Ett snabbt promptande i språkmodell och plötsligt har vi producerat en text eller löst ett problem som ligger en bit över vår egen förmåga. Vi blir bättre, snabbare, mer produktiva och mer effektiva. Och vi känner oss smartare. Men blir vi också bättre på att bedöma vår egen förmåga? Blir vi klokare?

Inte nödvändigtvis.

En ny studie i den vetenskapliga tidsskriften Computers in Human Behavior med den talande titeln “AI makes you smarter, but none the wiser” visar just detta; när människor använder AI för att lösa komplexa problem presterar de bättre, men deras förmåga att bedöma sin egen prestation försämras.

I studien fick deltagare lösa logiska resonemangsproblem med hjälp av AI. Resultatet var tydligt. Deltagarna presterade bättre jämfört med en normgrupp som löste samma uppgifter utan AI-stöd. Samtidigt ökade deras självskattningar ännu mer än den faktiska prestationen. I genomsnitt överskattade deltagarna hur bra de hade presterat med flera poäng, AI gjorde dem alltså smartare i meningen bättre på uppgiften, men även mindre träffsäkra i sin självbedömning. Detta är vad forskarna kallar en diskontinuitet mellan prestation och metakognition (förmågan att övervaka sina egna tankeprocesser).

Ur ett psykologiskt perspektiv blir detta särskilt intressant. I klassiska studier ser vi ofta det som kallas Dunning–Kruger-effekten, där personer med lägre förmåga och kompetens tenderar att överskatta sig själva, medan personer med högre förmåga och kompetens snarare underskattar sig själva. I den här studien händer dock något oväntat. När AI används försvinner det klassiska Dunning–Kruger-mönstret. Men det sker inte för att människor plötsligt blir mer insiktsfulla när det gäller sin egen förmåga, utan för att nästan alla börjar överskatta sin prestation ungefär lika mycket. AI jämnar ut prestationerna, men den jämnar också ut övertron.

AI:n hjälper inte bara de sämsta, utan den får de flesta att missbedöma verkligheten (metakognitiv bias), oavsett nivå.

Ett av de mest oroande resultaten är att personer med högre AI-kunskap inte blev bättre på att bedöma sin egen prestation. Tvärtom visade studien att högre AI-kunskap hängde ihop med större självförtroende men sämre kalibrering mellan faktisk prestation och upplevd prestation. Det finns en logik i det. När resonemangen flyter på och svaren kommer snabbt och övertygande skapas en känsla av förståelse, vilket gör att vi slutar ifrågasätta och kontrollera. Det känns rätt, och då antar vi att det också är rätt.

Kanske tyder detta även på att det som behövs för att behålla en (mer) korrekt bedömning av både innehållet och sin egen förmåga är genuin djup fackkunskap, eller förmåga, inom ämnet, inte hög generell AI-kunskap.

Varför spelar detta någon roll? Därför att arbetsliv, ledarskap och professionellt omdöme inte bara handlar om att ha rätt, utan om att veta när man kan ha fel. När vår metakognitiva förmåga försämras, alltså vår förmåga att bedöma kvaliteten i vårt eget tänkande, ökar risken för överdriven tillit till AI. Samtidigt minskar benägenheten att dubbelkolla, ifrågasätta och ta ansvar för beslut. Lärandet riskerar att bli ytligare, även om outputen ser bättre ut på ytan. Problemet är inte okunskap, utan illusionen av kunnande.

AI avlastar inte bara ansträngning och arbete, det tenderar också att avlasta vårt kritiska tänkande. Studien visade att de flesta bara promptade AI:n en enda gång och sedan köpte svaret rakt av. Vi blir passiva mottagare av "sanningar" snarare än aktiva tänkare. Den meta-kognitiva lättjan lurar runt hörnet lindar in oss i en mysig filt av falsk trygghet.

Kanske behöver vi därför ställa andra frågor än hur AI kan göra oss mer effektiva och bättre, eller ”smartare”. En viktig fråga är hur vi kan utforma arbetssätt, utbildningar och AI-system som även gör oss mer ödmjuka, reflekterande och självkritiska. För i slutändan handlar visdom och klokskap inte bara om att ha fler snabba och sofistikerade svar, den handlar också om att förstå begränsningarna i det egna tänkandet, även när detta tänkande förstärks av mycket kraftfulla sannolikhetsmaskiner.

Och det är, än så länge, inget som smart AI verkar kunna lösa åt oss.

Källa:

Fernandes, D., Villa, S., Nicholls, S., Haavisto, O., Buschek, D., Schmidt, A., ... & Welsch, R. (2026). AI makes you smarter but none the wiser: The disconnect between performance and metacognition. Computers in Human Behavior, 175, 108779.

‍

‍