Še pred nekaj leti smo ob neznanem vprašanju odprli iskalnik, pregledali več zadetkov, primerjali informacije in poskušali oblikovati odgovor. Danes lahko umetni inteligenci napišemo eno vprašanje in v nekaj sekundah dobimo razlago, povzetek, predlog ali celo skoraj dokončano rešitev.
To je izjemno uporabno.
Toda hkrati odpira pomembnejše vprašanje od tega, kaj vse umetna inteligenca zmore.
Kaj se ob njeni uporabi dogaja z nami?
Ko tehnologiji prepuščamo iskanje informacij, oblikovanje idej, pisanje, analiziranje in del presoje, se spreminja tudi način, kako sami pristopamo k problemom. Umetna inteligenca in človek zato nista več dve ločeni temi. V vsakdanjem življenju vse pogosteje tvorita sistem, v katerem človek nekaj miselnega dela opravi sam, nekaj pa ga prenese na tehnologijo.
Pravo psihološko vprašanje zato ni, ali je umetna inteligenca dobra ali slaba.
Vprašanje je:
Kaj se zgodi s človeškim razmišljanjem, ko postane odgovor lažje dobiti kot oblikovati?
Umetna inteligenca ne spreminja samo tega, kar delamo
Tehnologijo pogosto presojamo po rezultatu.
Ali nam prihrani čas?
Ali napiše dober povzetek?
Ali pomaga rešiti problem?
Ali pripravi uporaben osnutek?
Toda s psihološkega vidika je pomemben tudi proces, ki vodi do rezultata.
Predstavljajmo si dva človeka, ki morata napisati argumentirano besedilo.
Prvi najprej razmisli o problemu. Zapiše nekaj idej. Preveri vire. Ugotovi, da si dve njegovi predpostavki nasprotujeta. Popravi svoje razmišljanje, oblikuje argument in nato napiše besedilo.
Drugi umetni inteligenci naroči, naj pripravi argumentirano besedilo o isti temi. Rezultat prebere, nekoliko popravi in uporabi.
Končni besedili sta lahko podobno kakovostni.
Toda miselna pot do njiju ni bila enaka.
To razlikovanje postaja pomembno, ker generativna umetna inteligenca ne prevzema samo fizičnega ali rutinskega dela. Posega v dejavnosti, ki smo jih tradicionalno razumeli kot kognitivne: iskanje informacij, povzemanje, oblikovanje argumentov, ustvarjanje idej, primerjanje možnosti in pripravljanje odločitev.
Zato vprašanje ni več samo:
Ali mi UI pomaga opraviti nalogo?
Ampak tudi:
Kateri del razmišljanja sem med opravljanjem naloge še vedno opravil sam?
Ljudje smo razmišljanje vedno prenašali iz svoje glave
Prenos dela miselnega procesa na okolje ni nekaj, kar bi se začelo z umetno inteligenco.
Ko si napišemo nakupovalni seznam, nam ni treba vseh izdelkov ohranjati v delovnem spominu.
Ko uporabljamo koledar, nam ni treba ves čas razmišljati, kdaj imamo naslednji sestanek.
Ko uporabimo kalkulator, del računanja prenesemo na napravo.
Ko nastavimo navigacijo, nam ni treba pomniti vseh križišč.
V kognitivni psihologiji se za takšno vedenje uporablja pojem kognitivno razbremenjevanje (cognitive offloading). Risko in Gilbert ga opisujeta kot uporabo zunanjih dejanj oziroma pripomočkov, s katerimi zmanjšamo kognitivne zahteve naloge.
Pregled raziskav o kognitivnem razbremenjevanju – Trends in Cognitive Sciences
Samo po sebi to ni problem.
Prav nasprotno.
Človeška sposobnost uporabljati zunanja orodja je eden od razlogov, zakaj lahko rešujemo probleme, ki bi bili za posameznikove omejene kognitivne zmogljivosti sicer zelo zahtevni.
Toda generativna UI prinaša pomembno spremembo.
Kalkulator od nas zahteva, da mu povemo, kaj naj izračuna.
Navigacija potrebuje cilj.
Beležka shrani tisto, kar smo vanjo zapisali.
Generativna umetna inteligenca pa lahko sodeluje že pri oblikovanju problema, izbiri informacij, ustvarjanju razlage in predlaganju rešitve.
Ne razbremenjuje torej samo spomina.
Lahko razbremeni tudi razmišljanje.
Ko odgovor pride pred razmislekom
Predstavljajmo si preprosto vprašanje:
Zakaj se ljudje težko spreminjamo?
