В статье рассматривается, как современные языковые модели (LLM), такие как GPT, могут влиять на умственные способности человека в ближайшие 10 лет. Обсуждаются два сценария:
Позитивный: ИИ помогает людям быстрее находить информацию, улучшает память, развивает аналитические и творческие навыки, действует как персональный наставник и помогает в обучении.
Негативный: Чрезмерное использование ИИ может привести к снижению критического мышления, ухудшению памяти и потере способности решать задачи самостоятельно, что особенно заметно у молодёжи, если не соблюдать баланс.
Также анализируется влияние ИИ на разные возрастные группы (дети, подростки, взрослые и пожилые) и сравниваются люди, выросшие без ИИ, с теми, кто знаком с ним с раннего возраста. В статье приводятся рекомендации по правильному использованию ИИ в образовании и повседневной жизни, чтобы сохранить и развивать когнитивные способности.
Данная статья может рассматриваться в контексте продолжения рассуждений о влиянии гаджетов на молодое поколение - Влияние цифрового потребления и избыточного использования девайсов на детей (https://habr.com/ru/articles/887012/) и Рассуждениях об оцифровке отдельных аспектов личности (самодигитализации https://habr.com/ru/articles/886026/).
Цель статьи развить дискуссию о рисках и возможностях влияния ИИ на подрастающее поколение.
Введение
Актуальность темы
Цели и задачи исследования
Влияние LLM на когнитивные способности в 10-летней перспективе
Оптимистический сценарий
Пессимистический сценарий
Возможные изменения когнитивных функций
Улучшение или ухудшение памяти, внимания, критического мышления, логики, анализа и синтеза
Таблица сравнительного анализа
Влияние LLM на разные возрастные группы
Дети и подростки
Взрослые
Пожилые
Различия между поколениями
Люди, выросшие без ИИ vs. те, кто использует ИИ с детства
Адаптация людей с уже сформированными когнитивными навыками
Влияние ИИ на развитие мышления детей
Аналогии и предостережения
Сравнение с влиянием калькуляторов и другими технологическими прорывами
Когда использование LLM оправдано, а когда лучше думать самостоятельно
Дозированное использование ИИ и предотвращение зависимости
Практические рекомендации
Развитие критического мышления у детей
Использование LLM для развития аналитических навыков
Кейсы успешного применения ИИ
Меры по контролю рисков и обеспечению баланса
Заключение
Итоговые выводы
Перспективы развития
Развитие больших языковых моделей (LLM) – таких как GPT-3/4 и аналогичные системы – в последние годы произвело революцию в доступе к информации и автоматизации интеллектуальных задач. К 2023–2024 годам миллионы людей начали регулярно пользоваться чат-ботами (например, ChatGPT), и всего за несколько месяцев аудитория превысила 100 миллионов пользователей (Is AI Age-Friendly?).
Этот беспрецедентный рост породил как энтузиазм по поводу новых возможностей ИИ, так и обеспокоенность специалистов по когнитивным наукам, нейропсихологии и этике. Главный вопрос – как постоянное использование таких генеративных ИИ влияет на когнитивные способности человека, особенно на поколение, растущее с детства в окружении AI.
В данном отчёте на основе научных публикаций, мнений экспертов и общественных дискуссий последних пяти лет рассматривается ряд связанных аспектов:
Влияние LLM на когнитивные способности в 10-летней перспективе – рассматриваются оптимистические и пессимистические сценарии, а также какие когнитивные функции могут улучшиться или ухудшиться (память, внимание, критическое мышление, логика, анализ, синтез).
Влияние LLM на разные возрастные группы – анализируется воздействие постоянного использования AI на детей и подростков, взрослых и пожилых, а также различия восприятия между поколениями.
Сравнение людей, выросших без ИИ, и тех, кто с детства полагается на AI – обсуждается, как адаптируются к новым технологиям люди с уже сформированными когнитивными навыками, и как наличие AI с раннего возраста влияет на развитие мышления и критических способностей у детей.
Аналогии и предостережения – проводится параллель с прошлым опытом (например, появление калькуляторов и влияние на устный счёт) и рассматриваются случаи, когда использование LLM оправдано либо, напротив, вредно. Обсуждается феномен условного «эффекта обезьяны», когда чрезмерная зависимость от AI может привести к утрате самостоятельности мышления, а также возможные риски снижения уникального творческого потенциала и возникновения зависимости от решений ИИ.
