Искусственный интеллект повышает производительность специалистов, но может одновременно ослаблять отдельные навыки, которые он берёт на себя. К такому выводу подводят два исследования — работы врачей-эндоскопистов и обучения программистов, на которые обратил внимание журнал Nature.
Результаты выглядят тревожно. После нескольких месяцев работы с системой компьютерного зрения опытные врачи без помощи ИИ стали реже находить предраковые образования. Начинающие программисты с ИИ немного быстрее справились с практической работой, но значительно хуже поняли использованную технологию и особенно плохо справились с поиском ошибок.
Однако из этих данных нельзя автоматически заключить, что искусственный интеллект «отупляет человека». Исследования показывают более узкий и одновременно более важный эффект: если инструмент регулярно выполняет определённую интеллектуальную операцию, способность человека самостоятельно выполнять именно эту операцию может ослабевать.
Пока остаётся открытым главный вопрос: что человек теряет вместе с переданной функцией — и какие новые способности получает взамен.
Врачи стали самостоятельно находить на 21% меньше аденом
Первое исследование провели в четырёх центрах эндоскопии в Польше. В конце 2021 года там начали применять систему компьютерного зрения ENDO-AID, которая анализировала изображение во время колоноскопии и указывала врачу на возможные полипы.
Исследователи сравнили результаты обычных колоноскопий, проводившихся без компьютерных подсказок, за три месяца до и три месяца после внедрения ИИ.
Всего в анализ вошли 1443 колоноскопии:
Процедуры выполняли 19 эндоскопистов: 16 гастроэнтерологов и три хирурга. Каждый к этому моменту провёл более 2000 колоноскопий. Средний профессиональный стаж врачей составлял 28 лет, диапазон — от 8 до 39 лет. Таким образом, исследование фиксировало изменения не у начинающих специалистов, а у людей с давно сформированным навыком.
Главным показателем стала частота обнаружения аденом — доброкачественных новообразований, часть которых со временем может превратиться в злокачественную опухоль.
До внедрения ИИ врачи самостоятельно обнаруживали аденомы в 28,4% обследований. После нескольких месяцев регулярного использования компьютерных подсказок — уже в 22,4% обследований без ИИ.
Абсолютное снижение составило шесть процентных пунктов. В относительном выражении врачи стали находить примерно на 21% меньше аденом, чем до знакомства с системой. Разница была статистически значимой: p = 0,009, а доверительный интервал снижения составлял от 1,6 до 10,5 процентного пункта. После учёта других факторов вероятность обнаружения аденомы после внедрения ИИ оставалась ниже: скорректированное отношение шансов составило 0,69.
При этом число выявленных раков статистически значимо не изменилось: до внедрения ИИ их обнаружили в шести случаях из 795, после — в восьми из 648. Не изменилось достоверно и среднее число аденом на одну процедуру. Поэтому исследование говорит прежде всего о снижении частоты, с которой врач находил хотя бы одно образование, а не доказывает ухудшение всех показателей диагностики.
С ИИ врачи обычно работают лучше
Парадокс состоит в том, что сами системы компьютерного обнаружения действительно могут помогать врачам.
Метаанализ 44 рандомизированных исследований, включавших более 36 тысяч пациентов, показал, что при использовании компьютерных подсказок аденомы обнаруживались в 44,7% процедур, тогда как при стандартной колоноскопии — в 36,7%.
Среднее число найденных аденом на процедуру также было выше: 0,98 с ИИ против 0,78 без него. В 22 исследованиях, включавших более 19 тысяч пациентов, частота обнаружения развитых предраковых образований составляла 12,7% с ИИ и 11,5% без него.
То есть непосредственно во время процедуры система может увеличить число обнаруженных патологий. Но польское исследование предполагает, что регулярное использование подсказок способно одновременно ухудшать самостоятельную работу врача.
Эти два результата не противоречат друг другу.
Система «врач плюс ИИ» может работать лучше врача без ИИ. При этом врач, привыкший к системе, может самостоятельно работать хуже, чем работал до её появления.
Одно измерение показывает эффективность технологического комплекса. Другое — изменение человеческого навыка.
Что именно могло измениться в работе врача
Исследование не устанавливает точную причину снижения показателей. Авторы и комментаторы называют возможным механизмом изменение зрительного внимания.
