Dziesięć minut z chatbotem i ludzie szybciej rezygnują z trudnych zadań

Zadania były z piątej klasy: dodawanie, odejmowanie, mnożenie i dzielenie zwykłych ułamków. Uczestnicy rozwiązywali je z domu przez Prolific, platformę, na której ludzie dorabiają udziałem w badaniach, i za całość dostali 2,60 dolara. Połowa z nich dostała po prawej stronie ekranu okno czatu z asystentem AI. Druga połowa nie dostała nic. Po dwunastym zadaniu czat znikał i obie grupy musiały zmierzyć się z jeszcze trzema zadaniami samodzielnie.

Z tymi trzema zadaniami grupa, która miała asystenta, poradziła sobie w 57%, a grupa bez niego w 73%. Ludzie, którym odebrano pomocnika, porzucali też zadania prawie dwa razy częściej: 20% wobec 11%. Wystarczyło około dziesięciu minut pracy z AI, żeby ten efekt się pojawił. Kolejny eksperyment ujawnił ciekawy szczegół: najgorzej wypadli ci, którzy prosili czat o gotowe odpowiedzi. U tych, którzy prosili o wskazówki, nie zauważono wyraźnych strat.

Eksperyment przeprowadzili Grace Liu z Carnegie Mellon University, Brian Christian z Center for Human-Compatible AI (CHAI) na UC Berkeley, znany z książek o algorytmach i sztucznej inteligencji, oraz troje innych naukowców z Oksfordu, MIT i UCLA. Preprint ukazał się w kwietniu, poprawioną wersję przedstawiono w październiku 2026 roku na COLM, Conference on Language Modeling w San Francisco, a 9 października opisał ją Berkeley News .

Dwanaście zadań z pomocnikiem, trzy bez

Psychologowie mierzą wytrwałość dość prosto: jak długo człowiek pracuje nad trudnym zadaniem, zanim rzuci ręcznik. Tutaj liczono to przez pominięcia. Każde zadanie można było pominąć, a każde pominięcie oznaczało decyzję, że człowiek nie będzie się z nim męczyć. Obie grupy widziały poprawne rozwiązanie po błędzie, więc wszyscy się uczyli. Jedna grupa po prostu uczyła się sama, a druga miała towarzysza, który w każdej chwili mógł zrobić wszystko za nią.

W trzech eksperymentach wzięło udział łącznie 1222 Amerykanów, a każdy z nich zamykał lukę poprzedniego. Może ludzi zbiło z tropu samo zniknięcie czatu: przed chwilą okno było, a teraz go nie ma. W drugim eksperymencie grupa bez AI też dostała panel boczny, w którym pokazywano rozwiązania zadań, jakie uczestnicy już widzieli. Różnica zmalała, ale się utrzymała, natomiast różnica w liczbie pominięć nie była tym razem istotna statystycznie, i autorzy mówią o tym otwarcie.

Trzeci eksperyment sprawdzał, czy to nie osobliwość arytmetyki. Uczestnicy odpowiadali na pytania z rozumienia tekstu w stylu amerykańskiego egzaminu SAT. Wzór się powtórzył: byli użytkownicy AI pomijali pytania wyraźnie częściej, 8% wobec 1%.

Poprosić o odpowiedź czy o wskazówkę

W drugim eksperymencie uczestników pytano, jak korzystali z czatu, i porównywano wyniki według ich odpowiedzi. Po wyłączeniu czatu ci, którzy prosili o gotowe odpowiedzi, rozwiązali 65% zadań, wobec 77% w grupie kontrolnej.

Autorzy dodają tu ważne zastrzeżenie. Ludzie sami wybierali sposób korzystania z czatu; nie był on przydzielany losowo. Może ci, którzy proszą o gotowe odpowiedzi, to ci, którzy poddaliby się szybciej nawet bez żadnej AI. Podział według stylu pokazuje więc związek, a nie udowodnioną przyczynę. Główny wynik pozostaje jednak przyczynowy: ludzie losowo przydzieleni do grupy z AI wypadli gorzej, kiedy im ją odebrano.

To nie opowieść o ułamkach

„To uderzające odkrycie, ale w pewnym sensie dostarcza amunicji historii, którą wielu z nas czuje intuicyjnie”, powiedział Christian Berkeley News. „Sam tego doświadczam”. Jego zdaniem nie jest to historia o ułamkach i zadaniach SAT: ten sam wzór dotyczy wszystkich, od uczniów szkoły podstawowej po najlepszych ekspertów świata.