Če bi morali odgovor oblikovati sami, bi verjetno najprej priklicali svoje znanje.
Morda bi razmišljali o navadah.
Motivaciji.
Čustvih.
Okolju.
Strahu.
Nagrajevanju.
Vedenjskih vzorcih.
Nekaj časa bi obstajali v stanju, ko odgovora še nimamo.
Prav to stanje je psihološko zanimivo.
Ko odgovora še ne poznamo, moramo iskati povezave med informacijami. Nekatere ideje zavrnemo. Druge razvijemo. Včasih odkrijemo, da je bilo naše začetno vprašanje napačno zastavljeno.
Če pa odgovor dobimo takoj, se naloga spremeni.
Ne ustvarjamo več nujno razlage od začetka.
Presojamo že ponujeno razlago.
To ne pomeni, da ne razmišljamo.
Pomeni, da se lahko spremeni vrsta razmišljanja, ki ga opravljamo.
Prav to kaže ena pomembnejših novejših raziskav o generativni UI in kritičnem mišljenju.
Lee in sodelavci so leta 2025 raziskovali 319 zaposlenih, ki pri svojem delu uporabljajo generativno umetno inteligenco. Analizirali so 936 konkretnih primerov uporabe. Ugotovili so, da se pri uporabi generativne UI del kritičnega mišljenja premika od zbiranja informacij k njihovemu preverjanju, od neposrednega reševanja problema k vključevanju odgovora UI ter od izvedbe naloge k nadzoru nad procesom.
Raziskava o generativni UI in kritičnem mišljenju – ACM CHI 2025
To je pomembna razlika.
UI namreč ni nujno samo tehnologija, ki zmanjšuje razmišljanje.
Lahko je tehnologija, ki spreminja mesto, na katerem moramo razmišljati.
Od ustvarjalca odgovora postajamo tudi presojevalec odgovora
Ko sami napišemo stavek, približno vemo, od kod je prišel.
Ko nam ga predlaga UI, se pojavi nova naloga:
Ali je ta stavek dober?
In še pomembneje:
Ali je resničen?
To pomeni, da se del kognitivnega dela premakne.
Prej smo morali informacijo poiskati in oblikovati.
Zdaj moramo pogosto presoditi informacijo, ki je že oblikovana.
Na prvi pogled je to lažje.
Toda presojanje kakovosti odgovora zahteva nekaj, česar tehnologija ne more preprosto nadomestiti: merilo presoje.
Če o področju veliko vemo, bomo verjetneje opazili nenavadno trditev, napačno povezavo ali preveč samozavesten sklep.
Če o področju ne vemo skoraj nič, lahko zelo tekoče napisan odgovor deluje prepričljivo že zato, ker nimamo dovolj znanja, da bi ga preverili.
Tu nastane paradoks.
Bolj ko potrebujemo pomoč, težje lahko presodimo kakovost pomoči, ki smo jo dobili.
Prav zato bo psihološka pismenost pri uporabi umetne inteligence verjetno vse manj pomenila samo znati postaviti dobro vprašanje.
Pomenila bo tudi znati vprašati:
Na podlagi česa bom presodil odgovor?
Naši vedenjski vzorci ne izginejo, ko odpremo UI
Tu se področje umetne inteligence neposredno poveže s temo, ki jo razvijam v knjigi Vzorci, ki živijo v nas.
Človek lahko zelo dobro razume, zakaj določeno vedenje ponavlja, pa ga kljub temu ponavlja naprej. Vzorec namreč ne obstaja samo kot zavestna ideja. Živi tudi v pričakovanjih, pozornosti, čustvenih odzivih in kratkoročnih posledicah našega vedenja.
To je pomembno tudi pri tehnologiji.
Ko odpremo orodje umetne inteligence, ne postanemo nenadoma nevtralni, popolnoma racionalni uporabniki.
S seboj prinesemo svoje navade.
Svoje predpostavke.
Svoje strahove.
Svoja pričakovanja.
Svojo potrebo po potrditvi.
In svoje načine odločanja.
Če želimo potrditev svojega prepričanja, lahko vprašanje oblikujemo tako, da jo bomo verjetneje dobili.
Če želimo hitro rešitev, bomo morda sprejeli prvi zadovoljiv odgovor.
Če se želimo izogniti neprijetnemu razmišljanju, nam UI omogoča, da to naredimo hitreje kot kadarkoli prej.
Toda velja tudi nasprotno.