При обычной колоноскопии врач должен постоянно самостоятельно сканировать изображение и искать небольшие отклонения. Когда компьютер выделяет подозрительные участки рамкой, внимание может постепенно перестраиваться: человек уже не столько ищет, сколько ждёт сигнала и проверяет выделенный системой объект.
В другом исследовании использование компьютерных подсказок сопровождалось сокращением общей дистанции движения взгляда эндоскописта по изображению. Это ещё не доказывает последующую потерю навыка, но показывает, что ИИ способен менять сам способ наблюдения.
Человек не обязательно забывает, как выглядит аденома. Он может просто реже выполнять операцию активного визуального поиска — и постепенно терять натренированность внимания.
Но результаты польской работы требуют осторожности. Это было наблюдательное, а не специально организованное рандомизированное исследование утраты навыков. Группы пациентов до и после внедрения ИИ различались по некоторым характеристикам: например, по доле женщин и частоте использования седации. Авторы скорректировали анализ, но полностью исключить влияние неучтённых факторов невозможно.
В исследовании участвовали только 19 врачей, не проводился отдельный анализ результатов каждого из них и не учитывалось время извлечения эндоскопа — один из факторов, способных влиять на качество осмотра. Поэтому работа обнаружила значимый сигнал, но ещё не доказала универсальную профессиональную деградацию врачей.
Программисты с ИИ набрали 50%, без ИИ — 67%
Второе исследование провела Anthropic. Оно касалось не сохранения давно сформированного навыка, а освоения нового.
В эксперименте участвовали 52 человека, регулярно пользовавшиеся Python, но ранее не работавшие с библиотекой Trio для асинхронного программирования. Участников случайным образом разделили на две группы.
Одна могла обращаться к ИИ-помощнику. Вторая самостоятельно писала код и искала ошибки. После выполнения практических заданий обе группы прошли проверку понимания материала.
Группа с ИИ завершила работу в среднем примерно на две минуты быстрее. Однако это различие не было статистически значимым.
Зато разница в результатах итоговой проверки оказалась существенной:
Разрыв составил 17 процентных пунктов — почти две ступени традиционной буквенной системы оценок. Размер эффекта Cohen’s d равнялся 0,738, p = 0,01. Самая большая разница была зафиксирована в заданиях на отладку: пользователи ИИ хуже определяли, почему код не работает и как исправить ошибку.
Участники без ИИ во время работы допускали больше синтаксических и концептуальных ошибок. Но им приходилось самостоятельно их обнаруживать и исправлять. Авторы предполагают, что именно эта работа с ошибками помогла лучше освоить библиотеку и развить навык отладки.
Здесь снова возникает парадокс. Человек, который получил более гладкий и безошибочный рабочий процесс, мог научиться меньше, чем тот, кто ошибался, раздражался и тратил время на поиск решения.
Результат зависел от того, как человек разговаривал с ИИ
Даже внутри группы, использовавшей искусственный интеллект, результаты сильно различались.
Хуже всего — в среднем менее 40% на итоговом тесте — выступили участники, которые практически полностью делегировали ИИ написание кода, постепенно переходили от отдельных вопросов к полной передаче задачи или использовали систему главным образом для автоматической отладки.
Исследователи выделили три таких модели поведения:
Первая группа выполнила задание особенно быстро и почти не сталкивалась с ошибками. Но именно это сопровождалось слабым пониманием использованных решений.
Совсем иначе работали люди, которые сначала получали код, а затем просили ИИ объяснить его, или сразу запрашивали решение вместе с концептуальным разбором. Средний результат таких моделей взаимодействия составлял не менее 65%.
Разница проходила не между теми, кто пользовался ИИ, и теми, кто от него отказался. Она проходила между использованием ИИ вместо понимания и использованием ИИ для понимания.
Сам инструмент не предопределял итог. Значение имело то, какую деятельность сохранял за собой человек.
Что исследования действительно показывают
Обе работы слишком ограничены, чтобы объявить доказанным всеобщее снижение человеческого интеллекта.
Исследование программистов включало только 52 участника. Проверка проводилась сразу после выполнения заданий, поэтому неизвестно, сохранялась ли разница через несколько недель. Эксперимент касался одной библиотеки и преимущественно начинающих разработчиков. Авторы также предупреждают, что более автономные системы программирования могут влиять на обучение иначе и, возможно, сильнее.
Медицинское исследование было наблюдательным, включало 19 врачей и проводилось только в четырёх центрах одной страны. Его результаты необходимо подтвердить проспективными исследованиями.
