Umetna inteligenca nam lahko v nekaj sekundah razloži zapleten pojem, povzame besedilo, primerja argumente, poišče možne napake in predlaga rešitev. Prav zaradi te učinkovitosti se pojavlja pomembno vprašanje: kaj se ob tem dogaja z našim lastnim razmišljanjem?
Umetna inteligenca in kritično mišljenje nista nujno nasprotnika. Raziskave kažejo kompleksnejšo sliko. UI lahko človeku pomaga analizirati informacije, oblikovati vprašanja in preverjati različne razlage. Toda če njene odgovore začnemo sprejemati brez preverjanja, lahko del miselnega procesa prenesemo nanjo. Raziskava Leeja in sodelavcev med zaposlenimi, ki pri delu uporabljajo generativno UI, je pokazala pomembno povezanost med zaupanjem v UI, samozavestjo pri opravljanju naloge in zaznanim kritičnim mišljenjem.
Ključno vprašanje zato ni, ali bomo uporabljali umetno inteligenco. Pomembneje je, kako bomo ob njej še naprej uporabljali lastno presojo.
Kaj pravzaprav pomeni kritično mišljenje?
Kritično mišljenje pogosto napačno razumemo kot iskanje napak ali nezaupanje v vse, kar slišimo.
Njegovo bistvo je drugje.
Pomeni sposobnost, da informacije analiziramo, preverjamo predpostavke, razlikujemo med trditvijo in dokazom, primerjamo različne razlage ter presodimo, kako dobro dokazi podpirajo določen zaključek.
Pomemben del kritičnega mišljenja je tudi pripravljenost spremeniti svoje stališče, kadar dobimo kakovostnejše informacije.
To pomeni, da kritičen človek ne vpraša samo:
Ali je ta odgovor pravilen?
Vprašati se mora tudi:
Na čem odgovor temelji?
Kateri dokazi ga podpirajo?
Kaj bi mu lahko nasprotovalo?
Katere informacije manjkajo?
Ali obstaja druga razlaga?
Prav pri teh vprašanjih postane odnos med človekom in UI psihološko zanimiv.
Umetna inteligenca in kritično mišljenje: pomoč ali nadomestilo?
Generativna UI lahko kritično mišljenje podpira.
Lahko ji naročimo, naj poišče šibkosti našega argumenta. Lahko zahtevamo več različnih razlag istega problema. Lahko jo prosimo za protiargument. Lahko primerjamo dve teoriji. Lahko zahtevamo, naj loči dejstva od domnev.
Toda isto tehnologijo lahko uporabljamo povsem drugače.
Namesto:
»Pomagaj mi razumeti problem.«
lahko vprašamo:
»Povej mi, kaj naj mislim.«
Namesto:
»Kateri argumenti govorijo za in proti?«
lahko zahtevamo:
»Daj mi odgovor.«
Tehnologija je lahko ista. Psihološka vloga človeka pa je povsem drugačna.
Sistematični pregled raziskav o umetni inteligenci in kritičnem mišljenju poudarja pomen aktivnega vrednotenja informacij, refleksije in samoregulacije. Med pomembnimi izzivi so nekritično zanašanje na UI, razlike v digitalni pismenosti in omejena transparentnost sistemov.
Ko odgovor dobimo, še preden smo problem premislili
Predstavljajmo si dve situaciji.
V prvi človek dobi problem. Najprej razmišlja, oblikuje svojo razlago, poišče možne rešitve in šele nato uporabi UI, da preveri svojo presojo.
V drugi isti problem takoj vnese v UI in začne razmišljati šele ob že pripravljenem odgovoru.
Končni odgovor je lahko v obeh primerih podoben.
Toda kognitivna pot do njega ni enaka.
V prvem primeru UI vstopi v proces po začetnem človekovem razmišljanju.
V drugem primeru lahko postane izhodišče razmišljanja.
To je pomembno, ker prvi odgovor pogosto oblikuje okvir, znotraj katerega nato presojamo problem.
Če UI že na začetku ponudi jasno, tekočo in navidezno popolno razlago, moramo vložiti dodaten miselni napor, da stopimo iz njenega okvira in poiščemo alternative.
To postaja še pomembnejše zato, ker je generativna UI zelo učinkovita pri ustvarjanju jezikovno prepričljivih odgovorov.
Prepričljivost pa ni isto kot pravilnost.
Tekoč odgovor lahko ustvari občutek razumevanja
Ljudje pogosto lažje sprejmemo informacijo, ki je jasna, urejena in razumljiva.
To je običajno koristno.
Težava nastane, ko lahkotnost razumevanja zamenjamo za kakovost dokaza.
Generativna UI lahko odgovore oblikuje strukturirano, samozavestno in jezikovno prepričljivo tudi takrat, ko je odgovor nepopoln ali napačen.
