Umjetna inteligencija čovjeku može uštedjeti vrijeme, proširiti znanje i povećati produktivnost. Problem počinje kada joj, zajedno s rutinskim poslovima, prepustimo formuliranje problema, izbor argumenata, provjeru činjenica i konačnu prosudbu. Tada više nije riječ samo o automatizaciji rada nego o mogućoj „kognitivnoj predaji“ – postupnom odustajanju čovjeka od vlastite intelektualne autonomije.
Veći dio povijesti tehnologije čovjek je strojevima prepuštao fizički napor. Parni stroj zamijenio je mišiće, automobil noge, kalkulator računanje, a računalo pohranu i obradu podataka. Generativna umjetna inteligencija donosi kvalitativno novu situaciju jer joj milijuni ljudi počinju prepuštati i formuliranje misli: tražimo od nje da pročita, sažme, napiše, usporedi, pronađe argumente, protumači zakon, procijeni političku tvrdnju, objasni medicinski nalaz ili predloži poslovnu odluku. Upravo se na toj granici pojavljuje ono što možemo nazvati kognitivnom predajom. Izraz još nije standardizirani znanstveni termin; u literaturi su uobičajeniji cognitive offloading, odnosno kognitivno rasterećenje, automation bias, pristranost prema automatiziranoj odluci, te pojmovi epistemološke ovisnosti o tehnološkim sustavima. „Kognitivna predaja“ ipak dobro opisuje širi fenomen u kojem čovjek umjetnoj inteligenciji ne prepušta samo izvršavanje zadatka nego i ključne faze vlastitoga mišljenja.
Rasterećenje nije isto što i predaja
Čovjek je oduvijek koristio vanjska pomagala za mišljenje. Telefonske brojeve zapisujemo jer ih ne želimo pamtiti, GPS koristimo kako ne bismo proučavali svako raskrižje, kalkulatorom računamo, tražilicom pronalazimo dokumente, a tablicama obrađujemo podatke. To je kognitivno rasterećenje: rutinski dio posla prebacujemo na alat kako bismo više mentalnog kapaciteta sačuvali za složenije zadatke. Kognitivna predaja počinje korak dalje, kada korisnik više ne pita „Kako mi AI može pomoći da riješim problem?“, nego implicitno prihvaća pitanje „Što AI kaže da je rješenje?“. Tada mu može prepustiti određivanje samoga problema, izbor relevantnih informacija, procjenu njihove vjerodostojnosti i konačni zaključak. Čovjek formalno ostaje donositelj odluke, ali mu se stvarna uloga sve više svodi na potvrđivanje odgovora koji je prethodno oblikovao stroj. AI tako od pomoćnog alata postupno postaje epistemološki autoritet.
Što se događa kada AI napiše tekst umjesto nas?
Jedan od zapaženijih eksperimenata proveo je MIT Media Lab, uspoređujući sudionike koji su eseje pisali samostalno, uz internetsku tražilicu ili uz veliki jezični model. EEG mjerenja pokazivala su najveću distribuiranu moždanu povezanost kod skupine koja je radila bez vanjskih alata, srednju kod korisnika tražilice, a najmanju kod skupine koja je koristila LLM. Korisnici AI-ja slabije su reproducirali dijelove vlastitih tekstova i iskazivali slabiji osjećaj vlasništva nad napisanim sadržajem. Studija je bila ograničenog opsega i ne dokazuje da umjetna inteligencija sama po sebi smanjuje kognitivne sposobnosti, ali upozorava da način njezine uporabe može imati cijenu.