Но вместе эти работы показывают важную закономерность.
Когда ИИ регулярно выполняет определённую операцию — ищет визуальное отклонение, пишет код или обнаруживает ошибку, — человек может реже выполнять её самостоятельно. А способность, которую не используют, способна ослабевать или не сформироваться вообще.
В отношении опытных специалистов исследователи говорят о риске утраты навыка — deskilling. Для начинающих возникает ещё более серьёзный риск: человек может никогда не приобрести способность, которую прежние поколения формировали в ходе самостоятельной работы.
Nature в июне 2026 года объединил эти результаты в материал о возможной профессиональной атрофии врачей и программистов. Сам факт такого объединения показателен: вопрос постепенно перемещается из области общих опасений в область измеряемых изменений человеческой деятельности.
Однако измерить снижение отдельного навыка ещё не означает измерить изменение мышления в целом.
Комментарий редакции
Заголовок Nature сформулирован эффектно: «ИИ разрушает наши навыки? Первые результаты уже есть — и они нехорошие». Но за этим заголовком скрывается старая история человека и его инструментов.
Записная книжка отучает помнить номера телефонов. Карта снижает необходимость самостоятельно удерживать устройство местности. Справочник позволяет не хранить в голове все даты и определения. Калькулятор уменьшает потребность в устном счёте, а навигатор — в построении маршрута.
Любой инструмент в некоторой степени «отупляет» человека, если под умом понимать способность самостоятельно выполнять ту операцию, которую инструмент взял на себя.
Но цивилизация существует именно благодаря такому обмену. Человек теряет необходимость делать нечто старым способом и получает возможность делать больше, быстрее или сложнее.
Поэтому утверждение «ИИ отупляет» само по себе почти ничего не объясняет. Сначала пришлось бы кодифицировать мышление: определить, какие именно функции считаются умом, какие из них можно передавать инструменту, а какие необходимо сохранить.
Причём такой кодекс пришлось бы применить не только к искусственному интеллекту, но и к обычному человеку.
Умеет ли человек проверять источник?
Различает ли факт и мнение?
Может ли объяснить собственный вывод?
Замечает ли противоречие?
Способен ли изменить мнение после появления новых данных?
Помнит ли, почему принял конкретное решение?
К ИИ мы часто предъявляем требования как к идеальной форме мышления — требования существенно более строгие, чем к людям, которых он обслуживает. Машина должна быть логичной, внимательной, этичной, свободной от предубеждений, помнить весь контекст и не выдавать уверенную ошибку. Обычному человеку многое из этого прощается заранее.
Отсюда не следует, что риски утраты навыков выдуманы. Врач, который хуже замечает образование без компьютерной рамки, — реальная проблема. Программист, не способный понять и исправить сгенерированный код, — тоже.
Но нельзя считать мышлением исключительно то, что человек перестал делать сам, и не замечать то, что благодаря ИИ он начал делать впервые или стал делать значительно чаще.
До появления ИИ человек мог помнить множество разрозненных вещей — фрагменты книг, мысли, исторические аналогии, отдельные строки стихотворений, образы и собственные недоформулированные идеи. Однако значительная часть этой памяти почти не участвовала в реальной работе.
Чтобы превратить смутно вспоминаемый фрагмент в аналитическую цепочку, нужно было восстановить источник, найти точную цитату, проверить дату, сопоставить контексты и затем удержать всё это во время построения новой мысли. Такая работа была настолько трудоёмкой, что часто не начиналась вообще.
ИИ резко снизил стоимость использования этой памяти.
Теперь человек может помнить не весь текст, а одну строку; не точную дату, а связь между событиями; не автора, а характер мысли. Искусственный интеллект помогает восстановить контекст, проверить детали, привести фрагменты в порядок и сопоставить их между собой.
При таком использовании ИИ не заменяет память. Он становится интерфейсом к собственной памяти человека.
И происходит эффект, противоположный атрофии. Человек чаще обращается к накопленному опыту, активнее извлекает слабые ассоциации, строит больше аналитических цепочек и постепенно развивает именно ту часть мышления, которой прежде пользовался редко из-за высокой трудоёмкости.
Поэтому более точная формула выглядит так:
ИИ ослабляет способность, использование которой он заменяет, и способен развивать способность, использование которой он делает возможным.