Практические рекомендации – предлагаются стратегии, как развивать у детей навыки критического мышления при постоянном доступе к ИИ, как использовать LLM для обучения и развития когниции, приведены позитивные примеры применения AI, а также меры по контролю рисков и поддержанию баланса между использованием AI и самостоятельной умственной деятельностью.
Появление мощных языковых моделей уже в ближайшие 10 лет может заметно изменить характер человеческого мышления. Возможны как оптимистические сценарии, при которых ИИ станет союзником и усилителем интеллекта, так и пессимистические сценарии, при которых чрезмерная автоматизация умственного труда приведёт к деградации ряда навыков.
Ниже рассмотрены оба подхода, а также то, как конкретные когнитивные функции – память, внимание, критическое мышление, логика, анализ и синтез – могут измениться под влиянием LLM.
В оптимистическом случае LLM рассматривается как инструмент, дополняющий и расширяющий возможности человеческого мозга, подобно тому как калькуляторы когда-то расширили возможности вычислений.
Эксперты отмечают, что совместная работа человека и ИИ может повысить качество решений и творчества: интеграция ИИ в деятельность человека способна улучшать принятие решений и предлагать инновационные решения сложных проблем, повышая общую продуктивность (Redefining Cognitive Domains in the Era of ChatGPT: A Comprehensive Analysis of Artificial Intelligence’s Influence and Future Implications - PMC).
Так, языковые модели могут быстро обрабатывать огромные объёмы данных и находить закономерности, недоступные для ручного анализа, что усиливает аналитические способности пользователя (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Высвобождение когнитивных ресурсов.
LLM могут взять на себя рутинные интеллектуальные задачи – поиск справочной информации, составление черновиков текстов, резюмирование данных – тем самым снижая когнитивную нагрузку на человека. Согласно теориям когнитивной нагрузки, уменьшение объёма информации, удерживаемой в рабочей памяти, позволяет эффективнее учиться и решать сложные задачи (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Практически это означает, что если ИИ берёт на себя вспомогательные функции (например, ведёт календарь, напоминает о фактах, переводит текст), то у человека остаётся больше «умственного пространства» для размышления высокого уровня, творчества и стратегического планирования.
Как отмечают исследователи, передача рутинных задач AI-инструментам позволяет людям сосредоточиться на более сложных видах деятельности (Calculators didn’t replace mathematicians, and AI won't replace humans | World Economic Forum) – по аналогии с тем, как автоматизация расчётов освободила математикам время для теоретической работы.
Усиление обучения и навыков.
При правильном использовании LLM могут стать персональными наставниками. В образовательном контексте ИИ способен адаптироваться под уровень учащегося, мгновенно давать обратную связь и подборку материалов, что поддерживает усвоение знаний (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking) (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Например, эксперименты показывают, что AI-тьюторы, задающие вопросы и подстраивающиеся под ответы ребёнка, способны улучшать понимание прочитанного и словарный запас у детей (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education).
Таким образом, подрастающее поколение, с детства взаимодействуя с «умными» помощниками, в оптимистичном сценарии может быстрее усваивать информацию и приобретать новые умения – при условии, что AI-дополнения построены на научных принципах обучения и используются под присмотром.
Совместное творчество.
Ещё один позитивный прогноз – это рост креативности через сотрудничество с ИИ. Генеративные модели могут выступать как бесконечный «мозговой штурм»: они предлагают идеи, варианты решений, стили художественного выражения, которые человек затем оценивает и развивает.
Кейс из предпринимательской практики – использование ChatGPT для генерирования идей новых продуктов – показывает, что ИИ может служить источником творческих стимулов для человека ('AI Impact by 2040': Experts share scenarios, describe how things might play out - Imagining the Digital Future Center).
При таком взаимодействии человек остаётся главным судьёй и критиком идей, отбирая лучшее и воплощая его, но сам процесс становится богаче за счёт ассистирующего интеллекта.
В долгосрочной перспективе (5–10 лет) это может привести к появлению поколения специалистов, умеющих эффективно кооперироваться с ИИ-системами: используя их для наброска и разведки вариантов, а затем привнося человеческое видение и критическое осмысление для финального результата.
