Moins putackick: L'utilisation de ChatGPT pour la rédaction d'essais entraîne une réduction lors de l'activité cérébrale et de la mémoire par rapport à la rédaction sans outils ou via un moteur de recherche.

Si ChatGPT facilite l'écriture, il affaiblit les capacités d'apprentissage.

Cette étude explore les conséquences neurales et comportementales de l’écriture d’essais assistée par des grands modèles linguistiques (LLM). Les participants ont été répartis en trois groupes : LLM, moteur de recherche (Search Engine), et uniquement le cerveau (sans outils). Chacun a effectué trois sessions dans la même condition. Lors d’une quatrième session, les utilisateurs de LLM ont été réaffectés au groupe uniquement le cerveau (LLM-vers-Cerveau), et les utilisateurs du groupe sans outil ont été réaffectés à la condition LLM (Cerveau-vers-LLM). Au total, 54 participants ont participé aux sessions 1 à 3, dont 18 ont terminé la session 4. Nous avons utilisé l’électroencéphalographie (EEG) pour évaluer la charge cognitive lors de la rédaction des essais, et analysé les essais à l’aide du traitement du langage naturel (NLP), ainsi que par une notation effectuée par des enseignants humains et un juge artificiel.

Chez tous les groupes, les entités nommées (NER), les schémas de n-grammes et l’ontologie des thèmes ont montré une homogénéité au sein de chaque groupe. L’EEG a révélé des différences significatives dans la connectivité cérébrale : les participants uniquement le cerveau présentaient des réseaux plus forts et plus distribués ; ceux utilisant un moteur de recherche montraient un engagement modéré ; et les utilisateurs de LLM affichant la connectivité la plus faible. L’activité cognitive diminuait en relation avec l’utilisation d’outils externes.

Lors de la session 4, les participants passant de LLM à cerveau (LLM-vers-Cerveau) ont montré une réduction de la connectivité alpha et bêta, indiquant une sous-engagement. Les utilisateurs passant de cerveau à LLM (Cerveau-vers-LLM) ont montré une plus forte mémorisation et une activation accrue des régions occipito-pariétales et préfrontales, semblable à celle des utilisateurs de moteur de recherche. La perception de propriété des essais rapportée par eux était la plus faible dans le groupe LLM et la plus élevée dans le groupe uniquement cerveau. Les utilisateurs de LLM avaient également du mal à citer précisément leur propre travail.

Alors que les LLM offrent une commodité immédiate, nos résultats mettent en évidence des coûts cognitifs potentiels. Sur une période de quatre mois, les utilisateurs de LLM ont constamment sous-performé au niveau neural, linguistique et comportemental. Ces conclusions soulèvent des préoccupations quant aux implications éducatives à long terme de la dépendance aux LLM et soulignent la nécessité d’une investigation plus approfondie du rôle de l’IA dans l’apprentissage.

This study explores the neural and behavioral consequences of LLM-assisted essay writing. Participants were divided into three groups: LLM, Search Engine, and Brain-only (no tools). Each completed three sessions under the same condition. In a fourth session, LLM users were reassigned to Brain-only group (LLM-to-Brain), and Brain-only users were reassigned to LLM condition (Brain-to-LLM). A total of 54 participants took part in Sessions 1-3, with 18 completing session 4. We used electroencephalography (EEG) to assess cognitive load during essay writing, and analyzed essays using NLP, as well as scoring essays with the help from human teachers and an AI judge. Across groups, NERs, n-gram patterns, and topic ontology showed within-group homogeneity. EEG revealed significant differences in brain connectivity: Brain-only participants exhibited the strongest, most distributed networks; Search Engine users showed moderate engagement; and LLM users displayed the weakest connectivity. Cognitive activity scaled down in relation to external tool use. In session 4, LLM-to-Brain participants showed reduced alpha and beta connectivity, indicating under-engagement. Brain-to-LLM users exhibited higher memory recall and activation of occipito-parietal and prefrontal areas, similar to Search Engine users. Self-reported ownership of essays was the lowest in the LLM group and the highest in the Brain-only group. LLM users also struggled to accurately quote their own work. While LLMs offer immediate convenience, our findings highlight potential cognitive costs. Over four months, LLM users consistently underperformed at neural, linguistic, and behavioral levels. These results raise concerns about the long-term educational implications of LLM reliance and underscore the need for deeper inquiry into AI's role in learning.

• Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task