Новое исследование показывает, что люди демонстрируют более эффективные стратегии обучения, когда считают, что их работу будет оценивать искусственный интеллект, а не человек-эксперт. Ученые из Пенсильванского университета провели эксперимент, в ходе которого участникам нужно было научиться классифицировать изображения. Одной группе сказали, что их результаты проверит человек, а другой — что их будет оценивать сложный ИИ-алгоритм. Результаты оказались неожиданными: группа, ориентированная на ИИ, училась быстрее и достигала более высокой точности. Исследователи предполагают, что это связано с нашими представлениями о том, как мыслят люди и машины. Считая, что ИИ будет искать четкие, основанные на правилах закономерности, участники активнее пытались выявить эти правила, что приводило к более глубокому и структурированному обучению. В то же время, ожидая оценки от человека, они больше полагались на интуицию и запоминание отдельных примеров, что было менее эффективно. Это открытие имеет важные последствия для образования и профессиональной подготовки. Оно предполагает, что использование ИИ в качестве инструмента оценки может не просто автоматизировать процесс, но и фундаментально изменять к лучшему то, как люди подходят к процессу обучения. Результаты также проливают свет на то, как наше взаимодействие с технологиями формирует наши собственные когнитивные процессы.