Čím víc používáme AI, tím míň přemýšlíme. Ale jen pokud nevíme jak

Studie na 666 lidech ukázala silnou negativní korelaci mezi používáním AI nástrojů a kritickým myšlením. Klíčovým mechanismem je cognitive offloading, tendence delegovat myšlení na technologii. Vzdělání ale funguje jako ochranný faktor.

✅ Peer-reviewed · Publikováno leden 2025 · Data sbírána 2024 · Societies (MDPI)

Co studie zjistila

Čím častěji lidé používají AI nástroje, tím hůř skórují v testech kritického myšlení. To je hlavní zjištění studie Michaela Gerlicha publikované v journalu Societies. Korelace mezi frekvencí používání AI a kritickým myšlením je silná a negativní, a klíčovou roli v tomto vztahu hraje cognitive offloading, tedy tendence přenechat kognitivní práci na technologii.

Konkrétní čísla: korelace mezi používáním AI nástrojů a mírou cognitive offloadingu dosáhla r = +0.72. Korelace mezi cognitive offloadingem a kritickým myšlením pak r = −0.75. Mediační analýza potvrdila, že cognitive offloading tento vztah zprostředkovává: celkový efekt AI nástrojů na kritické myšlení byl b = −0.42 (p < 0.001), z toho nepřímý efekt přes cognitive offloading b = −0.25 (p < 0.001).

!Mediační model: AI nástroje → Cognitive offloading → Kritické myšlení Vizualizace: FAIN News na základě dat z Gerlich (2025), Societies.

Výrazný byl věkový gradient. Nejmladší skupina (17 až 25 let) vykazovala nejvyšší míru používání AI, nejvyšší cognitive offloading a nejnižší skóre kritického myšlení. U starších účastníků (46+) byl pattern opačný. Vyšší vzdělání korelovalo s lepším kritickým myšlením bez ohledu na míru používání AI, což naznačuje, že vzdělání může fungovat jako ochranný faktor proti kognitivním nákladům AI závislosti.

📚 Cognitive offloading (Risko & Gilbert, 2016)

Používání externích nástrojů (zápisník, kalkulačka, vyhledávač, AI) k redukci kognitivní zátěže. Samo o sobě to není špatná strategie. Problém nastává, když se z nástroje stane náhražka: místo toho, abychom AI použili k ověření vlastního myšlení, přeskočíme myšlení úplně a začneme přímo od AI odpovědi. Výzkum ukazuje, že čím snadnější je offloading (a AI ho dělá extrémně snadným), tím pravděpodobnější je, že k němu dojde i v situacích, kdy bychom byli schopni problém vyřešit sami.

Jak to zjistili

Studie použila mixed-methods design: kvantitativní dotazník doplněný kvalitativními rozhovory. Vzorek tvořilo 666 účastníků z Velké Británie, rekrutovaných přes sociální sítě, v pěti věkových skupinách od 17 do 55+. Kvantitativní data byla analyzována pomocí ANOVA a korelační analýzy, kvalitativní rozhovory prošly tematickou analýzou.

Cognitive offloading byl měřen přes self-report položky: frekvence používání vyhledávačů, vnímaná závislost na digitálních zařízeních pro paměť a informace, tendence hledat odpovědi online místo vlastního přemýšlení. Kritické myšlení bylo měřeno paralelně, rovněž přes dotazníkové položky.

🔍 Self-report vs. výkonové měření

Studie měří kritické myšlení přes to, co o sobě respondenti tvrdí (self-report), ne přes to, jak skutečně myslí (výkonový test). Rozdíl je podstatný: lidé systematicky přeceňují i podceňují své kognitivní schopnosti. Výkonové testy (např. Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal) měří reálnou schopnost analyzovat argumenty a rozpoznávat logické chyby. Self-report měří vnímané schopnosti, což je jiná veličina. Oba přístupy mají své místo, ale nesmí se zaměňovat.

Proč je to důležité

Paper má přes 200 citací za necelý rok a půl od publikace, což z něj dělá jeden z nejcitovanějších příspěvků roku 2025 k tématu AI a kognice. Rezonuje, protože pojmenovává intuici, kterou mnozí sdílejí: že snadnost AI nástrojů má svou cenu.

Pro vzdělávací praxi je klíčové zjištění o ochranné roli vzdělání. Nestačí omezit přístup k AI (to je z dlouhodobého hlediska nerealistické). Je potřeba učit lidi, jak s AI pracovat tak, aby technologie posilovala myšlení místo toho, aby ho nahrazovala. Právě zde je důležitý kontext ze studie Park a kol. (2025) publikované v Education Sciences: když je AI integrována jako "myšlenkový nástroj" (nikoliv jen generátor odpovědí), kritické myšlení studentů se naopak zlepšuje. Zjištění Gerlicha a Parka si neodporují. Oba říkají totéž z opačné strany: záleží na tom, JAK se AI používá, ne jestli se používá.

⚡ Augmentace vs. automatizace v kontextu kognice

Rozlišení, které se v AI debatě většinou vztahuje na práci (nahradí AI mou pozici?), ale stejně dobře funguje pro myšlení. Automatizace = AI přebírá kognitivní úkol celý (napíšu prompt, dostanu odpověď, jdu dál). Augmentace = AI rozšiřuje mé vlastní myšlení (použiju AI k prozkoumání perspektiv, které mě nenapadly, a pak sám rozhodnu). Gerlichova studie naznačuje, že většina běžného používání AI spadá spíše do kategorie automatizace. Studie Park a kol. ukazuje, že cílený pedagogický design může rovnováhu posunout směrem k augmentaci.

Limity a otevřené otázky

Hlavní limit je design studie: jde o průřezový výzkum měřící korelaci, ne kauzalitu. Z dat nelze říct, jestli AI nástroje ZPŮSOBUJÍ horší kritické myšlení, nebo jestli lidé s nižším kritickým myšlením jednoduše více sáhnou po AI. Pravděpodobně jde o obousměrný vztah, ale studie to neumožňuje rozlišit.

Vzorek byl rekrutován přes sociální sítě ve Velké Británii, což je convenience sample s inherentním selekčním biasem. Měření kritického myšlení i cognitive offloadingu probíhalo přes self-report dotazníky, ne přes výkonové testy. Korelace r = 0.72 a r = −0.75 jsou navíc neobvykle vysoké pro sociálněvědní výzkum tohoto typu a zaslouží si pozornost v kontextu replikace.

Mezi sběrem dat a publikací uplynulo přibližně 3 až 6 měsíců (data sbírána 2024, rukopis přijat v prosinci 2024, publikováno v lednu 2025). Gap je v tomto případě krátký a AI landscape se v tomto období dramaticky nezměnil. Studie měří obecné vzorce používání AI nástrojů, ne schopnosti konkrétního modelu, takže findings by měly být relativně stabilní.

Za zmínku stojí i drobná korekce: originální publikace obsahovala duplikovanou tabulku (Table 4 = Table 3), opraveno v září 2025. Autor uvádí, že vědecké závěry nejsou ovlivněny.

Zdroj obrázku: Unsplash / Zach M

Čím víc používáme AI, tím míň přemýšlíme. Ale jen pokud nevíme jak

Co studie zjistila

Jak to zjistili

Proč je to důležité

Limity a otevřené otázky

Zdroje