Sličnu sliku daje istraživanje Microsoft Researcha i Carnegie Mellon Universityja među 319 radnika znanja, u kojem je analizirano 936 konkretnih primjera korištenja generativne umjetne inteligencije. Veće povjerenje u sposobnosti AI-ja bilo je povezano s manjim angažiranjem kritičkog mišljenja, dok je veće povjerenje ljudi u vlastito znanje bilo povezano s većim kritičkim angažmanom. Problem, dakle, nije samo koliko često koristimo AI nego koliko lako prihvaćamo njegov autoritet. Što je sustav uvjerljiviji, brži i jezično sofisticiraniji, to korisniku dodatni postupak provjere može izgledati manje potreban. Čovjek tada ne prestaje misliti zato što je računalo „pametno“, nego zato što mu se vlastiti misaoni napor počinje činiti suvišnim.
Kina: korištenje AI-ja nije isto što i ovisnost o AI-ju
Kina pruža osobito zanimljiv primjer jer istraživanja daju naizgled proturječne rezultate. Studija provedena među 580 kineskih sveučilišnih studenata povezala je veću ovisnost o umjetnoj inteligenciji sa slabijim kritičkim mišljenjem, pri čemu se kognitivni umor pokazao jednim od mogućih posrednih mehanizama, dok je informacijska pismenost ublažavala negativan učinak. Druga studija, na 1.781 studentu, pokazala je pak da su korisnici generativne umjetne inteligencije iskazivali više razine kritičkog mišljenja i samostalnog učenja od onih koji je nisu koristili.
Ta se dva rezultata zapravo mogu nadopunjavati. Uporaba AI-ja i ovisnost o AI-ju nisu ista stvar. Student koji od sustava traži tri suprotstavljena objašnjenja problema, uspoređuje ih s literaturom i zatim gradi vlastiti zaključak koristi AI kao intelektualni multiplikator. Student koji postavi pitanje, kopira odgovor i smatra zadatak završenim koristi istu tehnologiju kao zamjenu za misaoni proces. Tehnologija je ista, ali kognitivni učinak može biti potpuno različit.
Estonija: učenike treba naučiti koristiti AI prije nego što AI počne oblikovati njih
Estonija je programom AI Leap odabrala jedan od najambicioznijih europskih pristupa. U prvoj fazi program obuhvaća desetke tisuća srednjoškolaca i nastavnika, pri čemu država naglasak ne stavlja samo na dostupnost alata nego na edukaciju nastavnika i razvoj kompetencija za njegovu uporabu. Estonski pristup polazi od pretpostavke da dugoročna zabrana generativne umjetne inteligencije nije realistična pa je važnije izgraditi sposobnost njezina kritičkog korištenja.
To je izravna alternativa kognitivnoj predaji. Cilj obrazovanja nije učeniku omogućiti da što prije dobije odgovor, nego ga naučiti što s odgovorom učiniti. Škole će sve manje moći vrednovati samo sposobnost pronalaženja informacije jer će ona biti trenutačno dostupna, a sve više sposobnost njezine provjere, kontekstualizacije, osporavanja i povezivanja. Paradoks umjetne inteligencije upravo je u tome što će, što bude bolja u davanju odgovora, obrazovanje morati biti usmjerenije na sposobnost postavljanja dobrih pitanja.
Južna Koreja: Tehnološka ambicija prestigla pedagogiju
Južna Koreja krenula je 2025. s ambicioznim uvođenjem AI digitalnih udžbenika iz matematike, engleskog jezika i informatike, zamišljenih kao sustav za personalizaciju nastave, pomoć učenicima koji zaostaju i smanjenje opterećenja nastavnika. Vrlo brzo pojavile su se pritužbe na tehničke poteškoće, netočnosti, privatnost, povećano vrijeme pred ekranom i dodatno opterećenje nastavnika, a AI udžbenici nakon jednog semestra izgubili su status obveznih službenih udžbenika i postali dodatni materijal čiju uporabu škole mogu samostalno odabrati.
Južnokorejski slučaj pokazuje da kognitivna predaja ne mora biti samo individualna nego i institucionalna. Školski sustav, poduzeće ili javna uprava mogu početi pretpostavljati da će sama tehnološka sofisticiranost automatski proizvesti kvalitetnije obrazovanje, učinkovitiju administraciju ili bolju odluku. Kada tehnološko rješenje počne određivati pedagogiju umjesto da pedagogija određuje način uporabe tehnologije, sredstvo postupno počinje određivati cilj.