В эксперименте Anthropic это различие видно даже внутри небольшой выборки. Люди, передававшие ИИ всю работу, понимали меньше. Люди, использовавшие его для объяснения и проверки собственного понимания, показывали значительно более высокие результаты. Один и тот же инструмент создавал разные интеллектуальные последствия в зависимости от сохранённой человеческой деятельности.
Следовательно, оценивать влияние ИИ только по списку навыков, которые человек перестал применять, недостаточно. Необходимо также смотреть, какие виды деятельности благодаря ему стали возможны.
Если врач перестал самостоятельно искать патологию и лишь ждёт сигнала системы, его профессиональное внимание действительно ослабевает.
Если программист получает готовый код, не понимая его устройства, он не становится более сильным программистом.
Но если исследователь благодаря ИИ способен проверить больше гипотез, преподаватель — глубже разобрать решение ученика, редактор — связать больше культурных и исторических контекстов, а человек — сделать рабочей ту часть собственной памяти, которая прежде почти не использовалась, перед нами не деградация, а расширение интеллектуальной деятельности.
Главный вопрос поэтому состоит не в том, отупляет ли искусственный интеллект.
Конечно, отупляет — ровно в той мере, в какой отупляли все инструменты, освобождавшие человека от прежних операций.
Главный вопрос в другом: что возникает на месте освобождённого усилия.
Если освободившееся время превращается только в увеличение объёма однотипной работы, компания получает рост производительности, а человек — ослабление навыка.
Если же человек начинает ставить более сложные задачи, строить новые связи, глубже проверять решения и активнее использовать собственный опыт, ИИ не заменяет мышление, а вводит в работу те его возможности, которые раньше существовали почти исключительно в потенциале.
Исследования врачей и программистов поэтому следует читать не как приговор технологии, а как предупреждение против слишком простой автоматизации.
Недостаточно спросить, какую работу ИИ сделал вместо человека. Необходимо установить, какую работу человек благодаря ИИ начал делать сам.
Результаты выглядят тревожно. После нескольких месяцев работы с системой компьютерного зрения опытные врачи без помощи ИИ стали реже находить предраковые образования. Начинающие программисты с ИИ немного быстрее справились с практической работой, но значительно хуже поняли использованную технологию и особенно плохо справились с поиском ошибок.
Однако из этих данных нельзя автоматически заключить, что искусственный интеллект «отупляет человека». Исследования показывают более узкий и одновременно более важный эффект: если инструмент регулярно выполняет определённую интеллектуальную операцию, способность человека самостоятельно выполнять именно эту операцию может ослабевать.
Пока остаётся открытым главный вопрос: что человек теряет вместе с переданной функцией — и какие новые способности получает взамен.
Врачи стали самостоятельно находить на 21% меньше аденом
Первое исследование провели в четырёх центрах эндоскопии в Польше. В конце 2021 года там начали применять систему компьютерного зрения ENDO-AID, которая анализировала изображение во время колоноскопии и указывала врачу на возможные полипы.
Исследователи сравнили результаты обычных колоноскопий, проводившихся без компьютерных подсказок, за три месяца до и три месяца после внедрения ИИ.
Всего в анализ вошли 1443 колоноскопии:
- 795 обследований провели до внедрения системы;
- 648 — после того, как врачи начали регулярно ею пользоваться.
Процедуры выполняли 19 эндоскопистов: 16 гастроэнтерологов и три хирурга. Каждый к этому моменту провёл более 2000 колоноскопий. Средний профессиональный стаж врачей составлял 28 лет, диапазон — от 8 до 39 лет. Таким образом, исследование фиксировало изменения не у начинающих специалистов, а у людей с давно сформированным навыком.
Главным показателем стала частота обнаружения аденом — доброкачественных новообразований, часть которых со временем может превратиться в злокачественную опухоль.
До внедрения ИИ врачи самостоятельно обнаруживали аденомы в 28,4% обследований. После нескольких месяцев регулярного использования компьютерных подсказок — уже в 22,4% обследований без ИИ.
Абсолютное снижение составило шесть процентных пунктов. В относительном выражении врачи стали находить примерно на 21% меньше аденом, чем до знакомства с системой. Разница была статистически значимой: p = 0,009, а доверительный интервал снижения составлял от 1,6 до 10,5 процентного пункта. После учёта других факторов вероятность обнаружения аденомы после внедрения ИИ оставалась ниже: скорректированное отношение шансов составило 0,69.