Zato lahko dobimo subjektiven občutek:
»To se sliši logično.«
Toda iz tega še ne sledi:
»To je dokazano.«
Prav zato sem v članku Zaupanje v umetno inteligenco: zakaj nastane tako hitro? podrobneje obravnaval razliko med občutkom prepričljivosti, zaznano kompetentnostjo sistema in utemeljenim zaupanjem.
Večje zaupanje lahko zmanjša potrebo po preverjanju, če človek začne zanesljivost sistema jemati kot samoumevno.
Zaupanje v UI lahko spremeni količino miselnega napora
Posebej zanimiva je raziskava Leeja in sodelavcev iz leta 2025.
Raziskovalci so vključili 319 zaposlenih, ki so opisali 936 konkretnih primerov uporabe generativne UI pri delu. Raziskava ni neposredno merila dolgoročnega upada sposobnosti kritičnega mišljenja. Preučevala je, kdaj ljudje poročajo o uporabi kritičnega mišljenja in koliko kognitivnega napora zaznavajo pri nalogah z UI.
Rezultati so pokazali zanimiv vzorec.
Večje zaupanje v generativno UI je bilo povezano z manj poročanega kritičnega mišljenja, medtem ko je bila večja samozavest človeka pri konkretni nalogi povezana z več kritičnega mišljenja.
Toda raziskave ne smemo interpretirati kot dokaz, da UI povzroča propad kritičnega mišljenja.
Avtorji opozarjajo, da zmanjšanje zaznanega miselnega napora lahko pomeni različne stvari. UI lahko človeku olajša proces, prevzame del miselnega dela ali spremeni način, kako človek razporeja svojo pozornost in kognitivni napor.
To razlikovanje je ključno.
Manj napora ni nujno slabše razmišljanje
Človek uporablja zunanja kognitivna orodja že zelo dolgo.
Pišemo zapiske. Uporabljamo kalkulator. Zapisujemo sestanke v koledar. Informacije iščemo v knjigah in podatkovnih zbirkah.
Tehnologija nam omogoča, da del kognitivnega bremena prenesemo iz glave v okolje. V psihologiji se za takšne procese uporablja pojem kognitivno razbremenjevanje.
O tem sem podrobneje pisal v članku Ali zaradi umetne inteligence razmišljamo manj?, kjer obravnavam razliko med koristnim razbremenjevanjem in pretiranim prenašanjem miselnega dela na tehnologijo.
Problem torej ni avtomatično v tem, da UI zmanjša naš napor.
Če nam prihrani rutinsko delo, lahko pridobljeno kognitivno energijo namenimo zahtevnejši presoji.
Vprašanje je, kateri del razmišljanja smo prenesli nanjo.
Če UI izračuna dolgo enačbo, človek pa presoja pomen rezultata, je razdelitev dela lahko koristna.
Če UI oblikuje argument, izbere dokaze, presodi njihovo kakovost in oblikuje zaključek, človek pa ga samo kopira, je položaj drugačen.
Kritično mišljenje se lahko premakne na drugo raven
Ena zanimivejših ugotovitev raziskave Leeja in sodelavcev je, da generativna UI kritičnega mišljenja ne nujno samo zmanjšuje ali povečuje.
Lahko spremeni njegovo naravo.
Pri tradicionalnem delu človek več energije porabi za ustvarjanje vsebine.
Pri uporabi UI se lahko del kritičnega dela premakne v preverjanje informacij, ocenjevanje odgovora, integracijo različnih virov, urejanje rezultata in nadzor nad celotno nalogo.
Človek zato ni več nujno samo ustvarjalec odgovora.
Postaja tudi presojevalec odgovora.
Toda za to vlogo potrebuje znanje.
Če o področju ne vemo dovolj, težko prepoznamo, kdaj je odgovor UI napačen.
Nastane zanimiv paradoks:
Največ pomoči lahko potrebujemo prav takrat, ko imamo najmanj znanja za presojo kakovosti prejete pomoči.
Znanje z umetno inteligenco ne postaja nepotrebno
Ob pojavu zmogljivih sistemov UI se hitro pojavi ideja, da nam določenih stvari morda ni več treba vedeti.
Zakaj bi si zapomnili podatek, če ga lahko vprašamo?
Zakaj bi se učili postopka, če ga UI izvede?
Zakaj bi poznali teorijo, če jo lahko sistem razloži?
Toda znanje nima samo funkcije shranjevanja informacij.
Znanje nam omogoča presojo novih informacij.
Če poznamo neko področje, lažje opazimo nelogičnost, izpuščeno informacijo, napačno predpostavko, pretirano posplošitev, slab vir ali odgovor, ki je sicer lepo napisan, vendar vsebinsko problematičen.
Brez osnovnega znanja lahko postanemo zelo dobri uporabniki odgovorov, ne da bi bili dovolj dobri presojevalci njihove kakovosti.
