大型语言模型对学习认知负载的影响分析.pdf
本文是一项关于使用大型语言模型（LLM）如ChatGPT对人类认知影响的研究。研究调查了在撰写论文时使用LLM所带来的认知成本。
研究将参与者分为三组：LLM组、搜索引擎组和纯人脑组，要求他们使用指定的工具（或不使用工具）撰写论文。通过脑电图（EEG）记录参与者的脑活动，并进行自然语言处理（NLP）分析和访谈，评估认知参与度和认知负荷。
研究发现，LLM、搜索引擎和纯人脑组在神经连接模式上存在显著差异，反映了不同的认知策略。外部支持越多，大脑连接越弱。LLM组表现出最弱的整体连接。在第四次实验中，原本LLM组转为纯人脑写作的参与者表现出较弱的神经连接，而原本纯人脑写作转为LLM组的参与者则表现出更高的记忆回忆和广泛的脑区重新激活。访谈显示，LLM组参与者对自己所写论文的拥有感较低。LLM的使用对学习技能产生了可衡量的负面影响，长期来看，LLM组的参与者在神经、语言和评分等各个层面都比纯人脑组表现更差。
研究还探讨了搜索和LLM中的“回声室”效应，即用户可能陷入强化现有信念的信息环境中。论文分析了命名实体识别（NER）、n-gram，并使用PaCMAP进行嵌入聚类分析，以探究不同写作方法对语言使用的影响。结果表明，使用LLM会影响脑部活动、语言模式和认知所有权，长期来看可能会降低学习能力。
总体而言，研究结果表明，虽然LLM可以提供便利和效率，但过度依赖LLM可能会对认知发展和学习产生负面影响。因此，需要谨慎使用LLM，并在教育环境中促进批判性思维和自主学习。
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