При этом число выявленных раков статистически значимо не изменилось: до внедрения ИИ их обнаружили в шести случаях из 795, после — в восьми из 648. Не изменилось достоверно и среднее число аденом на одну процедуру. Поэтому исследование говорит прежде всего о снижении частоты, с которой врач находил хотя бы одно образование, а не доказывает ухудшение всех показателей диагностики.
С ИИ врачи обычно работают лучше
Парадокс состоит в том, что сами системы компьютерного обнаружения действительно могут помогать врачам.
Метаанализ 44 рандомизированных исследований, включавших более 36 тысяч пациентов, показал, что при использовании компьютерных подсказок аденомы обнаруживались в 44,7% процедур, тогда как при стандартной колоноскопии — в 36,7%.
Среднее число найденных аденом на процедуру также было выше: 0,98 с ИИ против 0,78 без него. В 22 исследованиях, включавших более 19 тысяч пациентов, частота обнаружения развитых предраковых образований составляла 12,7% с ИИ и 11,5% без него.
То есть непосредственно во время процедуры система может увеличить число обнаруженных патологий. Но польское исследование предполагает, что регулярное использование подсказок способно одновременно ухудшать самостоятельную работу врача.
Эти два результата не противоречат друг другу.
Система «врач плюс ИИ» может работать лучше врача без ИИ. При этом врач, привыкший к системе, может самостоятельно работать хуже, чем работал до её появления.
Одно измерение показывает эффективность технологического комплекса. Другое — изменение человеческого навыка.
Что именно могло измениться в работе врача
Исследование не устанавливает точную причину снижения показателей. Авторы и комментаторы называют возможным механизмом изменение зрительного внимания.
При обычной колоноскопии врач должен постоянно самостоятельно сканировать изображение и искать небольшие отклонения. Когда компьютер выделяет подозрительные участки рамкой, внимание может постепенно перестраиваться: человек уже не столько ищет, сколько ждёт сигнала и проверяет выделенный системой объект.
В другом исследовании использование компьютерных подсказок сопровождалось сокращением общей дистанции движения взгляда эндоскописта по изображению. Это ещё не доказывает последующую потерю навыка, но показывает, что ИИ способен менять сам способ наблюдения.
Человек не обязательно забывает, как выглядит аденома. Он может просто реже выполнять операцию активного визуального поиска — и постепенно терять натренированность внимания.
Но результаты польской работы требуют осторожности. Это было наблюдательное, а не специально организованное рандомизированное исследование утраты навыков. Группы пациентов до и после внедрения ИИ различались по некоторым характеристикам: например, по доле женщин и частоте использования седации. Авторы скорректировали анализ, но полностью исключить влияние неучтённых факторов невозможно.
В исследовании участвовали только 19 врачей, не проводился отдельный анализ результатов каждого из них и не учитывалось время извлечения эндоскопа — один из факторов, способных влиять на качество осмотра. Поэтому работа обнаружила значимый сигнал, но ещё не доказала универсальную профессиональную деградацию врачей.
Программисты с ИИ набрали 50%, без ИИ — 67%
Второе исследование провела Anthropic. Оно касалось не сохранения давно сформированного навыка, а освоения нового.
В эксперименте участвовали 52 человека, регулярно пользовавшиеся Python, но ранее не работавшие с библиотекой Trio для асинхронного программирования. Участников случайным образом разделили на две группы.
Одна могла обращаться к ИИ-помощнику. Вторая самостоятельно писала код и искала ошибки. После выполнения практических заданий обе группы прошли проверку понимания материала.
Группа с ИИ завершила работу в среднем примерно на две минуты быстрее. Однако это различие не было статистически значимым.
Зато разница в результатах итоговой проверки оказалась существенной:
- группа с ИИ набрала в среднем 50%;
- группа самостоятельного программирования — 67%.
Разрыв составил 17 процентных пунктов — почти две ступени традиционной буквенной системы оценок. Размер эффекта Cohen’s d равнялся 0,738, p = 0,01. Самая большая разница была зафиксирована в заданиях на отладку: пользователи ИИ хуже определяли, почему код не работает и как исправить ошибку.
Участники без ИИ во время работы допускали больше синтаксических и концептуальных ошибок. Но им приходилось самостоятельно их обнаруживать и исправлять. Авторы предполагают, что именно эта работа с ошибками помогла лучше освоить библиотеку и развить навык отладки.