Japan: AI ulazi u škole kroz kontrolirani eksperiment
Japan je izabrao oprezniji pristup. Ministarstvo obrazovanja objavilo je posebne smjernice za korištenje generativne umjetne inteligencije u osnovnom i srednjem obrazovanju, uz mrežu pilot-škola u kojima se različiti modeli primjene testiraju prije šire implementacije. Time se AI u obrazovanju ne tretira samo kao pitanje nabave tehnologije nego i kao pitanje pedagoškog dizajna.
Razlog je jednostavan. Dijete kojemu AI riješi matematički zadatak dobilo je možda potpuno točan rezultat, ali nije nužno prošlo misaoni proces zbog kojega mu je zadatak uopće postavljen. Ako je svrha obrazovanja proizvesti odgovor, AI je gotovo idealan učenik. Ako je svrha izgraditi ljudski um sposoban samostalno doći do odgovora, odnos tehnologije i obrazovanja postaje mnogo složeniji.
Ujedinjeno Kraljevstvo: kada AI izmisli presudu, a odvjetnik joj povjeruje
Posebno jasni primjeri kognitivne predaje pojavili su se u pravu. Britanski High Court 2025. razmatrao je slučajeve u kojima su se u pravnim podnescima pojavile nepostojeće ili problematične sudske reference, nakon čega je upozorio na opasnost korištenja generativne umjetne inteligencije za pravna istraživanja bez provjere izvora.
Suština problema nije samo u tome što veliki jezični model može „halucinirati“ presudu. Dokument sudu ne predaje algoritam nego odvjetnik. Kognitivna predaja događa se kada profesionalac vidi uvjerljivo oblikovanu informaciju, procijeni da je dodatna provjera nepotrebna i vlastiti profesionalni autoritet prenese na sustav koji ne snosi profesionalnu, pravnu ni moralnu odgovornost. AI je proizveo pogrešnu informaciju, ali čovjek je napravio pogrešku povjerenja.
Kanada i Australija: proizvodnju možemo delegirati, odgovornost ne
Slični slučajevi zabilježeni su u Kanadi, gdje su se u pravnim podnescima pojavljivale AI-generirane nepostojeće sudske odluke. Temeljno načelo pravne profesije ostalo je jednostavno: odvjetnik koji podnosi dokument odgovoran je za njegov sadržaj bez obzira na alat kojim je nastao. Australijski Federal Court otišao je korak dalje i 2026. objavio posebnu praksu korištenja generativne umjetne inteligencije, upozoravajući da ona može proizvesti potpuno izmišljene sudske odluke, citate, izvore i činjenične tvrdnje te da osoba koja dokument podnosi mora provjeriti njegov sadržaj.
Iz toga proizlazi pravilo koje će vjerojatno vrijediti daleko izvan pravosuđa: možemo delegirati proizvodnju, ali ne i odgovornost. Isto bi trebalo vrijediti za novinara koji objavljuje AI-generiranu činjenicu, liječnika koji koristi algoritamsku preporuku, državnog službenika koji donosi upravnu odluku ili menadžera koji na temelju AI analize donosi poslovnu odluku.
UNESCO i Europska unija: ključno pitanje postaje ljudska autonomija
UNESCO je među međunarodnim institucijama koje su rano upozorile da rasprava o generativnoj umjetnoj inteligenciji u obrazovanju nije samo pitanje plagiranja ili varanja na ispitima. Njegove smjernice upozoravaju da pretjerano oslanjanje na generativni AI može oslabiti razvoj intelektualnih sposobnosti i ljudsku autonomiju, posebno ako učenicima oduzme priliku za samostalno logičko zaključivanje, razvoj socijalnih vještina i iskustveno učenje. Ključno obrazovno pitanje zato više nije samo smije li učenik koristiti AI, nego koji dio misaonog procesa mora ostati njegov.
