{"id":29431,"date":"2025-10-25T11:28:16","date_gmt":"2025-10-25T14:28:16","guid":{"rendered":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/?p=29431"},"modified":"2025-08-04T13:36:17","modified_gmt":"2025-08-04T16:36:17","slug":"chatgpt-pode-gerar-atrofia-cognitiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/chatgpt-pode-gerar-atrofia-cognitiva\/","title":{"rendered":"ChatGPT pode gerar \u201catrofia cognitiva\u201d"},"content":{"rendered":"

O uso da Intelig\u00eancia Artificial auxilia diversas tarefas, inclusive a reda\u00e7\u00e3o de textos, mas pode gerar uma esp\u00e9cie de \u201catrofia cognitiva\u201d no usu\u00e1rio, especialmente os jovens, devido ao risco de depend\u00eancia excessiva nas solu\u00e7\u00f5es baseadas em ferramentas como o ChatGPT. A conclus\u00e3o \u00e9 de um amplo estudo realizado por oito pesquisadores de institui\u00e7\u00f5es norte-americanas e publicado no site da Cornell University, de Nova York.<\/p>\n

O objetivo do trabalho foi descobrir o \u201ccusto cognitivo\u201d do uso de LLMs (Large Language Models, ou Modelos de Linguagem de Grande Escala), como o ChatGPT, da OpenAI, no contexto educacional da escrita. A reda\u00e7\u00e3o foi escolhida como centro da pesquisa<\/a> por tratar-se de uma tarefa complexa, que envolve m\u00faltiplos processos mentais, sendo usada como meio comum de avalia\u00e7\u00e3o das habilidades dos alunos em escolas, por exemplo.<\/p>\n

Trabalho envolveu eletroencefalografia<\/strong><\/p>\n

A pesquisa envolveu 54 participantes, acompanhados durante quatro meses. Foi usada eletroencefalografia (EEG) para avaliar a carga cognitiva durante a escrita dos ensaios, e empregados princ\u00edpios de programa\u00e7\u00e3o neurolingu\u00edstica (PNL). O trabalho, que foi assistido por professores humanos e um juiz de IA, explorou as consequ\u00eancias neurais e comportamentais da escrita com emprego de LLM, como a eventual \u201catrofia cognitiva\u201d.<\/p>\n

Os participantes foram divididos em tr\u00eas grupos: \u201cLLM\u201d; \u201cMecanismo de Busca\u201d; e \u201cSomente C\u00e9rebro\u201d (trabalho mental sem o uso de ferramentas externas). O EEG revelou diferen\u00e7as significativas na conectividade cerebral: os participantes<\/a> do grupo \u201cSomente C\u00e9rebro\u201d exibiram as redes mais fortes; os usu\u00e1rios de \u201cMecanismos de Busca\u201d mostraram engajamento moderado; e os que usaram LLM exibiram a conectividade mais fraca. A conclus\u00e3o \u00e9 de que houve redu\u00e7\u00e3o da atividade cognitiva nos que empregaram ferramentas externas, o que poderia levar \u00e0 chamada \u201catrofia cognitiva\u201d.<\/p>\n

Pesquisas mais longas s\u00e3o necess\u00e1rias<\/strong><\/p>\n

\u201cEmbora os LLMs ofere\u00e7am conveni\u00eancia imediata, nossas descobertas destacam potenciais custos cognitivos. Os usu\u00e1rios do LLM apresentaram desempenho consistentemente inferior nos n\u00edveis neural, lingu\u00edstico e comportamental. Isso levanta preocupa\u00e7\u00f5es sobre as implica\u00e7\u00f5es educacionais da depend\u00eancia da IA. Acreditamos que pesquisas mais profundas s\u00e3o necess\u00e1rias para compreender o impacto em longo prazo da IA no c\u00e9rebro, antes que os LLMs sejam reconhecidos como algo positivo para os humanos\u201d, afirmaram os pesquisadores.<\/p>\n

An\u00e1lises anteriores apontaram que h\u00e1 uma forte correla\u00e7\u00e3o negativa entre o uso de ferramentas de IA e as habilidades de pensamento cr\u00edtico, com usu\u00e1rios mais jovens apresentando maior depend\u00eancia da IA e, consequentemente, menores pontua\u00e7\u00f5es de desempenho cognitivo. O uso acentuado das ferramentas de LLM tamb\u00e9m pode levar \u00e0 diminui\u00e7\u00e3o do engajamento em processos anal\u00edticos profundos.<\/p>\n

\u201cAo contr\u00e1rio dos mecanismos de busca convencionais, que apresentam pontos de vista diversos para a avalia\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio, os LLMs fornecem respostas sintetizadas que podem desencorajar o julgamento independente. Essa mudan\u00e7a da busca ativa de informa\u00e7\u00f5es para o consumo passivo de conte\u00fado gerado por IA pode ter implica\u00e7\u00f5es profundas na forma como as gera\u00e7\u00f5es atuais e futuras processam as informa\u00e7\u00f5es\u201d, advertiram os estudiosos. \u201cA conclus\u00e3o \u00e9 que a integra\u00e7\u00e3o de LLMs em ambientes de aprendizagem apresenta uma dualidade complexa: embora melhorem a acessibilidade \u00e0 educa\u00e7\u00e3o, podem contribuir para a atrofia cognitiva por meio da depend\u00eancia excessiva de solu\u00e7\u00f5es baseadas em IA\u201d, acrescentaram.<\/p>\n

Maior satisfa\u00e7\u00e3o com os resultados<\/strong><\/p>\n

Em paralelo aos riscos de \u201catrofia cognitiva\u201d, outro aspecto interessante levantado pelo estudo \u00e9 em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s chamadas \u201cconsidera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas\u201d: os participantes do grupo Somente C\u00e9rebro relataram maior satisfa\u00e7\u00e3o e demonstraram maior conectividade cerebral em rela\u00e7\u00e3o ao trabalho, em compara\u00e7\u00e3o com os outros grupos. Por isso, as reda\u00e7\u00f5es escritas com o aux\u00edlio de LLM, que envolveram menos tempo para serem escritas, tiveram menor significado ou valor para os participantes.<\/p>\n

A pesquisa, denominada \u201cSeu C\u00e9rebro no ChatGPT: Ac\u00famulo de Custo Cognitivo ao Usar um Assistente de IA para Tarefas de Reda\u00e7\u00e3o de Ensaios\u201d, foi conduzida por Nataliya Kosmyna, Eugene Hauptmann, Jessica Situ, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein e Pattie Maes, todos do MIT (Massachusetts Institute of Technology); Ye Tong Yuan, do Wellesley College; e Xian-Hao Liao, do Mass. College of Art and Design (MassArt).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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