Utilizarea AI poate face ca sarcinile să dureze mai mult, arată cercetările

Cercetări recente sugerează că inteligența artificială (AI) poate face ca sarcinile simple să dureze mai mult, în timp ce convinge utilizatorii că devin mai productivi.

O nouă studiu realizat de universitățile Stanford, NYU și Princeton a descoperit că oamenii folosesc adesea AI chiar și atunci când este ineficient; și că, pentru sarcinile mici pe care le delegăm compulsiv către AI, am cheltui mai puțin efort mental și am economisi mai mult timp dacă am face sarcina noi înșine.

În cele trei studii umane comandate pentru cercetare, autorii au constatat că participanții au subestimat în mod regulat cât timp li se va salva prin utilizarea AI pentru o sarcină propusă, precum și au subestimat în mod semnificativ cât de mult depind de AI și de fapt o utilizează*.

‘În [al doilea studiu], ne propunem să înțelegem de ce oamenii ar putea utiliza AI pentru sarcini simple, în ciuda faptului că utilizarea AI nu oferă beneficii de eficiență. O ipoteză este că oamenii sunt dezacordați cu privire la cât timp și efort li se va salva prin asistența AI.

‘Pentru a testa această ipoteză, am comparat timpul și efortul prevăzut de oameni pentru a completa sarcinile cu și fără asistență AI și am identificat iluzii de câștig de eficiență, în care oamenii au supraestimat atât timpul, cât și efortul pe care li-l va salva AI.

‘În medie, oamenii au prevăzut că asistența AI li se va salva timpul cu 55,7 secunde, când de fapt a salvat doar 7,5 secunde. Această dezacordare este deosebit de severă în variantele simple ale sarcinilor, în care oamenii au prevăzut că asistența AI li se va salva timpul, dar de fapt a făcut ca sarcinile să dureze mai mult.

Articolul nou, intitulat Iluzia de câștig de eficiență: Oamenii subestimează rata de utilizare a AI și supraestimează beneficiile sale pentru sarcini simple, scris de șapte autori de la cele trei instituții, a constatat și că utilizarea anterioară a AI pare să întărească utilizarea viitoare a AI, chiar și atunci când tehnologia oferă puține sau deloc beneficii de eficiență.

Prezentare generală a celor trei experimente utilizate pentru a testa modul în care oamenii utilizează AI pentru sarcini simple de zi cu zi, arătând că utilizatorii subestimează cât de des se bazează pe AI, supraestimează timpul pe care li-l salvează și devin mai predispuși să o utilizeze din nou după o expunere anterioară.

Datele din cele trei studii au arătat că oamenii devin mai predispuși să utilizeze AI după o expunere anterioară, chiar și în moduri care nu sunt productive sau care nu salvează timp, sau chiar stres (adică, cheltuind mai puțin efort mental pentru sarcină)*:

‘Contrar posibilității că experiența îmbunătățește calibrarea [adică, capacitatea de a estima cât de utilă este AI pentru o sarcină], am identificat un efect de transfer la nivel de sesiune în care utilizarea inițială a AI crește utilizarea ulterioară a AI.

‘Participanții care au completat inițial sarcinile cu AI au devenit și mai predispuși să opteze pentru asistența AI pentru variantele ușoare ale sarcinilor, chiar dacă acest lucru nu a oferit economii de timp sau efort în medie.’

Într-unul dintre studiile umane, autorii au constatat că economiile obținute prin utilizarea AI au fost complet iluzorii:

‘Asistența AI poate [avea efecte negative]. [Am] descoperit că oamenii care au ales să utilizeze AI au cheltuit 7,06 secunde mai mult decât cei care au completat sarcinile [independent] și au raportat un efort mai mare.’

Studiul a fost limitat la sarcini care au durat cinci minute sau mai puțin, dar poate rezona cu foști dependenți de motoare de căutare care acum recurg în mod obișnuit la ChatGPT și la alte LLM-uri populare și comodificate, în loc să facă sarcinile în mod independent.

Grupuri de studiu

În cadrul diverselor studii umane, sarcinile au fost concepute pe baza cadrului Taxonomia nevoilor și acțiunilor utilizatorilor (TUNA). Experimentele au acoperit sarcini de căutare a informațiilor; rezumare; aritmetică; corectură ortografică; rescriere; și alte sarcini de complexitate scăzută care puteau fi completate în mai puțin de cinci minute.