Autorzy opisują mechanizm tak: praca z AI uczy ludzi oczekiwać natychmiastowej odpowiedzi i odbiera trening przebijania się przez trudną część samodzielnie. Mówiąc prościej, przypomina to windę. Dopóki działa, nikt nie potrzebuje schodów. Gdy się zepsuje, piąte piętro jakoś wydaje się wyższe niż tydzień temu.

Podobne rzeczy pokazały inne eksperymenty. W 2025 roku czasopismo PNAS opublikowało badanie z tureckiej szkoły, gdzie prawie tysiąc licealistów pracowało nad matematyką z dwiema wersjami GPT-4. Obie pomagały podczas ćwiczeń. Ale na egzaminie, gdzie AI nie było już dostępne, użytkownicy zwykłego czatu uzyskali o 17% niższe wyniki niż koledzy, którzy uczyli się bez niego. U tych, którzy pracowali z wersją tutorską, dającą wskazówki zamiast odpowiedzi, ta szkoda prawie zniknęła.

W styczniu 2026 roku Anthropic sprawdził ten sam pomysł na programistach . 52 deweloperów, głównie juniorów, uczyło się nieznanej biblioteki Pythona. Ci, którzy uczyli się z asystentem AI, osiągnęli potem w teście bez niego 50%, wobec 67% u pozostałych. Różnica była największa w pytaniach o debugowanie. I znów lepiej radzili sobie ci, którzy zadawali maszynie pytania, by zrozumieć kod, zamiast zrzucać na nią całą pracę.

Czego dziesięć minut nie dowodzi

Nagłówki w rodzaju „AI robi z nas głupców” nie wynikają z tego eksperymentu. Zmierzył on jedno: co się dzieje w pierwszych minutach po zniknięciu pomocy. Czy efekt utrzymuje się dzień, miesiąc czy rok życia z czatem, badanie nie sprawdzało, a autorzy wymieniają to jako ograniczenie.

Stawka dla uczestników też była niska. Za 2,60 dolara i trzynaście minut czasu niewielu ludzi będzie walczyć o każdy ułamek, a na egzaminie czy w pracy motywacja jest zupełnie inna. Efekt jest zauważalny, ale niewielki: w drugim eksperymencie różnica w liczbie rozwiązanych zadań zmalała do sześciu punktów procentowych. A najbardziej zachęcający wynik, ten o wskazówkach, opiera się na małej podgrupie. To 27% grupy z AI w drugim eksperymencie, mniej więcej 80 osób, i wynik wciąż wymaga potwierdzenia.

Mimo to obraz powtarza się w trzech niezależnych badaniach z bardzo różnymi ludźmi: uczniami w Turcji, programistami, przypadkowymi dorosłymi w Stanach Zjednoczonych. Wszędzie najgorzej radzili sobie ci, którzy trudną część pracy w całości oddali maszynie.

Korepetytor, który nie pozwoli ściągać

Rozwiązanie, które proponuje Christian, brzmi skromnie. Domyślnie odpowiedzi AI mogłyby działać bardziej jak korepetytor: prowadzić do pomysłu zamiast podawać gotowy wynik. Cel ujmuje szerzej niż jakiekolwiek ustawienie: „Musimy dążyć do przyszłości, w której ludzkie zdolności są, na ile to możliwe, wzmacniane, a nie wypierane”.

Takie tryby już istnieją. 29 lipca 2025 roku OpenAI uruchomiło tryb nauki w ChatGPT : zadaje naprowadzające pytania i krok po kroku prowadzi do rozwiązania. Claude ma podobny tryb uczenia się. Trzeba jednak włączyć go ręcznie, a w ChatGPT można go wyłączyć w środku rozmowy. Zwykły tryb nadal odpowiada od razu i w całości.

Wybór między „daj mi odpowiedź” a „daj mi wskazówkę” spada więc na człowieka, i to w najgorszym możliwym momencie, kiedy zadanie jest pilne. W tej historii wskazówka działa jak poręcz, nie jak winda: wciąż wchodzisz na własnych nogach, dlatego schody nie wydadzą się stromsze, gdy pomoc zniknie.