Профессор MIT Эрик Со предупредил о риске когнитивной зависимости от ИИ
Профессор MIT Эрик Со выпустил книгу The Collision: What AI Does to Us, в которой рассматривает влияние искусственного интеллекта на навыки мышления. В беседе с MIT News учёный отметил, что исследование Anthropic показало: около половины запросов студентов к ИИ были низкоусилийными просьбами о простых готовых ответах.
Со — Sloan Distinguished Professor of Global Economics and Behavioral Science в MIT Sloan School of Management. Он не отрицает, что ИИ помогает быстрее выполнять работу и в отдельных областях становится полезным специализированным инструментом. Однако исследователь предупреждает о последствиях слишком широкой зависимости от таких систем.
Почему удобство может мешать обучению
По мнению Со, способность учиться заметно развивается, когда человек самостоятельно разбирается с материалом, проходит через первые неудачи и повторяет попытки. Этот процесс одновременно формирует навыки рассуждения и помогает лучше сохранять знания.
ИИ, напротив, быстро снимает трудности. Со описывает это как устранение «трения», необходимого для базового освоения предмета. Если обращаться к модели прежде, чем предпринять собственную попытку, пользователь получает результат, но может не приобрести способность объяснить его, проверить или применить в новом контексте.
Учёный приводит личный пример: однажды он начал письмо коллеге, затем попросил ChatGPT профессионально завершить текст, слегка отредактировал ответ и отправил его. Именно это ощущение исключения собственного мышления из процесса стало для него одним из поводов исследовать проблему.
«Гравитация ИИ» в организациях
Со называет совокупность стимулов к применению моделей «гравитацией ИИ». Люди стремятся беречь умственную энергию, видят, как коллеги используют инструменты для ускорения работы, и ощущают давление конкуренции. Дополнительным фактором становится практическая сложность выявления использования ИИ.
В организациях применение ИИ может быть не просто рекомендацией, а частью оценки сотрудника при обсуждении премии или повышения. В академической среде, по наблюдению Со, студенты могут заранее осваивать инструменты, предполагая, что будущий работодатель будет этого ожидать. Но ранняя передача задач модели способна ослабить именно те навыки, ради которых человек учится, и усилить дальнейшую зависимость от инструмента.
Отдельно исследователь говорит о взаимодействии с чат-ботами. Модели стремятся быть приятными для пользователя, поскольку это связано с вовлечённостью и положительной обратной связью, но при этом могут быть убедительными. Привычка к бесконфликтному общению, где система постоянно соглашается, по его оценке, влияет и на межличностные отношения.
Как использовать ИИ без отказа от мышления
Со предлагает воспринимать интеллектуальное усилие не как помеху, а как формирующую практику. Среди его принципов — ценить собственные возможности без ИИ, осмысленно распоряжаться высвобождённым временем и использовать модель в роли наставника, а не автомата готовых ответов.
Для бизнеса это означает, что эффект внедрения не стоит измерять только скоростью выпуска документов, презентаций или ответов. Если ИИ забирает рутинную работу, освобождённое время можно направить на развитие предметной экспертизы, обучение, обсуждение сложных решений и новые навыки. Такой подход сохраняет за сотрудником понимание результата, которое потребуется, когда готового ответа от модели будет недостаточно.