Estudo com 1.222 pessoas indica que usar IA reduz a persistência em tarefas difíceis

Um estudo apresentado em outubro na Conferência sobre Modelagem de Linguagem (COLM) indica que usar um assistente de IA por poucos minutos pode reduzir a persistência e o desempenho de quem volta a resolver problemas sozinho. O trabalho, com coautor da Universidade da Califórnia em Berkeley, reuniu 1.222 participantes em três experimentos aleatorizados.

Quem fez e como foi o teste

O artigo se chama "AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance" e está disponível no arXiv. Brian Christian, pesquisador do Center for Human-Compatible AI, em Berkeley, é um dos autores. Há coautores de Carnegie Mellon, MIT, Oxford e UCLA. Uma versão preliminar circulou na primavera do hemisfério norte; a versão revisada por pares foi apresentada agora na COLM.

Os participantes foram recrutados online e divididos por sorteio em dois grupos. No primeiro experimento, com 354 pessoas, todos resolviam 15 problemas de frações. Um grupo trabalhava sem ajuda. O outro podia usar o ChatGPT, inclusive para pedir respostas prontas. Depois do problema 12, a IA foi retirada para o grupo assistido.

Um segundo experimento, com 667 participantes, repetiu o padrão em escala maior. O terceiro, com 201 pessoas, usou questões de compreensão de leitura do estilo SAT, o exame de admissão universitária americano.

O que apareceu nos dados

Enquanto a IA estava disponível, o grupo assistido acertava mais. Quando ela saiu, o quadro mudou: a taxa de acerto desse grupo caiu logo em seguida e a taxa de questões puladas subiu bastante. O grupo sem IA manteve ou melhorou o desempenho ao longo da tarefa. Segundo a divulgação de Berkeley, no segundo experimento os usuários de IA davam respostas erradas ou desistiam, enquanto os demais insistiam e terminavam com mais sucesso.

A divulgação da universidade não traz percentuais exatos no texto, apenas gráficos. Por isso, para números precisos, é preciso consultar o artigo no arXiv.

Como os autores explicam

Os pesquisadores levantam duas hipóteses. A primeira é que respostas rápidas da IA fazem o trabalho lento e independente parecer ineficiente. A segunda é que o uso constante tira do estudante o "esforço produtivo", a fase de dificuldade em que se aprende. Christian sugere que as ferramentas poderiam adotar, por padrão, um estilo de tutor que guia o usuário em vez de entregar a resposta.

O que o estudo não mostra

Há limites claros. O experimento mediu efeitos de uma sessão curta, e não perda de habilidade em meses ou anos. As tarefas foram frações e leitura de textos do SAT, e os participantes eram voluntários online, sem informação pública sobre o quanto representam a população. Por isso, falar em "perda de capacidade mental" ou em prejuízo permanente vai além do que foi testado. O que os dados sustentam é mais específico: logo após o uso da IA, as pessoas persistiram menos numa tarefa parecida e sem ajuda.

Também vale notar que o resultado não diz que usar IA para aprender é ruim. Ele aponta que o jeito de usar importa, e que o ganho de desempenho enquanto a ferramenta está ligada não garante aprendizado quando ela é desligada.

O que isso significa para quem estuda

Para estudantes e professores brasileiros, a leitura prática é cautelosa. Se a IA for usada para obter a resposta pronta, o estudo sugere risco de menos persistência depois. Se for usada para pedir pistas, exemplos ou correção de uma tentativa própria, o desenho testado não avaliou esse cenário, então não dá para afirmar o contrário nem o mesmo. Experimentos com tutores configurados para guiar, e não responder, são o próximo passo natural.