi.
Masalan, o‘z hisob-kitoblarida mustaqil foydalanuvchiga 1, muntazam AI foydalanuvchisiga 0,5 va kuchli bog‘langan foydalanuvchiga 0,1 nisbiy “cognitive competence” qiymatini berishadi. Ammo maqolaning o‘zi bu qiymatlar real odamlarning o‘lchangan natijasi emasligini ochiq aytadi. AI’dan “scaffolding” sifatida foydalanish aksincha insonning keyingi qobiliyatini saqlashi yoki oshirishi ham mumkin.
Shuning uchun tadqiqotning o’z oldiga qo’ygan savoli: “AI ishlatilgandan keyin insonning o‘zi hali ham shu vazifani bajara oladimi?”
Tadqiqot mualliflari “AI’dan umuman foydalanmang” degan xulosaga kelmaydi. Aksincha, ular “cognitive immunization” — kognitiv immunitet tushunchasini taklif qiladi. Bunda maqsad AI’dan uzoqlashish emas, balki AI insonning mustaqil fikrlashini almashtirib yubormaydigan tizim yaratish.
Buning uchun bir nechta mexanizm taklif qilinadi: AI’siz bajariladigan vazifalarni saqlab qolish; javoblarni tekshirishni odatga aylantirish; muntazam ravishda mustaqil yozish va masala yechish; AI’ga topshirilgan vazifada yakuniy qarorni insonning o‘zida qoldirish; AI’dan foydalanishni kamaytirish emas, AI’ga qaramlikka aylanish jarayonini kamaytirish.
Modelda foydalanuvchining “oddiy AI foydalanuvchisi”dan “doimiy qaram foydalanuvchi”ga o‘tish tezligini kamaytirish ham alohida mexanizm sifatida ko‘riladi.
Insoniyat ilgari ham xotira va fikrlashning bir qismini tashqi vositalarga topshirgan. Kitoblar xotirani kengaytirdi. Kalkulyator hisoblashni osonlashtirdi. Internet ma’lumot izlashni o‘zgartirdi.
LLM’larning farqi esa ular shunchaki ma’lumot saqlamaydi yoki qidirmaydi. Ular matn yozadi, xulosa chiqaradi, g‘oya beradi, kod yaratadi, variantlarni solishtiradi va fikrni qayta shakllantiradi.
Shu sababli ular insonning kognitiv jarayonlariga oldingi ko‘plab texnologiyalardan bevosita yaqinroq kirib kelmoqda. Tadqiqotchilar aynan shu “human-AI coupling”ni o‘rganishga urinmoqda.
AI bizga yordam berayotgan paytda qaysi ko‘nikmalarimizni kuchaytiryapti, qaysilarini esa sekin-asta bizning o‘rnimizga bajaryapti?Chunki tadqiqotdagi asosiy xavf AI’dan foydalanishning o‘zi emas. AI kerak bo‘lmagan vazifalarda ham unga murojaat qila boshlashdir.