В целом оптимистичный сценарий предполагает, что через 10 лет люди сумеют встроить LLM в свою когнитивную деятельность так, чтобы усилить лучшие качества человеческого мышления.
Рутинные и вспомогательные операции будут делегированы машинам, тогда как люди сконцентрируются на творческих, стратегических и межличностных аспектах, недоступных ИИ.
Подобно тому как распространение калькуляторов не уничтожило математику, а открыло возможности для более сложных задач, широкое использование языковых моделей, по задумке оптимистов, не заменит критическое мышление, а поднимет его на новый уровень, требующий навыков руководства ИИ и верификации результатов.
Пессимистический прогноз предупреждает, что в течение ближайших десяти лет неконтролируемое и чрезмерное использование LLM может привести к постепенному ослаблению некоторых когнитивных функций у людей. Основной риск – это «когнитивная лень» и утрата навыков вследствие постоянного облегчающего воздействия ИИ, когда человек привыкает получать готовые решения без усилий.
Исследователи уже фиксируют тревожные тенденции: чрезмерное доверие результатам, выданным ИИ, способно притуплять критическое восприятие и аналитику. В эксперименте Microsoft и Университета Карнеги-Меллона группа из 319 офисных сотрудников выполняла задания с помощью ИИ-ассистента и без него.
Выяснилось, что чем больше участники полагались на подсказки ИИ, тем менее критично они оценивали полученные результаты, зачастую принимая их на веру (Исследование: ИИ негативно влияет на критическое мышление) (Исследование: ИИ негативно влияет на критическое мышление).
Особенно явно это проявлялось на простых задачах: люди практически переставали перепроверять и анализировать ответ, если его сгенерировал компьютер (Исследование показало, что люди, доверяющие задачи ИИ, теряют навыки критического мышления).
Такой «автоматизм мышления» чреват постепенной утратой способности к самостоятельной оценке – по выражению авторов, атрофией критического мышления (Исследование показало, что люди, доверяющие задачи ИИ, теряют навыки критического мышления)
Другой значимый риск – сокращение тренировки памяти и других базовых навыков. Ещё до появления современных LLM учёные описали феномен «эффекта Google» – когда люди хуже запоминают информацию, зная, что её всегда можно найти онлайн (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
С распространением AI-помощников эта «цифровая амнезия» может усилиться: если ответ на любой вопрос всегда под рукой в виде развёрнутого объяснения от чат-бота, то уменьшается стимул удерживать знания в голове.
Аналогично, постоянное использование калькуляторов привело к тому, что навыки устного счёта сегодня заметно ослаблены у большинства людей – однако в случае математических расчётов общество сочло эту потерю допустимой платой за прогресс (Pa's Legacy: Embracing Change from Calculators to AI | Salsa Digital).
Пессимисты же опасаются, что утрата когнитивных навыков из-за LLM затронет более фундаментальные умения, чем арифметика, – такие как умение рассуждать, критически осмысливать информацию и решать проблемы. В долгосрочной перспективе это может привести к появлению «поколения кнопочных обезьян», способных лишь нажимать на подсказки ИИ, но беспомощных без них.
Следует отметить и риск снижения способности к длительной концентрации внимания. Постоянное общение с цифровыми устройствами уже привело к тому, что многие молодые люди испытывают трудности с длительным фокусированием – их внимание рассеивается уведомлениями, переключениями между приложениями и т.п.
Инструменты на базе ИИ, с одной стороны, могут фильтровать информацию и настраивать контент под пользователя, помогая не отвлекаться на лишнее (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Но с другой стороны, постоянный поток подсказок и авто-дополнений может сделать мышление более фрагментарным. Исследования показывают, что многозадачность и частые прерывания (например, от AI-уведомлений) ослабляют способность сосредотачиваться и углублённо обрабатывать информацию.
В результате человек привыкает работать в режиме поверхностного сканирования, а умение погрузиться в одну сложную задачу на продолжительное время деградирует.