Če želimo svoje razmišljanje izzvati, lahko UI prosimo:
Kateri so najmočnejši argumenti proti mojemu stališču?
Katero predpostavko morda spregledujem?
Katere druge razlage so mogoče?
Kateri podatki bi lahko pokazali, da se motim?
Isto orodje lahko torej podpira dva zelo različna psihološka procesa.
Lahko nam pomaga utrditi obstoječi način razmišljanja.
Lahko pa nam pomaga, da ga preizkusimo.
Tehnologija je ista.
Način uporabe ni.
UI lahko razširi naše mišljenje in ga hkrati poenoti
Tudi ustvarjalnost ponuja zanimiv primer.
Pogosto se bojimo, da bo umetna inteligenca ljudi naredila manj ustvarjalne.
Raziskovalna slika je bolj zapletena.
Doshi in Hauser sta v eksperimentalni raziskavi preučevala pisanje kratkih zgodb. Dostop do idej generativne UI je v povprečju izboljšal ocenjeno ustvarjalnost, kakovost pisanja in prijetnost zgodb, pri čemer so bile koristi posebej izrazite pri manj ustvarjalnih udeležencih. Toda zgodbe, ustvarjene s pomočjo UI, so bile med seboj tudi bolj podobne.
Raziskava o generativni UI in ustvarjalnosti – Science Advances
To pokaže pomembno dvojnost.
Na ravni posameznika nam lahko UI pomaga preseči trenutno izhodišče.
Ponudi idejo, ki je sami morda ne bi našli.
Pomaga strukturirati nejasno misel.
Predlaga perspektivo.
Pokaže alternativo.
Toda če veliko ljudi uporablja podobne modele in podobne predloge, se lahko rezultati hkrati začnejo približevati drug drugemu.
Zato vprašanje prihodnosti ustvarjalnosti morda ne bo samo:
Ali zna UI ustvarjati?
Pomembnejše bo:
Ali človek uporablja UI za širjenje lastnega razmišljanja ali svoje razmišljanje postopoma prilagaja temu, kar mu UI najprej ponudi?
Največja sprememba morda ni v odgovoru, ampak v začetni točki
Pred generativno umetno inteligenco smo pri mnogih nalogah začeli s praznim prostorom.
Prazen dokument.
Prazen diapozitiv.
Prazen list.
Nejasen problem.
To je bilo včasih frustrirajoče.
Toda praznina je od nas nekaj zahtevala.
Morali smo začeti.
Danes lahko začetek prepustimo umetni inteligenci.
»Napiši osnutek.«
»Predlagaj pet idej.«
»Oblikuj argumente.«
»Naredi strukturo.«
»Povej mi, kaj naj naredim.«
S tem se lahko močno poveča učinkovitost.
Toda začetni predlog ima tudi psihološko moč.
Ko je nekaj že pred nami, ne razmišljamo več v popolnoma odprtem prostoru. Razmišljamo v odnosu do predloga.
Lahko ga sprejmemo.
Zavrnemo.
Spremenimo.
Nadgradimo.
Toda postal je referenčna točka našega razmišljanja.
Zato ena od pomembnih navad pri uporabi UI ni samo preverjanje končnega odgovora.
Včasih je koristno narediti nekaj zelo preprostega:
najprej oblikovati svojo misel, šele nato vprašati umetno inteligenco.
Tako lahko primerjamo dva procesa:
Kaj sem mislil jaz?
in
Kaj predlaga UI?
Razlika med njima je lahko kognitivno dragocenejša od samega odgovora.
Umetna inteligenca ne odpravlja potrebe po znanju
Morda se zdi logično, da v svetu, kjer lahko skoraj karkoli vprašamo umetno inteligenco, potrebujemo manj lastnega znanja.
Toda lahko velja tudi drugače.
Če postaja naša naloga vedno bolj presojanje informacij, potem potrebujemo znanje prav zato, da lahko presojamo.
Človek brez osnovnega znanja o psihologiji težko presodi, ali je psihološka razlaga strokovno ustrezna.
Človek brez osnov statistike težko opazi problematično interpretacijo podatkov.
Človek brez poznavanja področja težko loči dober strokovni argument od zelo lepo napisanega slabega argumenta.
Generativna UI lahko zmanjša potrebo, da imamo vsak podatek ves čas v spominu.
Ne odpravi pa nujno potrebe po miselnih modelih, s katerimi informacije razumemo.
To razliko bomo na Psihoviziji podrobneje obravnavali v ločenem članku o umetni inteligenci in kritičnem mišljenju.
