คนฉลาดกำลัง “โง่ลง” เพราะ AI และเราควรทำอย่างไรกับมัน

ช่วงนี้ ผลงานดูดี เสร็จไว ได้คุณภาพ... แต่คุณแน่ใจหรือว่า “มันมาจากความคิดของคุณเอง”?

AI เข้ามารับหน้าที่สร้างสรรค์ ทำให้คนฉลาดจำนวนมาก เริ่มสูญเสียความได้เปรียบของตนเอง

— มันคือความสามารถในการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking)

เราจะทำให้คุณเข้าใจ:

• ทำไมสมอง“ขี้เกียจคิด”

• จุดจบของระบบสมองคิดลึกซึ้ง .. สิ่งที่ Daniel Kahneman (นักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบล) ค้นพบ และเตือนไว้

• โพสต์เท็จทะลัก ยุคทองของนักพูด ใครพูดคล่อง คนนั้นพูดถูก

• วิธีฟื้นฟูกล้ามเนื้อรู้คิด Metacognition Muscle ก่อนที่ AI จะทำให้คุณ “คิดน้อยลงทุกวัน”

เป็นไหม !!

• รู้สึกดีที่ได้ดู Fit Influencer ยกเวท โดยที่เราไม่แม้แต่จะขยับตัว?

• รู้สึกฉลาดทันทีที่ดูคลิป “How to be productive” ทั้งที่ยังไม่ได้ทำอะไรเลย?

• รู้สึกเหมือนจะเก่งขึ้น เมื่อฟัง podcast พัฒนาตัวเองระหว่างเดินทาง ทั้งที่จำไม่ได้แม้แต่หัวข้อเดียว?

ทั้งหมดนี้คือ “กับดักทางจิตวิทยาเดียวกัน กับเวลาที่เราใช้ AI”

เราใช้ AI ทำงานแทนทุกอย่าง

— แล้วเชื่อว่าเราฉลาดขึ้น

ทั้งที่จริง ๆ แล้ว... สมองของเราไม่ได้ออกแรงเลย

AI ช่วยคิดเร็ว แต่มันกำลังกลืนกิน ทักษะคิดลึกซึ้ง

AI ให้คำตอบทันที เรียบเรียงได้

ระดับ Senior Copywriter ฟังดูน่าเชื่อถือ — นั่นแหละคือ “กับดัก”

มันไม่ได้ “แทนเรา” อย่างเปิดเผยชัดเจน

แต่มัน “ข้ามผ่านเรา” เบาๆ อย่างไม่รู้ตัว

และคนที่เสี่ยงที่สุด คือ คนฉลาดที่คุ้นเคยกับการคิดเร็ว (Think Fast) เพราะ AI ทำให้เราข้ามโหมดคิดลึกซึ้ง (Think Slow) โดยไม่รู้ตัว

• เราไม่ตั้งคำถาม

• ไม่ทบทวนความคิด

• ไม่ทบทวนกระบวนการ

และเมื่อเราไม่ใช้ “กล้ามสมอง” นาน ๆ เข้า... มันก็ฝ่อ

สมองก็คือกล้ามเนื้อ ... ไม่ฝึก ก็ฟีบ

งานวิจัยของ Microsoft ยืนยันว่า AI ช่วยให้ทำงานเร็วขึ้นก็จริง

แต่ถ้าใช้โดยไม่มีการตั้งคำถาม มันจะทำให้ทักษะคิดเชิงวิพากษ์เสื่อมถอย

กระบวนการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) ตามแนวคิดของ Peter Facione ประกอบด้วย:

• การตีความ (Interpretation)

• การวิเคราะห์ (Analysis)

• การประเมิน (Evaluation)

• การอนุมาน (Inference)

• การอธิบาย (Explanation)

• การกำกับตนเอง (Self-Regulation)

กรณีใช้ ChatGPT หาข้อมูลทางการแพทย์

1. Interpretation: ข้อมูลไหนคือ “ข้อเท็จจริง” vs “การคาดการณ์”

2. Analysis: AI อ้างแหล่งที่มาน่าเชื่อถือหรือไม่?

3. Evaluation: เปรียบเทียบกับความรู้เดิมหรือคำแนะนำของแพทย์

4. Inference: ข้อมูลนี้เพียงพอใช้ตัดสินใจหรือไม่?

5. Explanation: อธิบายให้ผู้อื่นเข้าใจว่าทำไมจึงเชื่อหรือไม่เชื่อผลลัพธ์

6. Self-Regulation: ตรวจสอบว่าเรามีอคติกับ AI หรือหลงเชื่อเพราะ “มันพูดคล่อง”

กรณีใช้ AI ช่วยเขียนบทความ

• Interpretation: แยกข้อเท็จจริงจากความคิดเห็น เช่น “90% ของคนชอบคอนเทนต์สั้น” จริงไหม?

• Analysis: AI อ้างแหล่งว่า “Survey 2024” แต่หาลิงก์ไม่เจอ → ควรค้นเพิ่ม

• Evaluation: เนื้อหาสอดคล้องกับ tone & style แบรนด์ไหม?

• Inference: ควรเผยแพร่บทความไหม ถ้ามีเนื้อหาที่อาจทำให้เข้าใจผิด?

• Explanation: บอกทีมงานได้ว่า “เราไม่ใช้บทความนี้ เพราะอ้างแหล่งข้อมูลที่ไม่ชัดเจน”

• Self-Regulation: ทบทวนว่าเรากำลังละเลยเสียงของตัวเองหรือเปล่า?

AI ไม่สามารถฝึกสิ่งเหล่านี้ให้คุณได้ ถ้าคุณไม่ “ใช้มัน” เอง

แล้วมนุษย์ควรทำอย่างไร?

ในตอนถัดไป เราจะพูดถึงสิ่งที่ Carla Dewing เรียกว่า

“Metacognition Muscle” — กล้ามสมองรู้คิด สำหรับโลกที่ AI คิดแทนคุณได้ทุกอย่าง

คุณจะได้เรียนรู้:

• วิธีแยกแยะ “ความมั่นใจ” กับ “ความจริง” ในคำตอบจาก AI

• วิธีตั้งคำถามแบบคนฉลาดที่ไม่ตกเป็นเหยื่อของภาพลวงตาแห่งสติปัญญา

• 3 พฤติกรรมง่าย ๆ ที่จะช่วยให้คุณไม่เป็นเพียง “คนพิมพ์ prompt แล้วรอผลลัพธ์

ติดตามตอนถัดไป: The Death of Deep Thinking เรากำลังจะทิ้ง สิ่งที่ทำให้เราเหนือกว่า

Ref : Carla Dewing How Smart People Get Dumber with AI (+What to Do About It)

รุ่งพร มีศิลป์ - บทความ

เจติยา เฉยรอด - ภาพประกอบ