ИИ не обязательно должен заменять людей, чтобы ослабить человеческие способности.

      TL;DRAI повышает продуктивность (на 25% меньше времени на электронную почту, на 26% больше завершенных задач), но исследование MIT EEG показывает, что писатели с поддержкой LLM имели более низкую активность мозга и худшие результаты, когда инструмент был убран. Доктор Вишал Капур называет это когнитивной эрозией и предлагает дисциплину «с поддержкой ИИ, под руководством человека»: думайте перед тем, как задавать вопрос, не передавайте первый вопрос или окончательное решение на аутсорсинг. Он утверждает, что внедрение ИИ должно регулироваться в зависимости от типа задачи, особенно в образовании и оригинальных исследованиях. Искусственный интеллект становится одним из самых быстрых способов устранения трения в знаниевом труде. Полевой эксперимент 2025 года под названием «Смена рабочих паттернов с генеративным ИИ», в котором участвовали 6000 работников, показал, что доступ к генеративному ИИ сократил время, затрачиваемое на электронную почту, при этом некоторые пользователи тратили на 25% меньше времени на нее каждую неделю. В другом исследовании под названием «Влияние генеративного ИИ на высококвалифицированный труд», в котором участвовали 4867 разработчиков программного обеспечения, было установлено, что помощь ИИ увеличила количество завершенных задач на 26,08%. Продуктивность стала самой простой метрикой в разговоре об ИИ, потому что она видима и сразу привлекательна для бизнеса. Когнитивную способность сложнее подсчитать. Быстрый документ показывает компании, насколько быстро была завершена работа; он не раскрывает, стал ли человек, его создающий, менее способным формулировать аргументы без помощи. Исследователи из Медиа-лаборатории MIT обнаружили нечто подобное, используя ЭЭГ-мониторы на испытуемых, пишущих эссе с помощью и без помощи чат-бота. Те, кто использовал LLM, создавали более быстрые черновики, но показывали значительно более низкую активность мозга во время написания и выступали хуже, чем их не поддерживаемые коллеги, как только инструмент был убран. Авторы дали этому паттерну название: когнитивный долг, дефицит, который накапливается медленно и становится актуальным только после исчезновения помощи. Кредит: доктор Вишал Капур. Когнитивная разгрузка, или акт передачи умственной задачи внешнему инструменту, не нова. Калькуляторы и поисковые системы выполняли версии того же самого. Что отличает генеративный ИИ, утверждают исследователи, так это то, что он не просто извлекает информацию или вычисляет сумму; он рассуждает от имени человека, предоставляя выводы вместо сырья, с которым должен работать разум. Повторяемая на протяжении месяцев и лет, эта замена может привести к тому, что рабочий процесс будет свободно обращаться с подсказками, но будет недостаточно развит в рассуждении, памяти, воображении и суждении, которые подсказка должна была поддерживать. Доктор Вишал Капур, исследователь и стратег в крупных многонациональных банках, считает, что разговор о продуктивности нуждается в еще одной переменной: состоянии человеческого разума, выполняющего работу. Его беспокойство связано с когнитивной эрозией из-за чрезмерной зависимости от ИИ, риск, который он утверждает, все еще трудно измерить окончательно, даже по мере накопления доказательств вокруг когнитивной разгрузки. «Я думаю, что важно поднять этот вопрос в это время», — утверждает доктор Капур. «Мы используем так много ИИ без какого-либо учета когнитивной эрозии». Доктор Капур не призывает к отказу от ИИ. Он использует его широко и разработал рабочую философию, которую он называет «с поддержкой ИИ, под руководством человека», ставя человека на передний план процесса рассуждения, используя ИИ для ускорения или укрепления работы. Его собственный опыт усилил беспокойство. После использования ИИ для рассуждения он заметил снижение своего когнитивного профиля на инструменте для тренировки мозга, результат, который он оценил примерно в 40-50 пунктов по шкале в 1000 пунктов. Он воспринимает это наблюдение как личное предупреждение о том, что может произойти, когда рассуждение становится рутинно передаваемым на аутсорсинг. «Когда ИИ становится доминирующей частью процесса, рассуждение часто оказывается первым, что уходит», — говорит доктор Капур. Он также выделяет память и воображение как способности, которые могут стать уязвимыми, поскольку люди все больше полагаются на машины для извлечения информации и генерации возможностей. Его предложенная дисциплина — это практика, которая, как он боится, становится устаревшей: думайте перед тем, как задавать вопрос. Доктор Капур приводит пример исследования. Пассивный пользователь может попросить ИИ исследовать страну и ждать ответа. Пользователь, руководимый человеком, приходит с наблюдениями, гипотезой и определенной пропастью, затем просит ИИ исследовать недостающие доказательства и оспорить рассуждение. «Не передавайте первый вопрос или окончательное решение на аутсорсинг», — утверждает он. По словам доктора Капура, этот подход имеет значение внутри организаций, потому что ИИ может усиливать слабое суждение так же эффективно, как и сильное. Рабочая сила, обученная работать с системами ИИ без поддержания независимого рассуждения, может стать высокопродуктивной, теряя при этом экспертизу, необходимую для оспаривания результата, распознавания ошибочного предположения или принятия решения в незнакомых условиях. Доктор Капур считает, что политика играет роль в предотвращении того, чтобы эта взаимозависимость стала структурной. Внедрение ИИ, утверждает он, должно регулироваться в зависимости от природы задачи, с особой осторожностью в области образования и оригинальных исследований. «Цель образования — развивать человеческий мозг. Если человеческий мозг не развивается в рамках этого образования, то в чем смысл этого образования?» — утверждает он. Его аргумент ставит ответственность в центр управления ИИ. Машины могут обрабатывать информацию с необычайной скоростью, но люди приносят ответственность, ценности, проницательность и философии в принятие решений. Эти качества становятся особенно важными в процессе принятия политических решений и в бизнесе с высокими ставками, где эффективный ответ все еще может быть неправильным ответом. Следующий этап стратегии ИИ, таким образом, требует другой инвестиционной теории. Организациям необходимо будет измерить, что их системы могут автоматизировать, обращая внимание на то, остаются ли их сотрудники способными рассуждать без них. Доктор Капур предвидит будущую работу, консультируя суверенов, политиков и бизнес-лидеров именно по этому вопросу: как выглядит общество, когда люди живут и работают рядом с все более способным ИИ? В гонке ИИ, по его мнению, акцент сделан почти исключительно на создании более способных машин. Ему бы хотелось видеть это в контексте второго, более человеческого дебата: способны ли люди, использующие эти машины, все еще думать без них.