Paradoks sintetičke kompetencije
Kognitivni mehanizmi automatizacijske samozadovoljnosti i njihove ekonomske posljedice u eri generativne AI.
Sažetak
Integracija generativnih velikih jezičnih modela (LLM) u kognitivnu ekonomiju ne predstavlja samo tehnološku disrupciju, već potencijalnu promjenu u ontologiji kognitivnog rada...
Uvod: Nova iteracija starog problema
Interakcija čovjeka i LLM-a slijedi obrasce uočene u avijaciji i nuklearnoj industriji. Ono što se naziva "halucinacijom", zapravo je "kvar monitoringa uslijed samozadovoljnosti".
Kognitivni mehanizam i Svijest o situaciji
Korisnici često postaju "Kiborzi" - potpuno integrirani s alatom, ali bez sposobnosti neovisne verifikacije, gubeći svijest o situaciji Razine 2 (razumijevanje) i Razine 3 (projekcija).
Učinak oslanjanja na AI na retenciju znanja (Barcaui et al. 2025)
Prikaz pada performansi (-11%) kod studenata koji koriste AI kao "kognitivnu štaku".
Ekonomska dimenzija: SBTC
Tehnološka promjena pristrana senioritetu (SBTC) sugerira da AI favorizira seniore s prešutnim znanjem, dok eliminira ulazne pozicije na kojima se to znanje stječe.
Zaključak: Human-in-the-Loop
Rješenje nije tehnološko, već organizacijsko: implementacija "Human-in-the-Loop" protokola i namjerno dizajniranje "kognitivnog trenja" kako bi se očuvala budnost operatera.
Pročitajte cijeli rad
Za dublju analizu metodologije, bibliografije i svih izvora, preuzmite kompletan dokument.