Разберем три ключевых исследования, которые показывают: краткосрочные выгоды от ИИ могут обернуться долгосрочными проблемами.
Исследователи MIT провели эксперимент с электроэнцефалограммами (ЭЭГ), чтобы измерить активность мозга студентов во время написания эссе. Участников разделили на три группы: те, кто использовал ChatGPT, кто работал с поисковиками, и кто полагался только на собственные силы.
Результаты оказались тревожными. У пользователей ChatGPT была самая низкая активность мозга, и они постоянно показывали худшие результаты на нейронном, лингвистическом и поведенческом уровнях. Особенно пострадали области мозга, отвечающие за творческие функции и внимание. Что еще интереснее, студенты, которые писали с помощью чат-бота, с трудом могли точно процитировать текст, который только что создали — то есть они не только хуже думали, но и хуже запоминали результат проделанной работы. Стоит отметить ограничения исследования: выборка была небольшой (54 участника) и фокусировалась только на одной задаче.
Команда Microsoft Research опросила 319 работников умственного труда, которые использовали генеративный ИИ минимум раз в неделю. Они описали более 900 задач — от резюмирования документов до создания маркетинговых кампаний. Ключевой вывод: только часть этих задач требовала критического мышления, остальные участники охарактеризовали как «по сути бездумные». Большинство респондентов сообщили, что им требуется меньше или намного меньше когнитивных усилий для выполнения задач с ИИ-инструментами вроде ChatGPT, Google Gemini или Microsoft Copilot. Звучит как преимущество — но есть нюанс.
Профессор Michael Gerlich из SBS Swiss Business School провел масштабное исследование с 666 участниками в Великобритании. Оно показало, что повышенная зависимость от ИИ-инструментов связана с ослаблением способностей критического мышления: участников сначала спрашивали, как часто они используют ИИ и насколько доверяют ему, а затем предлагали пройти широко используемый тест на критическое мышление. Результат — те, кто больше использовал ИИ, показали худшие результаты по всем параметрам. После публикации Gerlich получил сотни обращений от школьных и университетских преподавателей, которые подтвердили: исследование точно отражает то, что они сейчас наблюдают.
Эван Риско, профессор психологии из University of Waterloo, ввел термин «cognitive offloading» — когнитивная разгрузка: перекладывание сложных или скучных умственных задач на внешние инструменты. С калькуляторами и GPS это работает нормально — узкие, специфические задачи. Но ИИ позволяет разгружать гораздо более сложные процессы: написание текстов, решение проблем, творческое мышление. Хуже того, мозг может привыкнуть к такой разгрузке — это называется когнитивной скупостью, и может создать порочный круг: чем больше мы полагаемся на ИИ, тем сложнее становится думать критически, что заставляет еще больше полагаться на ИИ.
Исследователи предлагают несколько стратегий: работать с ИИ пошагово, а не просить сразу финальный результат; тестировать ИИ-ассистентов, которые намеренно прерывают пользователя, чтобы стимулировать более глубокое мышление; внедрять «думающих» ИИ-помощников, которые постоянно задают уточняющие вопросы вместо готовых ответов.
Проблема в том, что такие подходы могут быть непопулярными. Исследователь Microsoft Зана Бучикина отмечает, что функции, стимулирующие аналитическое мышление, значительно снижают чрезмерную зависимость от ИИ — но готовы ли сотрудники сами себя в этом ограничивать? Опрос среди компаний, использующих ИИ в рабочей деятельности, показал: почти половина опрошенных продолжит использовать ИИ, даже если руководители прямо запретят это делать. Простыми запретами проблему излишней вовлеченности не решить — нужно адаптировать инструменты и адаптироваться самим.
Проблема реальна, но не фатальна: снижение мозговой активности при использовании ИИ — научный факт, но это не значит, что деградация неизбежна. Осознанность — ключ: важно понимать, когда мы используем ИИ как костыль, а когда как инструмент усиления возможностей. Баланс критически важен: ИИ может освободить от рутины для более сложных стратегических задач, но нельзя передавать ему процессы, которые развивают наше мышление. И это ответственность не только человека, но и компании — стоит думать не только о краткосрочной продуктивности, но и о долгосрочном развитии сотрудников.
Технология еще слишком слабо развита в российском бизнесе, чтобы делать окончательные выводы. Чтобы извлечь максимум пользы из ИИ, нужно научиться правильно с ним работать — иначе есть риск не только стать глупее, но и разучиться думать самостоятельно.
Впервые опубликовано в блоге автора на vc.ru.