Здесь снова возникает парадокс. Человек, который получил более гладкий и безошибочный рабочий процесс, мог научиться меньше, чем тот, кто ошибался, раздражался и тратил время на поиск решения.
Результат зависел от того, как человек разговаривал с ИИ
Даже внутри группы, использовавшей искусственный интеллект, результаты сильно различались.
Хуже всего — в среднем менее 40% на итоговом тесте — выступили участники, которые практически полностью делегировали ИИ написание кода, постепенно переходили от отдельных вопросов к полной передаче задачи или использовали систему главным образом для автоматической отладки.
Исследователи выделили три таких модели поведения:
- четыре человека полностью передали ИИ написание кода;
- ещё четыре начали с отдельных вопросов, но затем также делегировали всю работу;
- четыре участника использовали ИИ преимущественно для проверки и исправления ошибок.
Первая группа выполнила задание особенно быстро и почти не сталкивалась с ошибками. Но именно это сопровождалось слабым пониманием использованных решений.
Совсем иначе работали люди, которые сначала получали код, а затем просили ИИ объяснить его, или сразу запрашивали решение вместе с концептуальным разбором. Средний результат таких моделей взаимодействия составлял не менее 65%.
Разница проходила не между теми, кто пользовался ИИ, и теми, кто от него отказался. Она проходила между использованием ИИ вместо понимания и использованием ИИ для понимания.
Сам инструмент не предопределял итог. Значение имело то, какую деятельность сохранял за собой человек.
Что исследования действительно показывают
Обе работы слишком ограничены, чтобы объявить доказанным всеобщее снижение человеческого интеллекта.
Исследование программистов включало только 52 участника. Проверка проводилась сразу после выполнения заданий, поэтому неизвестно, сохранялась ли разница через несколько недель. Эксперимент касался одной библиотеки и преимущественно начинающих разработчиков. Авторы также предупреждают, что более автономные системы программирования могут влиять на обучение иначе и, возможно, сильнее.
Медицинское исследование было наблюдательным, включало 19 врачей и проводилось только в четырёх центрах одной страны. Его результаты необходимо подтвердить проспективными исследованиями.
Но вместе эти работы показывают важную закономерность.
Когда ИИ регулярно выполняет определённую операцию — ищет визуальное отклонение, пишет код или обнаруживает ошибку, — человек может реже выполнять её самостоятельно. А способность, которую не используют, способна ослабевать или не сформироваться вообще.
В отношении опытных специалистов исследователи говорят о риске утраты навыка — deskilling. Для начинающих возникает ещё более серьёзный риск: человек может никогда не приобрести способность, которую прежние поколения формировали в ходе самостоятельной работы.
Nature в июне 2026 года объединил эти результаты в материал о возможной профессиональной атрофии врачей и программистов. Сам факт такого объединения показателен: вопрос постепенно перемещается из области общих опасений в область измеряемых изменений человеческой деятельности.
Однако измерить снижение отдельного навыка ещё не означает измерить изменение мышления в целом.
Комментарий редакции
Заголовок Nature сформулирован эффектно: «ИИ разрушает наши навыки? Первые результаты уже есть — и они нехорошие». Но за этим заголовком скрывается старая история человека и его инструментов.
Записная книжка отучает помнить номера телефонов. Карта снижает необходимость самостоятельно удерживать устройство местности. Справочник позволяет не хранить в голове все даты и определения. Калькулятор уменьшает потребность в устном счёте, а навигатор — в построении маршрута.
Любой инструмент в некоторой степени «отупляет» человека, если под умом понимать способность самостоятельно выполнять ту операцию, которую инструмент взял на себя.
Но цивилизация существует именно благодаря такому обмену. Человек теряет необходимость делать нечто старым способом и получает возможность делать больше, быстрее или сложнее.
Поэтому утверждение «ИИ отупляет» само по себе почти ничего не объясняет. Сначала пришлось бы кодифицировать мышление: определить, какие именно функции считаются умом, какие из них можно передавать инструменту, а какие необходимо сохранить.
Причём такой кодекс пришлось бы применить не только к искусственному интеллекту, но и к обычному человеку.
Умеет ли человек проверять источник?
Различает ли факт и мнение?
Может ли объяснить собственный вывод?
Замечает ли противоречие?