Наконец, высказывается обеспокоенность по поводу сужения кругозора и творческого мышления. Если люди начнут массово пользоваться одними и теми же моделями ИИ для генерации идей и контента, существует риск унификации мышления. Ряд экспертов указывает, что творческие продукты пользователей ИИ менее разнообразны, так как люди полагаются на ограниченный набор вариантов, предложенных алгоритмом (Исследование показало, что люди, доверяющие задачи ИИ, теряют навыки критического мышления).
Это может привести к снижению оригинальности и гибкости ума: вместо того чтобы изобретать нестандартные ходы, человек выбирает из решений, наиболее вероятных с точки зрения модели. Таким образом, искусственный интеллект при неумеренном употреблении способен подавлять уникальное творчество, формируя зависимость от шаблонных ответов.
Пессимистический сценарий к 2030 году рисует картину, где, с одной стороны, люди получили мощные инструменты, облегчающие интеллектуальный труд, но с другой – утратили часть собственных когнитивных способностей из-за перестраховки на эти инструменты. Информация стала ещё доступнее, однако способность критически её осмыслить и отсеять ложное может упасть.
Например, специалисты по медиаграмотности предупреждают, что лавина контента, сгенерированного ИИ (включая фейковые новости, «глубокие подделки» и пр.), может замутить информационную среду и подорвать навыки критического мышления широкой публики ('AI Impact by 2040': Experts share scenarios, describe how things might play out - Imagining the Digital Future Center). В совокупности это угрожает снижением качества человеческого мышления и повышением зависимости от машинных «костылей».
Чтобы более структурно сравнить эффекты, в таблице ниже приведены основные когнитивные функции и то, как они теоретически могут улучшаться либо ухудшаться при широком использовании языковых моделей. Отметим, что реализация оптимистического или пессимистического сценария во многом зависит от того, как именно будут использоваться LLM – в качестве разумного дополнения или полной замены умственных усилий.
Когнитивная функция | Возможное улучшение с помощью LLM | Возможное ухудшение при злоупотреблении LLM |
---|---|---|
Память | Разгрузка памяти: ИИ хранит факты и знания, позволяя человеку сосредоточиться на понимании и принятии решений, а не на запоминании деталей (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Например, AI-ассистент может помнить контекст диалога или данные, помогая в работе с большими объёмами информации. | «Цифровая забывчивость»: снижение навыков запоминания из-за постоянной опоры на внешние источники информации (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Человек привыкает, что можно всегда переспросить у ИИ, и не утруждает себя запоминанием даже важной информации, что в итоге ослабляет долговременную память. |
Внимание | Персонализация и фильтрация: ИИ-агенты могут отсеивать лишний информационный шум и выдавать только релевантные сведения, облегчая концентрацию на задаче (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Например, интеллектуальные фильтры новостей способны показывать проверенный, качественный контент (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking), тем самым помогая пользователю фокусироваться на достоверных источниках. | Фрагментация внимания: постоянные подсказки, нотификации и переходы между задачами по инициативе AI снижают способность к длительной концентрации (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Привычка работать в режиме «диалога» с ИИ, когда мыслительный процесс всё время прерывается ответами системы, может привести к поверхностному стилю мышления и рассеянности. |
Критическое мышление | Новые формы критического анализа: взаимодействие с LLM может научить пользователя проверять и оценивать выданные ИИ ответы. Идеально организованные системы побуждают человека подвергать сомнению предложения ИИ (например, указывая степень уверенности ответа или предлагая несколько вариантов) – это может стимулировать навык критической оценки и сравнения различных точек зрения (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). | Ослабление критичности: без должного контроля пользователь начинает безоговорочно доверять ответам AI, что подрывает навык самостоятельной оценки. Экспериментально показано, что люди, привыкшие полагаться на советы ИИ, реже перепроверяют и анализируют результаты, фактически теряя навык критического мышления (Исследование показало, что люди, доверяющие задачи ИИ, теряют навыки критического мышления). Со временем может сформироваться упрощённый стиль мышления «вопрос–ответ», без глубокого разбирательства в обоснованности полученной информации. |