Primul studiu a comparat disponibilitatea participanților de a utiliza AI cu comportamentul lor real în timpul completării sarcinilor, investigând dacă oamenii înțeleg în mod corect propria dependență de asistența AI.

Al doilea s-a axat pe beneficiile de eficiență percepute versus cele reale, comparând așteptările participanților cu privire la economiile de timp și reducerea efortului mental cu timpul și efortul măsurat în timpul completării sarcinilor cu și fără asistență AI.

Al treilea a examinat dacă expunerea anterioară la AI a schimbat luarea deciziilor ulterioare, urmărind dacă participanții care au completat anterior sarcini cu AI au devenit mai predispuși să se bazeze pe AI în timpul sarcinilor ulterioare.

Gândirea excesivă – Utilizarea AI pentru sarcini simple

Pentru a înțelege dacă oamenii estimează în mod corect propria dependență de AI, participanții la studiu au fost rugați să completeze patru sarcini, cu opțiunea de a utiliza asistență AI pentru fiecare sarcină. Nivelul la care participanții au utilizat de fapt AI a fost comparat cu estimarea lor anterioară a cât de mult credeau că o vor utiliza, cu o disonanță semnificativă evidentă în rezultate:

Participanții au subestimat în mod constant cât de des se vor baza pe AI pentru sarcini simple, cu o diferență care se mărește la sarcini mai ușoare, unde utilizarea reală a AI a crescut la 38% față de o rată prevăzută de 20%, sugerând că delegarea obișnuită către AI se extinde mult dincolo de conștientizarea utilizatorilor.

Autorii afirmă:

‘Am descoperit că [oamenii] au utilizat de fapt AI mult mai mult decât rata medie prevăzută. În medie, participanții au raportat că ar utiliza AI în 33% din sarcini, dar rata populației de utilizare a AI este de 47% (β = 1,07, p < 0,001).

‘Această diferență este mai mare pentru variantele ușoare ale sarcinilor (β = 0,69, p < 0,001): participanții au prevăzut o rată de utilizare a AI de 20%, dar rata reală de utilizare a AI a fost de 38% (β = 1,42, p < 0,001), aproape dublând rata de preferință declarată.’

Experimentele s-au axat pe sarcini obișnuite de efort scăzut pe care oamenii le deleagă acum în mod obișnuit către AI, chiar și atunci când acest lucru poate fi inutil. Participanții au fost rugați să efectueze activități simple care implică recuperarea faptelor; aritmetică; corectură ortografică; rescrierea unor pasaje scurte; rezumarea textului; și răspunsuri la întrebări de raționament de bază, cu unele sarcini care necesită doar câteva cuvinte sau o singură propoziție pentru a fi completate.

Studiul a inclus, de asemenea, versiuni ușor mai grele ale acelorași activități, permițând cercetătorilor să compare dacă utilizarea AI s-a schimbat pe măsură ce sarcinile deveneau mai solicitante.

Beneficiile de timp ale AI sunt supraestimate

În al doilea studiu, participanții au fost împărțiți în două grupuri separate, unul estimând cât timp și efort mental li se va salva prin utilizarea AI pentru o serie de sarcini, iar celălalt grup a completat de fapt acele sarcini, fie independent, fie cu asistență AI. Sarcinile s-au axat din nou pe activități de complexitate scăzută care implică aritmetică, rescriere, recuperare de fapte, rezumare, corectură ortografică și exerciții de raționament scurt.

Scopul a fost de a compara așteptările oamenilor cu privire la productivitatea AI cu ceea ce s-a întâmplat de fapt atunci când sarcinile au fost completate. Conform articolului, participanții au supraestimat în mod constant cât de mult li se va salva timpul și efortul mental prin utilizarea AI, în special la sarcini mai ușoare, unde mulți au presupus că AI va reduce dramatic încărcarea și timpul de completare.

În schimb, rezultatele măsurate au arătat adesea doar câștiguri minore, iar în unele cazuri, așa cum s-a menționat anterior, utilizarea AI a încetinit de fapt participanții. Articolul raportează că oamenii au prevăzut că asistența AI li se va salva aproape un minut în medie, în timp ce economiile de timp observate au fost de doar câteva secunde.