Способен ли изменить мнение после появления новых данных?
Помнит ли, почему принял конкретное решение?
К ИИ мы часто предъявляем требования как к идеальной форме мышления — требования существенно более строгие, чем к людям, которых он обслуживает. Машина должна быть логичной, внимательной, этичной, свободной от предубеждений, помнить весь контекст и не выдавать уверенную ошибку. Обычному человеку многое из этого прощается заранее.
Отсюда не следует, что риски утраты навыков выдуманы. Врач, который хуже замечает образование без компьютерной рамки, — реальная проблема. Программист, не способный понять и исправить сгенерированный код, — тоже.
Но нельзя считать мышлением исключительно то, что человек перестал делать сам, и не замечать то, что благодаря ИИ он начал делать впервые или стал делать значительно чаще.
До появления ИИ человек мог помнить множество разрозненных вещей — фрагменты книг, мысли, исторические аналогии, отдельные строки стихотворений, образы и собственные недоформулированные идеи. Однако значительная часть этой памяти почти не участвовала в реальной работе.
Чтобы превратить смутно вспоминаемый фрагмент в аналитическую цепочку, нужно было восстановить источник, найти точную цитату, проверить дату, сопоставить контексты и затем удержать всё это во время построения новой мысли. Такая работа была настолько трудоёмкой, что часто не начиналась вообще.
ИИ резко снизил стоимость использования этой памяти.
Теперь человек может помнить не весь текст, а одну строку; не точную дату, а связь между событиями; не автора, а характер мысли. Искусственный интеллект помогает восстановить контекст, проверить детали, привести фрагменты в порядок и сопоставить их между собой.
При таком использовании ИИ не заменяет память. Он становится интерфейсом к собственной памяти человека.
И происходит эффект, противоположный атрофии. Человек чаще обращается к накопленному опыту, активнее извлекает слабые ассоциации, строит больше аналитических цепочек и постепенно развивает именно ту часть мышления, которой прежде пользовался редко из-за высокой трудоёмкости.
Поэтому более точная формула выглядит так:
ИИ ослабляет способность, использование которой он заменяет, и способен развивать способность, использование которой он делает возможным.
В эксперименте Anthropic это различие видно даже внутри небольшой выборки. Люди, передававшие ИИ всю работу, понимали меньше. Люди, использовавшие его для объяснения и проверки собственного понимания, показывали значительно более высокие результаты. Один и тот же инструмент создавал разные интеллектуальные последствия в зависимости от сохранённой человеческой деятельности.
Следовательно, оценивать влияние ИИ только по списку навыков, которые человек перестал применять, недостаточно. Необходимо также смотреть, какие виды деятельности благодаря ему стали возможны.
Если врач перестал самостоятельно искать патологию и лишь ждёт сигнала системы, его профессиональное внимание действительно ослабевает.
Если программист получает готовый код, не понимая его устройства, он не становится более сильным программистом.
Но если исследователь благодаря ИИ способен проверить больше гипотез, преподаватель — глубже разобрать решение ученика, редактор — связать больше культурных и исторических контекстов, а человек — сделать рабочей ту часть собственной памяти, которая прежде почти не использовалась, перед нами не деградация, а расширение интеллектуальной деятельности.
Главный вопрос поэтому состоит не в том, отупляет ли искусственный интеллект.
Конечно, отупляет — ровно в той мере, в какой отупляли все инструменты, освобождавшие человека от прежних операций.
Главный вопрос в другом: что возникает на месте освобождённого усилия.
Если освободившееся время превращается только в увеличение объёма однотипной работы, компания получает рост производительности, а человек — ослабление навыка.
Если же человек начинает ставить более сложные задачи, строить новые связи, глубже проверять решения и активнее использовать собственный опыт, ИИ не заменяет мышление, а вводит в работу те его возможности, которые раньше существовали почти исключительно в потенциале.
Исследования врачей и программистов поэтому следует читать не как приговор технологии, а как предупреждение против слишком простой автоматизации.
Недостаточно спросить, какую работу ИИ сделал вместо человека. Необходимо установить, какую работу человек благодаря ИИ начал делать сам.
Изображение сгенерировано нейросетями
Продолжаем разговор во ВКонтакте — обсуждение, споры и позиции.
Подписывайтесь и включайтесь
Продолжаем разговор во ВКонтакте — обсуждение, споры и позиции.
Подписывайтесь и включайтесь