Логика и решение задач | Подсказки и обучение стратегиям: современные LLM способны не только давать готовый ответ, но и объяснять шаги решения. Это открывает возможность учиться на решениях, предложенных ИИ, перенимая новые логические приёмы. В сложных задачах AI может указать направление или разобрать проблему на подзадачи, что развивает у пользователя навыки структурирования задач и поиска решений (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). | Зависимость от внешних решений: если при каждой проблеме сразу обращаться к ИИ, собственные способности решать задачи «с нуля» атрофируются. Чрезмерная автоматизация умозаключений ведёт к деградации навыков логического мышления и снижения гибкости ума – человек привыкает получать готовый вывод, не проделав цепочку рассуждений самостоятельно (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). В итоге в нестандартной ситуации без подсказки AI индивид может оказаться неспособным выработать решение. |
Анализ и синтез информации | Мощный анализ данных: LLM и связанные с ними инструменты могут быстро обработать большие объёмы данных и выявить скрытые закономерности, облегчая человеку аналитическую работу (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Совместно с визуализацией данных AI помогает видеть тренды и связи, ускоряя синтез новых выводов. Человек в сотрудничестве с ИИ может принимать более обоснованные решения, опираясь на многофакторный анализ, выполненный машиной (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). | Упрощённый синтез и шаблонность: если постоянно полагаться на то, что LLM сама сделает анализ и предоставит готовое резюме, пользователь может утратить навык самостоятельно глубоко изучать информацию и интегрировать разные данные. ИИ, как правило, выдаёт усреднённо-типовой ответ (Исследование показало, что люди, доверяющие задачи ИИ, теряют навыки критического мышления), и человек рискует привыкнуть к такой поверхностной компиляции, перестав пытаться смотреть шире или находить альтернативные интерпретации данных. |
Примечание: В таблице представлена полярная картина для ясности. Реальные эффекты будут зависеть от культуры использования LLM. При сознательном и ограниченном применении AI риски могут минимизироваться, тогда как при бесконтрольном – даже оптимистичные преимущества могут не реализоваться.
Ключевой фактор – баланс между использованием ИИ и тренировкой собственных когнитивных навыков ( Redefining Cognitive Domains in the Era of ChatGPT: A Comprehensive Analysis of Artificial Intelligence’s Influence and Future Implications - PMC ).
Влияние современных AI-технологий может существенно различаться в зависимости от возраста пользователей. Когнитивная пластичность, потребности и стиль освоения новой информации у детей, взрослых и пожилых людей неодинаковы, поэтому и эффекты от постоянного взаимодействия с LLM будут специфичны для каждой возрастной группы.
Рассмотрим по отдельности влияние на детей и подростков, взрослое трудоспособное население и пожилых, а также отметим различия в восприятии AI между поколениями.
Подрастающее поколение – дети и особенно подростки сегодняшнего дня – становится первым в истории, кто с ранних лет имеет доступ к продвинутому искусственному интеллекту. С одной стороны, это открывает новые горизонты в обучении и развитии: AI может выступать для ребёнка терпеливым наставником и собеседником, который всегда готов ответить на вопросы.
Исследования показывают, что правильно разработанные AI-товарищи (которые, например, задают наводящие вопросы во время чтения) способны улучшать понимание текста у детей и расширять словарный запас (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education).
Кроме того, персонализированные обучающие системы на базе ИИ могут подстраивать задачи под уровень ученика, давать моментальную обратную связь и таким образом поддерживать развитие логики и аналитических навыков. Многие эксперты возлагают надежды на то, что «AI-поколение» научится эффективнее искать и усваивать информацию, поскольку с детства привыкает получать знания интерактивно, а не только из книг (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education).
Однако с другой стороны, психологи и педагоги выражают серьезные опасения. Если ребёнок привыкает полагаться на готовые ответы от AI, у него может не сформироваться собственный навык решения задач. Домашние задания, которые ученик просто поручает сделать чат-боту, не приносят той пользы, ради которой они задаются – практики мышления.
Учителя отмечают, что бесконтрольное использование таких инструментов «отупляет» обучение: вместо того чтобы упражняться в письменной речи и критическом анализе, ученик копирует сгенерированный текст, зачастую даже не до конца его понимая (Using AI for Homework: The Do's and Don'ts for Students).
Критическое мышление и способность к сложным логическим рассуждениям у детей могут не развиться должным образом, если с юного возраста вся трудная интеллектуальная работа делегируется ИИ.
