Fyrir örfáum árum gat eitt erfitt verkefni þýtt klukkutíma af leit, tilraunum og stundum töluverðum pirringi. Maður byrjaði á einni hugmynd, komst að því að hún virkaði ekki, leitaði að annarri lausn og þurfti jafnvel að byrja aftur. En í dag getur sama ferli byrjað á einni setningu til gervigreindar og nokkrum sekúndum síðar er komið svar.

Það er erfitt að kvarta yfir þægindunum. Gervigreind getur útskýrt flókin hugtök, hjálpað við forritun, bent á villur og svarað spurningum nánast samstundis. En þar verður til mikilvæg spurning: Ef tæknin tekur yfir hluta af hugsuninni fyrir okkur, hvað verður þá um þann hluta námsins sem fólst í því að þurfa að hugsa sjálf?

Í hugrænum vísindum er til hugtak yfir þetta sem kallast cognitive offloading eða hugræn útvistun. Það lýsir því þegar við færum hluta af hugrænu álagi yfir á eitthvað utan okkar sjálfra til að gera verkefni auðveldara. Þetta er ekki nýtt fyrirbæri. Við skrifum hluti niður svo við þurfum ekki að muna þá, notum dagatal til að halda utan um fundi og reiknivél í stað þess að framkvæma alla útreikninga í huganum (Risko & Gilbert, 2016).

Slík útvistun er ekki sjálfkrafa slæm. Vandamálið byrjar frekar þegar við útvistum einmitt þeirri hugsun sem verkefnið átti að þjálfa. Gervigreind getur tekið yfir mun stærri hluta ferlisins en reiknivél: fundið hugmyndina, skipulagt rökin, skrifað textann og jafnvel gagnrýnt hann. Nemandinn getur því komist frá verkefnalýsingu að fullbúnu svari án þess að þurfa sjálfur að glíma mikið við efnið.

Rannsóknir síðustu ára benda þó ekki til þess að niðurstaðan sé einfaldlega sú að gervigreind sé slæm fyrir nám. Miklu frekar virðist skipta máli hvernig hún er notuð. Kerfisbundin yfirlitsgrein Li, Cui og Hagedorn (2026), sem tók saman 67 rannsóknir, sýndi að ChatGPT getur stutt bæði gagnrýna og skapandi hugsun þegar notkunin er hluti af skipulögðu námsferli. Þegar notkunin er óskipulögð komu hins vegar oftar fram merki um hugræna útvistun og minni gagnrýna þátttöku.

Munurinn gæti því falist í því hvort við notum gervigreind til að hugsa með okkur eða hugsa fyrir okkur. Hún getur til dæmis útskýrt hugtak á annan hátt, gagnrýnt rök sem við höfum sjálf skrifað eða spurt spurninga sem neyða okkur til að útskýra hugsun okkar betur. Þá styður tæknin við hugsunarferlið án þess að taka það yfir. Vendrell og Johnston (2026) leggja einmitt áherslu á að varðveita ákveðna „hugræna mótstöðu“ í námi og nota stór mállíkön sem hugsunarfélaga fremur en staðgengil fyrir eigin hugsun.

Vandamálið kemur þegar þessi mótstaða hverfur. Það er mjög auðvelt að fá verkefni, setja það beint inn í ChatGPT og biðja um svarið. Ef niðurstaðan lítur sannfærandi út getur verið freistandi að samþykkja hana án þess að skoða hana nánar. Vendrell og Johnston (2026) tengja slíka notkun meðal annars við metacognitive disengagement, þar sem einstaklingurinn tekur minni þátt í að fylgjast með, meta og stjórna eigin hugsun.

Þetta skiptir máli vegna þess að gervigreind getur svarað af miklu öryggi jafnvel þegar svarið er rangt eða ónákvæmt. Sá sem þekkir efnið lítið getur því átt erfiðara með að meta hvort svarið sé í raun gott. Þar myndast ákveðin þversögn: því minna sem maður veit sjálfur, því meira þarf maður hugsanlega á hjálp að halda, en um leið hefur maður minni forsendur til að meta gæði hjálparinnar.

Rannsóknin Your Brain on ChatGPT vakti einnig athygli. Þar skrifuðu þátttakendur ritgerðir annaðhvort með aðstoð stórs mállíkans, leitarvélar eða án utanaðkomandi verkfæra. Rannsakendur fundu mun á mældri heilavirkni milli hópanna og þátttakendur sem notuðu LLM áttu erfiðara með að rifja upp hluta af eigin texta (Kosmyna et al., 2025). Rannsóknin var þó lítil og birt sem forprent, þannig að ekki er rétt að draga of stórar ályktanir af henni.

Mín eigin afstaða er því ekki að nemendur eigi að forðast gervigreind. Þvert á móti finnst mér eðlilegt að fólk noti þau verkfæri sem það hefur aðgang að. Ég sé þetta svipað og reiknivél. Ef ég er að leysa flókið dæmi þar sem reiknivélin sparar mér langan tíma án þess að taka frá mér skilninginn á því sem ég er að gera, sé ég litla ástæðu til að sleppa henni. En ef ég þarf reiknivél til að leysa einfalt dæmi sem ég ætti auðveldlega að geta gert í huganum þá er verkfærið farið að taka yfir færni sem ég ætti sjálfur að hafa.

Sama gildir að mínu mati um gervigreind. Ég nota hana sjálfur við flókin verkefni sem ég veit að ég gæti leyst án hennar, en þá er hún fyrst og fremst leið til að stytta ferlið eða hjálpa mér þegar ég festist. Línan liggur fyrir mér þar sem gervigreindin hættir að vera hjálpartæki og verður sú sem hugsar fyrir mig. Markmiðið ætti því ekki að vera að hætta að nota gervigreind, heldur að læra að nota hana án þess að hætta sjálf að hugsa.

Höfundur: Ágúst Birgir Karlsson, nemandi við Háskólann í Reykjavík

Heimildaskrá

• Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task.
• Li, C., Cui, H., & Hagedorn, L. S. (2026). The cognitive impact of ChatGPT in higher education: A systematic review of critical and creative thinking outcomes. Computers and Education: Artificial Intelligence, 10, 100571.
• Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688.
• Vendrell, M., & Johnston, S.-K. (2026). Scaffolding critical thinking with generative AI: Design principles for integrating large language models in higher education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 10, 100572.