📊 Nghiên cứu "Your Brain on ChatGPT" từ MIT Media Lab (2025)

1Giới thiệu về nghiên cứu

  • Tổ chức thực hiện: MIT Media Lab – một trong những trung tâm nghiên cứu đa ngành uy tín nhất thế giới.
  • Tên nghiên cứu: "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt During LLM-Assisted Writing"
  • Đối tượng nghiên cứu: 54 người tham gia (tình nguyện viên), chia thành 3 nhóm sử dụng ChatGPT, công cụ tìm kiếm (Google), và viết tay (không dùng công cụ hỗ trợ).
  • Phương pháp:
    • Mỗi người viết bài luận (giống dạng SAT) trong 3 tháng, mỗi tháng 1 bài.
    • Ghi lại hoạt động não bằng điện não đồ (EEG) trong khi viết.
    • Tháng thứ 4, các nhóm đổi vai trò: ví dụ nhóm dùng AI sẽ viết không có AI và ngược lại.
  • Tóm tắt kết quả:
    • Nhóm dùng ChatGPT liên tục có hoạt động não thấp nhất, ghi nhớ kém hơn, ít cảm giác làm chủ nội dung hơn.
    • Nhóm không dùng AI rồi mới dùng thì lại có hiệu suất tốt nhất.
    • Người từng lệ thuộc AI tiếp tục giảm hiệu suất ngay cả sau khi ngưng sử dụng.
  • Kết luận nhanh: Việc dùng AI như ChatGPT có thể làm giảm khả năng nhận thức nếu lệ thuộc quá mức.
  • Trạng thái tin cậy: Đây là nghiên cứu preprint, chưa qua bình duyệt khoa học (peer review), mẫu nhỏ (54 người), nên cần đánh giá tiếp.

Nguồn:

2Phương pháp và kết quả nghiên cứu chi tiết

Thông tin về người tham gia:

  • Tổng số người tham gia: 54 người hoàn thành 3 buổi đầu, 18 người hoàn thành buổi thứ 4
  • Phân bố nhóm: Mỗi nhóm có 18 người trong các buổi 1, 2, 3
  • Độ tuổi trung bình: 22.9 tuổi (độ lệch chuẩn 1.69)
  • Phân bố giới tính: 32 nữ, 19 nam, 2 không nhị nguyên giới, 1 không cung cấp thông tin
  • Thời gian nghiên cứu: 4 tháng
  • Thù lao: 100 USD cho 3 buổi đầu + 50 USD nếu tham gia buổi 4

Cách tiến hành:

Giai đoạn 1–3 (3 tháng đầu):

3 nhóm mỗi người viết 1 bài luận mỗi tháng:

  • LLM Group: Dùng ChatGPT để viết.
  • Search Group: Dùng Google.
  • Brain Group: Không dùng công cụ.

Thời gian thực hiện mỗi buổi: Khoảng 60 phút, bao gồm:

  • Chào mừng, giới thiệu: 15 phút
  • Thiết lập tai nghe EEG: 25 phút
  • Bài kiểm tra hiệu chuẩn: 6 phút
  • Viết luận: 20 phút
  • Phỏng vấn sau đánh giá: 5 phút

Thiết bị EEG:

  • Loại tai nghe: Neuroelectrics Enobio 32 điện cực
  • Tốc độ lấy mẫu: 500 Hz
  • Độ phân giải: 24 bit
  • Độ ồn đo lường: dưới 1 µV RMS
  • Số cặp điện cực phân tích: 32 x 32 = 1024
  • Ngưỡng ý nghĩa thống kê: p < 0.05 (*), p < 0.01 (**), p < 0.001 (***)

Giai đoạn 4 (tháng cuối):

Các nhóm hoán đổi vai trò:

  • LLM → Brain
  • Brain → LLM
  • Search → giữ nguyên (kiểm soát)

Kết quả về khả năng trích dẫn và quyền sở hữu bài luận:

📊 Buổi 1 - Khả năng trích dẫn:

  • Nhóm LLM: 83.3% (15/18) không thể trích dẫn chính xác, 0/18 trích dẫn đúng
  • Nhóm Công cụ Tìm kiếm: 11.1% (2/18) gặp khó khăn, 3/18 không trích dẫn đúng
  • Nhóm Chỉ não bộ: 11.1% (2/18) gặp khó khăn, 2/18 không trích dẫn đúng
  • Ý nghĩa thống kê: F(2, 51) = 79.98, p < 0.001 cho khả năng trích dẫn

📊 Buổi 2-3 - Xu hướng cải thiện:

  • Buổi 2: Nhóm Chỉ não bộ đạt 18/18 khả năng trích dẫn hoàn hảo
  • Buổi 3: Nhóm Công cụ Tìm kiếm và Chỉ não bộ đều đạt 18/18 hoàn hảo
  • Nhóm LLM: Vẫn gặp khó khăn với 6/18 không thể trích dẫn đúng ở buổi 3

📊 Buổi 4 - Chuyển đổi nhóm:

  • LLM-sang-Não-bộ: 7/9 thất bại trong việc trích dẫn, chỉ 1/9 trích dẫn chính xác
  • Não-bộ-sang-LLM: Chỉ 1/9 gặp khó khăn, 7/9 trích dẫn chính xác
  • Khác biệt có ý nghĩa: p < 0.01, |t| = 3.62

Kết quả phân tích EEG - Hoạt động não bộ:

🧠 Tổng quan kết nối thần kinh:

  • Nhóm Chỉ não bộ: Mạng lưới mạnh nhất, rộng nhất
  • Nhóm Công cụ Tìm kiếm: Giảm 34-48% so với nhóm Chỉ não bộ
  • Nhóm LLM: Yếu nhất, giảm tới 55% so với nhóm Chỉ não bộ