Problem ni uporaba UI, ampak avtomatizem uporabe
Ko neko vedenje večkrat ponovimo in nam prinese hitro korist, lahko postaja vse bolj avtomatično.
Vprašanje.
UI.
Odgovor.
Naslednja naloga.
Takšen vzorec je učinkovit.
In prav zato ga je vredno opazovati.
V Vzorcih, ki živijo v nas poudarjam razliko med razumevanjem vedenja in njegovo spremembo. Uvid sam po sebi še ne spremeni vzorca, ker je ta vpet tudi v kratkoročne posledice vedenja.
Pri UI je kratkoročna posledica pogosto zelo privlačna:
manj napora in hitrejši rezultat.
To še ne pomeni, da je rezultat slab.
Pomeni pa, da ima vedenje močno nagrado.
Če vsakič, ko naletimo na kognitivno zahtevnost, takoj odpremo UI, se lahko postopoma naučimo:
negotovost → vprašaj UI
namesto:
negotovost → razmisli → oblikuj hipotezo → preveri → po potrebi uporabi UI
Razlika se zdi majhna.
Dolgoročno pa gre za dva različna odnosa do lastnega mišljenja.
Ali umetna inteligenca zmanjšuje kritično mišljenje?
Na tej točki je potrebna previdnost.
Bilo bi privlačno napisati:
»Umetna inteligenca nas dela manj sposobne razmišljati.«
Toda znanstveni dokazi trenutno ne upravičujejo tako splošnega zaključka.
Raziskava Leeja in sodelavcev je pokazala, da je bila pri 319 uporabnikih večja samozavest v sposobnost generativne UI povezana z manj zaznanega kritičnega mišljenja, medtem ko je bila večja samozavest posameznika pri opravljanju naloge povezana z več kritičnega mišljenja. Udeleženci so pri številnih kognitivnih dejavnostih poročali tudi o zmanjšanem naporu ob uporabi UI.
Toda raziskava je temeljila predvsem na samoocenah zaposlenih in konkretnih primerih njihovega dela.
Iz nje ne moremo sklepati, da uporaba generativne UI povzroča splošno in trajno zmanjšanje človekovih kognitivnih sposobnosti.
To vprašanje je dovolj pomembno, da mu bova namenila naslednji samostojni članek:
Ali zaradi umetne inteligence razmišljamo manj?
Boljše vprašanje: kaj želimo prepustiti tehnologiji?
Pri uporabi umetne inteligence se pogosto osredotočamo na vprašanje:
Kaj lahko UI naredi namesto mene?
Psihološko zanimivejše vprašanje je:
Kaj želim, da še vedno naredim jaz?
Ni razloga, da bi morali ročno opravljati vsako rutinsko nalogo samo zato, da bi dokazovali svojo miselno samostojnost.
Tehnologija lahko odstrani veliko nepotrebnega kognitivnega dela.
Lahko nam pomaga strukturirati informacije.
Pokaže alternative.
Izboljša jezik.
Pomaga pri učenju.
Simulira ugovor.
Razširi nabor idej.
Toda obstajajo deli procesa, pri katerih je smiselno ohraniti aktivno vlogo človeka.
Na primer:
opredelitev problema – ali sploh rešujemo pravo vprašanje;
presoja virov – na čem temelji trditev;
preverjanje predpostavk – kaj smo vzeli za samoumevno;
primerjanje alternativ – ali obstaja druga razlaga;
presoja posledic – kaj pomeni odločitev za ljudi;
vrednotenje – kaj je v konkretnem kontekstu pomembno;
odgovornost – kdo bo živel s posledicami odločitve.
Tu pridemo do meje, ki jo bo tehnologija vedno znova postavljala pred človeka.
UI lahko predlaga.
Človek pa mora vedeti, kdaj predlog ni dovolj.
Pet načinov, kako uporabljati UI kot orodje za razmišljanje
Cilj ni uporabljati umetne inteligence čim manj.
Smiselnejši cilj je uporabljati jo bolj zavestno.
1. Pred vprašanjem oblikujte svojo začetno misel
Preden UI vprašate za odgovor, si včasih zapišite:
Kaj o tem trenutno mislim jaz?
S tem ohranite lastno začetno točko.
2. Ne zahtevajte samo odgovora – zahtevajte alternative
Namesto:
Kaj je najboljša rešitev?
poskusite:
Katere tri različne razlage tega problema so mogoče?
UI tako ne postane samo proizvajalec zaključka, ampak generator možnosti.
3. Prosite jo, naj izzove vašo predpostavko
Če imate jasno stališče, vprašajte:
Kaj bi proti temu stališču trdil dobro informiran kritik?