La unele sarcini mai simple, utilizatorii AI au luat de fapt mai mult timp pentru a termina decât oamenii care au completat sarcinile în mod independent:

Timp și efort mental prevăzut versus real în timpul completării sarcinilor cu și fără asistență AI, arătând ‘iluzia de accelerare’ propusă în articol, în care participanții au crezut în mod constant că AI va salva mult mai mult timp decât a făcut-o de fapt. Timpul de completare asistat de AI a fost substanțial mai lung decât cel prevăzut, în timp ce estimările pentru completarea independentă a sarcinilor au rămas mult mai aproape de rezultatele observate.

Studiul a examinat, de asemenea, efortul mental perceput. Participanții au crezut în mod obișnuit că AI va face ca sarcinile să pară substanțial mai ușoare; cu toate acestea, reducerea măsurată a efortului mental a fost mult mai mică decât se așteptau. Articolul caracterizează acest lucru ca o ‘iluzie de câștig de eficiență’, în care oamenii supraestimează în mod sistematic atât viteza, cât și utilitatea asistenței AI în timpul sarcinilor de zi cu zi simple.

Utilizarea AI adâncește iluzia

Ultimul dintre cele trei studii a fost conceput pentru a testa dacă expunerea la AI, chiar și pe termen scurt, schimbă luarea deciziilor ulterioare. Participanții au fost împărțiți în mai multe grupuri și au trecut printr-o ‘fază de expunere’, în care unii au completat sarcini ușoare cu asistență AI; alții au completat sarcini mai grele cu asistență AI; și alții au completat aceleași categorii de sarcini în mod independent, fără AI. Un grup de control separat a sărit peste etapa sarcinii.

Ulterior, toate grupurile au intrat într-o a doua ‘fază de test’, de data aceasta fiind date sarcini noi și mai ușoare și li s-a permis să decidă singuri dacă vor utiliza sau nu AI. Sarcinile s-au axat din nou pe sarcini de complexitate scăzută (adică rescriere, aritmetică, recuperare de fapte, corectură ortografică, rezumare și exerciții de raționament scurt) care puteau fi completate în doar câteva minute.

Articolul raportează că participanții care au utilizat AI în timpul fazei de expunere au devenit mult mai predispuși să se bazeze pe AI din nou, chiar și atunci când utilizarea anterioară a AI nu a salvat timp sau efort mental.

Cercetătorii au constatat că utilizatorii anteriori de AI au selectat asistența AI mult mai frecvent în timpul etapei de test ulterioare decât participanții care au completat sarcinile în mod independent:

Participanții care au utilizat anterior AI în timpul fazei de expunere au devenit mult mai predispuși să se bazeze pe AI din nou în timpul sarcinilor ulterioare, în ciuda faptului că utilizarea anterioară a AI nu a produs beneficii semnificative în ceea ce privește viteza sau reducerea efortului mental. Panoul din stânga arată că utilizatorii anteriori de AI au selectat asistența AI mult mai frecvent în timpul fazei de test ulterioare decât participanții care au completat sarcinile în mod independent. Panoul din dreapta ilustrează ‘iluzia de accelerare’ propusă în articol, în care expunerea anterioară la AI a crescut convingerea participanților că lucrul asistat de AI este mai rapid și mai eficient, chiar dacă timpul de completare măsurat a arătat adesea puține beneficii și, uneori, o performanță mai lentă.

Expunerea repetată la AI a distorsionat judecata participanților cu privire la utilitatea reală a AI: oamenii care au utilizat AI anterior au devenit mai puțin predispuși să fie de acord cu faptul că sarcinile pot fi completate mai rapid fără AI, în ciuda faptului că rezultatele măsurate au arătat adesea puține beneficii și, în unele cazuri, timp de completare mai lent.

Cercetătorii susțin că acest lucru creează condițiile pentru un ‘ciclu de auto-întărire’, în care utilizarea AI crește dependența viitoare de AI, în timp ce slăbește în același timp capacitatea utilizatorilor de a evalua în mod corect dacă tehnologia îmbunătățește productivitatea.

Concluzie

Opinie Mulți cititori care au adoptat AI pentru sarcini mici pot, ca și mine, simți o senzație de familiaritate cu concluziile noului articol.

Personal, obsesia mea de a automatiza sarcini repetitive precede actuala explozie AI cu câteva decenii. Atunci, la fel ca și acum, întrebarea rămâne: Este efortul necesar pentru a configura și/sau menține automatizarea mai mare decât efortul estimat (numai uman) pentru a face sarcina fără automatizare?