🧠 So sánh LLM vs Chỉ não bộ (Buổi 1-3):

  • Băng tần Alpha: Chỉ não bộ có 79 kết nối, LLM có 42 kết nối
  • Băng tần Beta: Chỉ não bộ = 2.854, LLM = 2.653 (tổng kết nối)
  • Băng tần Delta: Chỉ não bộ có 78 kết nối, LLM có 31 kết nối
  • Băng tần Theta: Chỉ não bộ có 65 kết nối, LLM có 29 kết nối

🧠 Kết quả đặc biệt ở Buổi 4:

  • Não-bộ-sang-LLM: Tăng đáng kể trên tất cả băng tần khi được dùng LLM
  • Alpha: Tăng lên 0.823 (so với 0.107 của nhóm LLM gốc buổi 3)
  • Beta: Đạt 1.924 (cao nhất, so với 0.275 của nhóm LLM gốc)
  • Delta: Đạt 1.948 (so với 0.188 của nhóm LLM gốc)

Kết quả phân tích ngôn ngữ (NLP):

📝 Sử dụng thực thể có tên (NERs):

  • Nhóm LLM: Sử dụng nhiều nhất, tương quan mạnh nhất
  • Nhóm Công cụ Tìm kiếm: Ít hơn ít nhất 2 lần so với LLM
  • Nhóm Chỉ não bộ: Ít hơn 60% so với nhóm LLM
  • NERs phổ biến của LLM: Người, Tác phẩm nghệ thuật, Tổ chức, Sự kiện

Chi phí năng lượng:

  • Mỗi truy vấn LLM: 0.3 Wh năng lượng
  • Mỗi truy vấn tìm kiếm: 0.03 Wh năng lượng
  • Tổng năng lượng ước tính (20 giờ):
    • Nhóm LLM: 180 Wh (600 truy vấn)
    • Nhóm Công cụ Tìm kiếm: 18 Wh (600 truy vấn)

3Nhận định từ các báo chí

📰The Washington Post

EN: "Who used ChatGPT exhibited the lowest brain engagement and 'consistently underperformed at neural, linguistic, and behavioral levels.'"

VI: "Người dùng ChatGPT thể hiện hoạt động não thấp nhất và 'liên tục thể hiện kết quả kém hơn ở cấp độ thần kinh, ngôn ngữ và hành vi.'"

🔗 washingtonpost.com

✍️The New Yorker

EN: "Subjects who used ChatGPT demonstrated less brain activity than either of the other groups… Some of the L.L.M. users felt 'no ownership whatsoever' over the essays they'd produced… in one round of testing eighty per cent could not quote from what they'd putatively written."

VI: "Người dùng ChatGPT cho thấy hoạt động não ít hơn so với hai nhóm còn lại… Một số người dùng LLM cảm thấy 'không hề có cảm giác sở hữu' bài luận của họ… trong một vòng thử nghiệm, tám mươi phần trăm không thể trích dẫn những gì họ đã viết."

🔗 newyorker.com

🧪The Decoder

EN: "A new MIT study suggests that using AI writing assistants like ChatGPT can lead to what researchers call 'cognitive debt' – a state where outsourcing mental effort weakens learning and critical thinking."

VI: "Một nghiên cứu mới của MIT cho thấy việc sử dụng trợ lý viết AI như ChatGPT có thể dẫn đến thứ mà các nhà nghiên cứu gọi là 'nợ nhận thức' – một trạng thái khi việc chuyển giao nỗ lực tư duy làm suy yếu học tập và tư duy phản biện."

🔗 the-decoder.com

4Bài học rút ra

  1. AI không thay thế được tư duy con người – Dùng AI để hỗ trợ, không để nó làm thay bạn.
  2. Viết tay và tự động não giúp duy trì trí nhớ và sự kết nối não bộ tốt hơn.
  3. Cần có chiến lược học tập kết hợp AI hiệu quả, ví dụ:
    • Tự viết bản nháp trước, sau đó dùng AI chỉnh sửa.
    • Kiểm tra lại thông tin AI cung cấp thay vì sao chép.
  4. Nên có thời gian "tách khỏi AI" để duy trì khả năng tư duy độc lập.
  5. Nguy cơ lệ thuộc AI là có thật, nhất là trong môi trường học thuật hoặc khi dùng AI quá thường xuyên mà không suy nghĩ chủ động.
  6. AI có thể giúp tăng tốc, nhưng nếu dùng sai cách sẽ làm giảm chất lượng tư duy dài hạn.

📌 "Hãy dùng AI như một công cụ tăng lực – không phải chiếc phao khiến bạn quên cách bơi."

5Lưu ý quan trọng

⚠️ Cần lưu ý khi đọc nghiên cứu này:

  1. Trạng thái preprint: Nghiên cứu chưa qua peer review chính thức, các kết luận cần được xem xét thận trọng.
  2. Cỡ mẫu nhỏ: Chỉ 54 người tham gia, chủ yếu từ các trường đại học Boston, có thể không đại diện cho dân số chung.
  3. Phương pháp EEG có hạn chế: Như các chuyên gia chỉ ra, EEG chỉ đo được hoạt động bề mặt não, không thể đưa ra kết luận chắc chắn về "tổn hại não bộ".
  4. Bối cảnh thí nghiệm: Môi trường lab khác xa với việc sử dụng AI trong thực tế hàng ngày.
  5. Không có dữ liệu dài hạn: Nghiên cứu chỉ kéo dài 4 tháng, chưa đủ để đánh giá tác động lâu dài.