To lahko zmanjša nevarnost, da tehnologijo uporabljamo predvsem za potrjevanje tega, kar že verjamemo.
4. Pri pomembnih trditvah preverite izvor
Tekoč jezik ni dokaz resničnosti.
Pri strokovnih, zdravstvenih, finančnih, pravnih in drugih pomembnih vprašanjih mora preverjanje ostati del procesa.
5. Končno presojo oblikujte sami
Po odgovoru UI se vprašajte:
Kaj od tega sprejemam, česa ne in zakaj?
Prav beseda zakaj je pomembna.
Če je naš edini razlog:
»Ker je tako napisala umetna inteligenca,«
smo presojo prepustili orodju.
Prihodnost morda ni človek proti umetni inteligenci
Razprave o UI pogosto zdrsnejo v tekmovanje.
Človek ali stroj.
Kdo je pametnejši?
Kdo bo koga nadomestil?
Toda psihološko je morda pomembnejše drugo vprašanje.
Kakšen človek nastaja ob tehnologiji, ki jo uporablja vsak dan?
Pisava je spremenila način, kako shranjujemo znanje.
Tisk je spremenil njegovo širjenje.
Internet je spremenil dostop do informacij.
Pametni telefon je spremenil naš odnos do informacij, prostora, časa in drugih ljudi.
Generativna umetna inteligenca lahko spremeni nekaj še bolj neposrednega:
način, kako pridemo od vprašanja do odgovora.
To ni nujno izguba.
Lahko je razširitev človeških sposobnosti.
Toda samo, če učinkovitosti ne zamenjamo za razumevanje.
Hitro pridobljen odgovor namreč še ni isto kot znanje.
Dobro oblikovan stavek še ni argument.
Prepričljiva razlaga še ni dokaz.
In pomoč pri razmišljanju še ni nadomestilo za presojo.
Zaključek
Umetna inteligenca spreminja naše razmišljanje predvsem zato, ker spreminja miselno delo, ki ga moramo opraviti sami.
Nekaj ga odstrani.
Nekaj ga olajša.
Nekaj ga premakne.
In ustvarja tudi nove kognitivne naloge: preverjanje odgovorov, presojanje kakovosti, prepoznavanje napak, povezovanje predlogov s kontekstom in odločanje, kdaj umetni inteligenci ne slediti.
Zato vprašanje prihodnosti ni samo, koliko bo umetna inteligenca znala.
Pomembno bo tudi, kako jo bomo ljudje uporabljali.
Če jo uporabljamo predvsem zato, da nam ni treba razmišljati, lahko postane bližnjica okoli kognitivnega napora.
Če jo uporabljamo za primerjanje idej, preverjanje predpostavk, odkrivanje alternativ in izzivanje lastnega mišljenja, lahko postane nekaj drugega:
orodje, s katerim razmišljamo širše, ne samo hitreje.
Avtorska misel
»Največje vprašanje umetne inteligence ni, koliko razmišljanja lahko prevzame od človeka. Pomembneje je, koliko svojega razmišljanja ji bo človek pripravljen prepustiti.«
Danijel Horvat, psiholog
Nadaljujte z raziskovanjem
Način uporabe umetne inteligence lahko sčasoma postane vedenjski avtomatizem. Če želite razumeti, zakaj človek določene odzive ponavlja tudi takrat, ko jih dobro razume, nadaljujte s člankom Vedenjski vzorci.
V naslednjem članku novega sklopa bomo naredili še korak naprej in obravnavali vprašanje: Ali zaradi umetne inteligence razmišljamo manj? Tam bomo ločeno pogledali kognitivno razbremenjevanje, mentalni napor, učenje in nevarnost pretiranega zanašanja na UI.
Več o vsebinah in delu Psihovizije najdete na strani Storitve Psihovizije.
O avtorju
Danijel Horvat, magister psihologije
Psiholog, raziskovalec in avtor Psihovizije. Pri svojem delu povezuje znanstveno psihologijo, raziskovalni pristop in uporabno razumevanje človekovega vedenja. Posebej ga zanimajo vedenjski vzorci, odločanje, odnosi, vplivanje ter vprašanje, kako sodobne spremembe okolja in tehnologije vplivajo na človekovo razmišljanje in vedenje.
Viri in literatura
Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290. Science Advances
Horvat, D. (2026). Vzorci, ki živijo v nas. Psihovizija.
Lee, H. P. H., 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, 1–22. ACM Digital Library
Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. PubMed