Cei care iubesc să automatizeze pot ajunge să automatizeze pentru simplul fapt de a o face, chiar dacă ar dura ani sau decenii până când orice beneficiu (în ceea ce privește timpul salvat) ar deveni evident; și acest lucru schimbă contextul activității de la ‘optimizare’ la ‘hobby’.

Nu există nimic în neregulă cu acest lucru, atâta timp cât nu vă înșelați singuri că se obțin beneficii reale. Cu toate acestea, acesta este un obicei prost pe care am încercat să-l combat în ultimii ani; și opțiunea de a utiliza AI, în ultimul timp, pare să exacerbeze acest lucru, deoarece chiar și rezultatele proaste sau non-optimale pot fi obținute mult mai rapid decât, de exemplu, atunci când se scriu macrocomenzi în JavaScript și alte limbi de programare.

Indicii înșelători

Ce neglijează ușor articolul este tensiunea dintre rezultate serendipite sau norocoase prin AI și predominanța unor drumuri fără ieșire și a încercărilor frustrante de a face chatbot-urile AI, cum ar fi ChatGPT, să se conformeze nevoilor proprii – într-un flux de lucru care poate fi încredințat, chiar și în fața actualizărilor forțate la noi versiuni care nu pot funcționa la fel ca versiunea pe care s-a bazat fluxul de lucru sau rutina dvs.

Un ‘rezultat magic’ este acea ocazie în care AI rezolvă imediat problema dvs. într-un mod ușor și rațional.

De exemplu, de fiecare dată când revizuiesc un articol, trebuie să-l imprim și inevitabil trebuie să scriu numere de pagină în caractere aldine sus, deoarece acestea sunt de obicei lipsă sau în tipar mic la partea de jos. Cerându-i lui ChatGPT să genereze un script Python care să adauge un număr de pagină mare și aldine în partea de sus a fișierului, am obținut un rezultat incredibil de rapid, deoarece acum pot trage un fișier PDF Arxiv pe un fișier .BAT și pot obține o versiune nouă cu numere de pagină evidente, în 2-3 secunde:

Numere de pagină evidente adăugate la PDF-uri prin intermediul unui script Python scris de AI.

În afara unui minut sau două de dispută cu privire la faptul că Windows are o font Arial Black nativ și separat (nu mai are), acesta a fost, probabil, cel mai rapid mod în care AI a creat ceva util și persistent pentru mine.

În mod evident, acest tip de ‘prăbușire’ sau ‘câștig ușor’ dă o impresie falsă despre adevărata capacitate a AI de a salva timp și/sau efort mental, deoarece tendința noastră naturală de a suprima amintirile dureroase sau negative și de a reutiliza sau de a ne concentra pe amintirile fericite înseamnă că instanțele de succes în care AI rezolvă sarcini mici într-un mod util vor deveni un reper pe care îl vom urmări, chiar și împotriva tendinței dovezilor statistice, așa cum se arată în noul articol, și chiar împotriva propriei noastre experiențe că astfel de ‘câștiguri ușoare’ sunt excepția, nu regula.

Există dovezi în creștere, în afara noului articol, că ne înșelăm cu privire la utilitatea AI. În 2025, un studiu a arătat că dezvoltatorii care utilizează AI au luat 19% mai mult timp fără AI; și o ofertă mai recentă confirmă mesajul de bază al noului articol discutat în acest articol – că timpul salvat necesită timp.

Ar fi util dacă cercetări de acest fel ar putea fi traduse într-un studiu clasic de timp și mișcare, permițându-ne adevărate insight-uri cu privire la măsura în care AI ne salvează realmente – sau ne costă – timp.

În cele din urmă, studiul este remarcabil și prin faptul că încearcă să cuantifice ‘cheltuielile mentale’ în ceea ce privește utilizarea AI pentru sarcini mai mici. Pe măsură ce atenția se concentrează tot mai mult asupra ‘intensității’ muncii asistate de AI, avem nevoie urgent de unități de măsură fiabile care să poată cuantifica măsura în care exigențele și ciudățeniile AI ne epuizează sau ne consumă, la un cost general de calitate a muncii și de aptitudine pentru muncă.

* Formatarea este a autorilor, din articolul sursă. Orice citări inline au fost convertite în legături de mine.

Publicat pentru prima dată sâmbătă, 23 mai 2026