Ndërsa ChatGPT dhe modele të tjera të mëdha gjuhësore (LLM) janë të lehta për t’u mësuar, thellësia e njohurive të mësuara është e kufizuar, sipas një studimi të ri. Në shtatë studime me mbi 10,000 pjesëmarrës, përdoruesit shpenzuan më pak përpjekje për të mësuar informacionin e përmbledhur me LLM dhe prodhuan rekomandime më sipërfaqësore dhe të përgjithshme. Kërkimet tradicionale në Google, nga ana tjetër, ofruan informacion më të thellë dhe më gjithëpërfshirës.
ChatGPT dhe modele të tjera të mëdha gjuhësore (LLM) ofrojnë akses të shpejtë në informacion; përdoruesit bëjnë pyetje, modeli përgjigjet dhe procesi i të nxënit duket i plotë. Megjithatë, hulumtimet e reja sugjerojnë se kjo lehtësi mund të vijë me koston e njohurive sipërfaqësore. Shtatë studime të kryera nga profesorë të marketingut vlerësuan më shumë se 10,000 pjesëmarrës.
Në studime, pjesëmarrësve iu caktua rastësisht të merrnin informacion përmes një LLM si ChatGPT ose një kërkimi standard në Google. Studimi zbuloi se përdoruesit e LLM ndiheshin më pak të informuar, investonin më pak përpjekje dhe prodhuan rekomandime më të shkurtra, më të përgjithshme dhe më pak informuese. Nga ana tjetër, përdoruesit e Google aksesuan dhe interpretuan përmbajtje më të gjerë dhe më të thellë, duke dhënë informacion më gjithëpërfshirës.
Edhe kur pjesëmarrësit mësuan të njëjtin informacion përmes LLM-ve dhe Google-it, thellësia e njohurive të përdoruesve të LLM-ve mbeti më e cekët. Studiuesit theksuan se LLM-të përmbledhin informacionin, duke i bërë përdoruesit pasivë, ndërsa kërkimet në Google kërkojnë të mësuarit aktiv.
Studiuesit vërejnë se braktisja e plotë e përdorimit të LLM nuk është zgjidhja. Çelësi është që përdoruesit të dallojnë kur LLM ofron informacion të dobishëm dhe kur ofron informacion sipërfaqësor. Metodat tradicionale të kërkimit mbeten veçanërisht efektive për ata që kërkojnë njohuri të thella.
Ekipi i kërkimit planifikon të eksplorojë mënyra se si përdoruesit mund t’i bëjnë LLM-të më mjete aktive të të nxënit. Për shembull, shtimi i lidhjeve në internet në kohë reale pranë LLM-ve ose futja e pengesave (barrierave që kërkojnë pjesëmarrje aktive) në procesin e të nxënit mund t’i inkurajojë përdoruesit të fitojnë njohuri më të thella.