UI lahko kritično mišljenje tudi spodbuja
Slika zato ni enostranska.
Sistematični pregled raziskav o vključevanju UI in kritičnega mišljenja kaže, da lahko ustrezno vključena tehnologija podpira analizo, vrednotenje, interpretacijo in samoregulacijo. Učinek je odvisen od načina uporabe, konteksta in tega, kakšno vlogo človek ohrani v procesu.
To pomeni, da lahko isto orodje uporabimo za miselno bližnjico ali za miselni izziv.
Namesto:
»Napiši argument, zakaj je moja trditev pravilna.«
lahko vprašamo:
»Poišči tri najmočnejše argumente proti moji trditvi.«
Namesto:
»Povzemi ta članek.«
lahko zahtevamo:
»Katere trditve v članku zahtevajo najmočnejše dokaze in zakaj?«
Namesto:
»Katera možnost je najboljša?«
lahko vprašamo:
»Po katerih kriterijih bi moral primerjati te možnosti?«
UI v teh primerih ne zaključuje razmišljanja.
Pomaga ga odpreti.
Najnevarnejši odgovor je lahko tisti, ki se popolnoma ujema z nami
Kritično mišljenje ni potrebno samo takrat, ko se z odgovorom ne strinjamo.
Morda ga še bolj potrebujemo takrat, ko nam je odgovor všeč.
Če UI potrdi nekaj, v kar že verjamemo, imamo lahko manj psihološke motivacije za preverjanje.
To je povezano s širšim pojavom pristranskosti potrjevanja. Ljudje smo lahko bolj dovzetni za informacije, ki podpirajo naša obstoječa prepričanja, in strožji do informacij, ki jim nasprotujejo.
Zato je koristno UI včasih namerno postaviti v nasprotno vlogo.
Vprašati:
»Kaj bi rekel dobro informiran človek, ki se z menoj ne strinja?«
ali:
»Kateri dokaz bi lahko pokazal, da je moja razlaga napačna?«
S tem tehnologije ne uporabljamo samo za pridobivanje odgovorov.
Uporabimo jo za preizkušanje lastnega mišljenja.
Kritično mišljenje se začne pred pozivom
Veliko razprav o uporabi UI se osredotoča na to, kako napisati dober poziv.
Toda še pomembnejše vprašanje je lahko:
Kaj sem o problemu premislil, preden sem napisal poziv?
Če problem takoj prenesemo na UI, sistem pogosto določi začetni okvir razmišljanja.
Če pa najprej sami oblikujemo vprašanje, hipotezo ali možen odgovor, lahko UI uporabimo kot drugo perspektivo.
Praktičen postopek je preprost.
Najprej razmisli.
Nato vprašaj.
Primerjaj odgovor s svojim.
Preveri pomembne trditve.
Poišči nasprotni argument.
Šele nato oblikuj zaključek.
Tako UI ne postane nadomestilo za razmišljanje, ampak sogovornik v procesu razmišljanja.
Od algoritmičnega priporočila do lastne presoje
V članku Algoritmi in naše odločitve: koliko odločamo sami? sem obravnaval, kako algoritmi strukturirajo okolje, v katerem izbiramo.
Pri kritičnem mišljenju se problem nadaljuje na naslednji ravni.
Algoritem lahko določi, katere informacije vidimo.
Generativna UI pa lahko iz informacij že oblikuje razlago.
Človek se zato ne srečuje več samo z množico informacij.
Srečuje se z že interpretirano informacijo.
To poveča uporabnost tehnologije, hkrati pa poveča pomen naše sposobnosti razlikovati med informacijo, interpretacijo, argumentom, dokazom in zaključkom.
Širši odnos med človeškim razmišljanjem in novo tehnologijo sem zato postavil v središče uvodnega članka Umetna inteligenca in človek: kako UI spreminja naše razmišljanje?.
Pet vprašanj pred sprejetjem odgovora UI
Za vsakodnevno uporabo ni potrebno, da vsak odgovor analiziramo kot znanstveno raziskavo.
Pri pomembnejših vprašanjih in odločitvah pa je koristno uporabiti pet preprostih vprašanj.
1. Kaj je dejanska trditev?
Poskusimo odgovor skrčiti na tisto, kar sistem v resnici zatrjuje. Je nekaj predstavljeno kot dejstvo, verjetnost, interpretacija ali priporočilo?
2. Na čem trditev temelji?
Ali imamo preverljiv dokaz in vir ali samo prepričljivo razlago?
3. Kaj manjka?
Katere informacije niso vključene in ali bi lahko spremenile zaključek?
4. Kakšna je alternativna razlaga?
Ali obstaja drug način razumevanja istega problema? Kaj bi pokazal pogled iz druge perspektive?
