Jensen Huang: AI ökar läxförmåga men sänker provresultat

NVIDIA:s vd Jensen Huang varnade för att artificiell intelligens i klassrummen riskerar att urholka elevernas kunskaper i grundläggande matematik, men betonade samtidigt att utvecklingen inte nödvändigtvis behöver vara alarmerande. Huang hänvisade till en färsk studie av 26 000 kinesiska elever i årskurs sju till tolv. Den visade att AI-verktyg förbättrade läxresultaten med upp till 18 procent och minskade tiden för att slutföra uppgifter med 30 procent, men också sammanföll med sämre resultat på rutinprov och prov med stor betydelse.

Studie: snabbare läxor, sämre resultat på sikt

Studien som Huang hänvisade till följde 26 000 elever i Kina, från årskurs sju till tolv. Enligt resultaten förbättrade AI-användning resultaten på uppgifter med upp till 18 procent och minskade tiden för att slutföra dem med 30 procent. Samtidigt sjönk resultaten på månatliga prov med upp till 20 procent inom sex månader, medan resultaten på viktiga inträdesprov minskade med 18 till 24 procent under en tvåårsperiod. Huang beskrev siffrorna som ett tecken på att ett alltför stort beroende av automatiserade verktyg kan försvaga individens problemlösningsförmåga och försämra den långsiktiga inlärningen av grundläggande kunskaper.

Huang bekräftade trenden och satte den i ett konkret klassrumssammanhang. "Om du bad ett barn i dag att göra en lång division skulle du märka svårigheten. Multiplikationstabellen börjar glömmas bort, och sådant som att räkna ut kvadratrötter är på väg åt samma håll. Verkligheten är att grundläggande matematik håller på att glömmas bort", sade han.

Huangs perspektiv: en väntad teknologisk förändring

Trots nedgången han beskrev menade Huang att förändringen i sig inte behöver vara oroande. Han jämförde utvecklingen med tidigare teknikskiften som ersatte äldre verktyg och färdigheter. Han påminde om att räknare en gång var förbjudna i skolor och sade att en nyutexaminerad i dag skulle få det svårt utan en egen dator eller programmeringskunskaper. Framtidens elever kommer enligt honom att behöva lära sig att interagera direkt med system som drivs av autonoma mjukvaruagenter – AI-system som kan utföra uppgifter med begränsad mänsklig styrning.

Huang beskrev förlusten av vissa grundläggande färdigheter inte som en försvagning av mänsklig intelligens, utan som en omfördelning av mental kapacitet till mer komplexa och mer värdefulla former av tänkande. Han sade att människor kommer att bli "systemtänkare" med fokus på storskaliga arkitekturer snarare än detaljer på låg nivå. "Moderna datortekniker behöver inte förstå varje transistor; de arbetar med systemarkitekturer med hundratals biljoner transistorer", betonade han och använde kontrasten för att illustrera hur yrkesfokus har förändrats i takt med teknikutvecklingen.

Huang sade att han väntar sig att världen kommer att hitta alternativa och effektivare färdigheter för framtida generationer när AI tar över rutinmässiga beräkningar, samtidigt som han medgav de mätbara försämringar som studien visar.