AI, efekt Dunninga-Krugera i Platon. Krótkie spojrzenie na nową erę „pewności siebie”

Kilka dni temu natrafiłem na artykuł „AI is Creating a Generation of Illiterate Programmers”, który odbił się szerokim echem w społeczności IT. Autor opisuje, jak uzależnienie od AI zaczęło osłabiać jego umiejętności programistyczne. Po 12 latach kodowania, zauważył, że przestał czytać dokumentację, analizować błędy i zrozumieć, dlaczego coś działa – bo AI robiło to za niego. Zamiast czuć satysfakcję z rozwiązania problemu, coraz częściej czuł frustrację, gdy AI nie podsuwało gotowej odpowiedzi w kilka minut.

Ta historia ilustruje jak szybki dostęp do rozwiązań może prowadzić do powierzchownej wiedzy, która daje iluzję kompetencji, a nie faktyczne zrozumienie. Tu wkracza efekt Dunninga-Krugera – błąd poznawczy, w którym osoby o ograniczonych umiejętnościach przeceniają swoją wiedzę.

AI i efekt natychmiastowej gratyfikacji

AI nie tylko wzmacnia efekt Dunninga-Krugera, ale też trafia w nasz słaby punkt: potrzebę natychmiastowej gratyfikacji. Każdy, kto choć raz rozwiązał problem dzięki AI w kilka sekund, zna to uczucie – szybki zastrzyk dopaminy, poczucie sukcesu, choć tak naprawdę niewiele się nauczyliśmy. Zamiast spędzać godziny na zrozumieniu problemu, dostajemy gotową odpowiedź. To wygodne. Ale też niebezpieczne.

Można powiedzieć, że algorytmy AI działają podobnie jak media społecznościowe – zostały stworzone, by utrzymać naszą uwagę i dostarczać nam szybkie nagrody. W przypadku social mediów to lajki i powiadomienia. W przypadku AI – szybkie rozwiązania i odpowiedzi. Nasz mózg uzależnia się od tej łatwości, a im szybciej dostajemy odpowiedź, tym mniej czujemy potrzebę, by samodzielnie zgłębiać temat.

To prowadzi do sytuacji, w której coraz mniej rozumiemy świat wokół nas. Pojawił się nawet popularny mem: „Jestem z pokolenia, które tłumaczyło rodzicom, jak korzystać z drukarki, a teraz tłumaczę dzieciom, jak ją włączyć”. Technologie stają się coraz bardziej złożone, ale my rozumiemy je coraz mniej. I dziś jest to amplifikowane przez AI, która zaczyna wyręczać nas na każdym kroku.

Czy to faktycznie problem?

To, że boimy się utraty wiedzy i umiejętności przez nowe technologie, nie jest niczym nowym. Już Platon krytykował wynalezienie pisma, argumentując, że ludzie przestaną rozwijać pamięć i zdolność do prawdziwego rozumienia, bo zaczną polegać na zapisanych informacjach. Twierdził, że pismo da tylko iluzję mądrości, a nie prawdziwe zrozumienie.

„Ta umiejętność, królu, uczyni Egipcjan mądrzejszymi i sprawniejszymi w zapamiętywaniu, albowiem odkryte zostało lekarstwo na pamięć i mądrość”.

Faraon jednak nie jest tym w ogóle zachwycony. Pisane teksty, jak się obawia, prowadzą do wielowiedztwa i zapominania, a nie do wiedzy.

„Pismo bowiem u uczących się sprawi w duszach zapomnienie z braku ćwiczenia pamięci, jako że zawierzając pismu od zewnątrz jego obcych znaków sami w sobie nie będą skłonni do zapamiętywania. A zatem nie na pamięć, jeno na przypominanie odkryłeś lekarstwo. Co do mądrości, dostarczasz uczniom jedynie pozór, a nie prawdę." - Źródło

Dziś wiemy, że pismo nie zniszczyło naszej zdolności myślenia – zmieniło sposób, w jaki przetwarzamy informacje. Zamiast polegać na pamięci, zaczęliśmy gromadzić i analizować wiedzę na większą skalę.

Może z AI jest podobnie. Każda nowa technologia budzi obawy, że coś tracimy – a w rzeczywistości po prostu się dostosowujemy. Tak jak pismo zmieniło nasze relacje z wiedzą, AI zmienia sposób, w jaki uczymy się i rozwiązujemy problemy. Nie chodzi o to, by całkowicie odrzucić AI, ale o to, by świadomie z niego korzystać i nie zapominać o rozwijaniu własnych umiejętności.

AI jako narzędzie do walki z efektem Dunninga-Krugera

Choć AI może wzmacniać efekt Dunninga-Krugera, to można postawić tezę, że może też pomóc go przezwyciężyć. To, jak korzystamy z AI, zależy od naszej świadomości i podejścia do nauki.

Osoby, które naprawdę chcą się rozwijać, mogą używać AI nie jako dostawcy gotowych odpowiedzi, ale jako narzędzia do pogłębiania wiedzy. Mogą pytać nie tylko „jaki jest wynik?”, ale „dlaczego tak jest?”. Mogą używać AI do kwestionowania własnych przekonań i poszukiwania alternatywnych rozwiązań. To ci, którzy mają większą świadomość swoich ograniczeń – zgodnie z teorią Dunninga i Krugera – będą starali się wykorzystać AI do nauki, a nie tylko do szybkiego rozwiązania problemu.

AI może stać się mentorem, który pomaga zidentyfikować braki w wiedzy, sugerować nowe materiały i podsuwać pytania, na które sami byśmy nie wpadli. Problem zaczyna się wtedy, gdy traktujemy AI jako nieomylny autorytet, zamiast jako narzędzie wspierające nasz rozwój.

Tylko... czy to nie jest właśnie ilustracja efektu Dunninga-Krugera? Tylko osoby bardziej świadome wykorzystują AI do poszerzania swojej wiedzy.

Wrap up

Każda technologia budziła obawy, że coś tracimy. Pismo miało zniszczyć pamięć. Kalkulatory miały osłabić nasze umiejętności matematyczne. Teraz AI rzekomo odbiera nam zdolność do myślenia. Ale historia pokazuje, że to nie technologia sama w sobie jest problemem – problemem jest nasze podejście do niej.

AI może prowadzić do powierzchownej wiedzy i złudzenia kompetencji, ale może też pomóc nam się rozwijać. To od nas zależy, czy damy się złapać w pułapkę natychmiastowej gratyfikacji, czy wykorzystamy technologię do głębszego zrozumienia świata.