5. Kaj moram preveriti sam?
Večje kot so posledice odločitve, pomembnejše je neodvisno preverjanje pomembnih informacij.
To ni nezaupanje do tehnologije.
To je odgovorna uporaba tehnologije.
Kritično mišljenje ne pomeni tekmovanja z umetno inteligenco
Človeku ni treba dokazovati, da lahko hitreje povzema besedilo, generira ideje ali obdeluje velike količine informacij kot računalniški sistem.
To bi bilo napačno tekmovanje.
Vrednost človekovega kritičnega mišljenja je predvsem v tem, da lahko postavlja cilje, presoja pomen informacij v kontekstu, prepoznava negotovost, upošteva posledice in prevzema odgovornost za odločitev.
UI lahko predlaga.
Lahko primerja.
Lahko argumentira.
Lahko opozori.
Toda kakovostna uporaba zahteva človeka, ki zna vprašati:
Ali je to smiselno?
Ali je to dovolj dobro podprto?
Kaj še moram vedeti?
In ali se na podlagi tega želim odločiti?
Zaključek
Umetna inteligenca sama po sebi ne pomeni konca kritičnega mišljenja.
Prav tako trenutno nimamo dovolj znanstvene podlage za preprosto trditev, da zaradi uporabe generativne UI ljudje na splošno izgubljamo sposobnost kritično razmišljati.
Raziskave kažejo kompleksnejšo sliko. UI lahko zmanjša določen kognitivni napor, spremeni vrsto miselnega dela in ob ustrezni uporabi podpira analizo ter vrednotenje. Hkrati lahko nekritično zaupanje in pretirano zanašanje nanjo zmanjšata našo aktivno vključenost v presojo.
Zato vprašanje prihodnosti verjetno ne bo samo, ali bo UI razmišljala namesto nas.
Pomembnejše bo, ali bomo znali uporabljati njene sposobnosti, ne da bi ji neopazno prepustili svojo presojo.
»Umetna inteligenca nam lahko ponudi odgovor. Kritično mišljenje se začne pri vprašanju, kaj bomo s tem odgovorom naredili.«
Danijel Horvat, psiholog
Nadaljujte z raziskovanjem
Za širši pogled na odnos med tehnologijo in človekovimi kognitivnimi procesi preberite Umetna inteligenca in človek: kako UI spreminja naše razmišljanje?. Članek postavlja širši okvir za razumevanje tega, kako UI spreminja način iskanja informacij, reševanja problemov in razmišljanja.
Vprašanje kognitivnega napora in prenosa dela razmišljanja na tehnologijo podrobneje obravnavam v članku Ali zaradi umetne inteligence razmišljamo manj?.
Pomemben del odnosa do odgovorov UI je tudi zaupanje. Zakaj lahko jezikovno prepričljiv sistem hitro pridobi našo pozornost in zaupanje, raziskujem v članku Zaupanje v umetno inteligenco: zakaj nastane tako hitro?.
Našo presojo pa lahko tehnologija oblikuje že pred trenutkom, ko začnemo razmišljati o posamezni možnosti. V članku Algoritmi in naše odločitve: koliko odločamo sami? obravnavam priporočilne sisteme, arhitekturo izbire, personalizacijo in človekovo avtonomijo.
Naslednji članek v tem vsebinskem sklopu bo Ko UI postane sogovornik: zakaj se ljudje čustveno navežemo na tehnologijo?
Več o strokovnem delu in možnostih sodelovanja najdete na strani Storitve Psihovizije.
O avtorju
Danijel Horvat, magister psihologije
Psiholog, raziskovalec in avtor. Na Psihoviziji povezuje psihološko znanje, raziskovalni pristop in praktične izkušnje ter psihološka spoznanja približuje posameznikom in organizacijam na strokoven, razumljiv in uporaben način.
Njegovo poslanstvo je pomagati ljudem bolje razumeti sebe in svoje situacije, prepoznavati ter razvijati potenciale in premagovati notranje ovire, ki jih omejujejo pri osebnem in poklicnem razvoju.
S svojim delom psihologijo približuje resničnemu življenju ter ustvarja znanje, ideje in praktična orodja, ki posameznikom pomagajo bolje razumeti sebe, sprejemati kakovostnejše odločitve, ustvarjati pozitivne spremembe ter živeti bolj zavestno, kakovostno in izpolnjeno.
V ospredju njegovega dela je prepričanje, da pravo razumevanje človeka ni samo cilj psihologije, temveč tudi izhodišče za njegov razvoj.
Viri in literatura
Lee, H. P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778
Matos, J. F., et al. (2025). Sistematični pregled raziskovalne literature o umetni inteligenci in kritičnem mišljenju. Social Sciences & Humanities Open. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.101924
Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002
Horvat, D. (2026). Elegantna prodaja. Psihovizija.