Europska unija sličan problem pokušava obuhvatiti konceptom AI pismenosti. Akt o umjetnoj inteligenciji traži da organizacije koje koriste AI vode računa o znanju, iskustvu i osposobljenosti ljudi koji tim sustavima upravljaju. Za Hrvatsku to nije apstraktna europska tema. Generativni AI već ulazi u redakcije, škole, fakultete, odvjetničke urede, tvrtke, državnu upravu, programiranje, marketing i financije. Uskoro zato mnogo važnije od pitanja koristi li neka institucija AI može postati pitanje kako ga koristi, što mu prepušta i tko provjerava njegov rezultat. AI pismen čovjek neće biti samo onaj koji zna napisati dobar prompt, nego prije svega onaj koji zna prepoznati trenutak u kojem odgovor stroja treba odbaciti.
Najopasnija rečenica budućnosti: „AI je tako rekao“
Generativna umjetna inteligencija razlikuje se od većine ranijih računalnih sustava zato što ne daje samo podatak. Ona ga objašnjava, interpretira, argumentira i jezično oblikuje na način koji oponaša ljudsku sigurnost i kompetenciju. Može zvučati poput liječnika, odvjetnika, profesora, ekonomista, novinara ili političkog analitičara, pa je psihološki snažnija od klasičnog kalkulatora ili tražilice. Korisnik više ne dobiva samo informaciju nego i interpretaciju informacije, a s njom često i unaprijed oblikovan zaključak.
Najveći rizik budućnosti zato možda nije društvo u kojem umjetna inteligencija službeno donosi sve odluke. Realističniji je scenarij društva u kojem ljudi formalno ostaju donositelji odluka, ali se u praksi oslanjaju na prioritete, argumente i procjene koje su prethodno proizveli algoritamski sustavi. Čovjek tada i dalje potpisuje odluku, ali postaje sve teže odgovoriti na pitanje tko ju je zapravo oblikovao.
AI nas ne mora učiniti manje inteligentnima, ali nas može učiniti manje samostalnima
Bilo bi pogrešno zaključiti da umjetna inteligencija nužno osiromašuje ljudsko mišljenje. Ona ga može i znatno proširiti: studentu može simulirati profesora s kojim raspravlja, znanstveniku otkriti proturječnost u hipotezi, novinaru ponuditi pitanja koja nije razmotrio, programeru pronaći pogrešku, liječniku ukazati na dijagnozu koju treba provjeriti, a analitičaru u nekoliko sekundi ponuditi alternativni scenarij za koji bi mu prije trebali sati rada.
Razlika između intelektualnog proširenja i kognitivne predaje nalazi se u redoslijedu autoriteta. U zdravom odnosu čovjek formulira problem, AI proširuje prostor mogućih odgovora, a čovjek zatim ponovno preuzima proces: provjerava, uspoređuje, osporava, odbacuje i zaključuje. U modelu kognitivne predaje AI formulira problem, proizvodi odgovor, bira argumente i interpretira rezultat, dok čovjek zadržava samo završnu funkciju – kliknuti „prihvati“.
Tehnološka povijest naučila nas je kako strojevima prepustiti fizički napor, a digitalna revolucija kako im prepustiti velik dio pamćenja. Era umjetne inteligencije morat će nas naučiti zahtjevnijoj vještini: kako koristiti stroj koji može oponašati mišljenje, a da mu pritom ne predamo vlastitu sposobnost mišljenja. To bi mogla postati jedna od temeljnih kompetencija 21. stoljeća, jer pitanje više nije može li umjetna inteligencija u sve većem broju poslova misliti umjesto čovjeka. Pravo pitanje glasi: hoće li čovjek, kada mu se ta mogućnost svakodnevno nudi, još uvijek smatrati vrijednim misliti sam?
....
Tekst: Vidmir Raič
Infografika: Petar Kolovrat
Naslovna fotografija: AI generirano