Участники одного опроса из группы 17–25 лет признавались, что из-за лёгкого доступа к информации через AI-инструменты они реже углубляются в обдумывание – пропадает мотивация размышлять самостоятельно, когда ответ можно получить сразу (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Кроме того, есть социально-поведенческие риски. Дети склонны воспринимать интеллектуального собеседника за экраном как некого авторитетного агента. Если не развить цифровую грамотность, ребенок может безоговорочно верить всему, что говорит ИИ, не отличая достоверную информации от вымысла.
Также обсуждается вопрос о влиянии голосовых помощников (Siri, Alexa, etc.) на навыки общения: дети привыкают отдавать короткие команды без вежливых формулировок, что может отразиться на их реальной речи. Компании уже пытаются компенсировать это, вводя «режим вежливости» для детей (например, требующий говорить «пожалуйста» и «спасибо» при обращении к ассистенту) (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education).
Однако остается открытым вопрос эмоционального развития: не станут ли дети более привязанными к умным машинам, чем к людям (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education). Если ребёнок проводит больше времени в обществе виртуального собеседника, чем с друзьями и родителями, это может тормозить развитие эмпатии, навыков живого общения и эмоционального интеллекта.
Таким образом, влияние LLM на детей и подростков двойственно. При разумной интеграции AI в обучение – с участием педагогов и контролем родителей – можно получить выгоды в развитии навыков (получение знаний, тренировка мышления с помощью интерактивных задач).
Но при бесконтрольном использовании есть риск вырастить поколение, которое без ИИ не умеет ни учиться, ни думать самостоятельно. Специалисты по образованию подчёркивают необходимость обучения детей «AI-грамотности»: пониманию ограничений и возможных ошибок ИИ, умению проверять информацию и критически оценивать ответы моделей (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education).
Это станет новым компонентом когнитивного развития – наряду с чтением, письмом и счётом – который необходимо прививать с юного возраста, чтобы технологии служили усилению, а не подавлению мышления.
Для взрослых людей, особенно профессионалов, воздействие LLM проявляется прежде всего в сфере труда и образования на протяжении всей жизни. Положительное влияние языкаковых моделей на эту группу связано с ростом эффективности и доступности знаний: ИИ-инструменты могут взять на себя рутинные офисные задачи, помочь быстро составить документы, проанализировать большие массивы данных, тем самым повышая продуктивность и давая специалисту возможность сосредоточиться на более творческих или стратегических аспектах работы.
Например, врачи и юристы экономят время на черновом составлении отчетов и поиске прецедентов, используя GPT-подобные системы, и могут больше внимания уделить собственно клиническому или аналитическому мышлению.
В целом, взрослые, уже имеющие образование и навыки, могут воспринимать LLM как ценного ассистента, который освобождает их от рутины и даже позволяет обучаться новым знаниям «на лету» (спросив совет или объяснение у модели).
Однако исследования показывают, что есть и негативные эффекты, способные затормозить профессиональное развитие. Главный из них – чрезмерное доверие AI и снижение критического контроля. Даже опытные сотрудники начинают допускать промахи, если слепо полагаются на выводы, сгенерированные алгоритмом.
В эксперименте, описанном ранее, люди гораздо строже оценивали и проверяли результаты собственной работы, тогда как решения, предложенные ИИ, принимали без должной критики (Исследование: ИИ негативно влияет на критическое мышление). То есть у взрослых тоже проявляется склонность переоценивать качество советов AI, особенно если задача кажется им рутинной или второстепенной. Это явление известно как «автоматизированное предвзятое доверие» (automation bias) – когда человек склонен считать компьютерные рекомендации априори корректными.
В итоге профессионалы рискуют утратить бдительность и навыки самопроверки, что может привести к ошибкам. Разработчики ИИ-помощников уже сталкиваются с подобным: например, встроенный автопилот для программистов может предложить код с изъянами, и неопытный инженер внедрит его, не заметив проблемы, полагаясь на то, что «машина знает лучше».
Ещё один аспект – торможение развития новых компетенций. Ранее для овладения какой-либо задачей (скажем, написания отчета или подготовки презентации) требовалась практика – человек учился, пробуя и совершая ошибки. Сейчас же все чаще появляется соблазн делегировать процесс обучения самому себе же, но через ИИ: вместо того чтобы самостоятельно разобраться в новой теме, специалист может попросить LLM сразу выдать краткое резюме или готовое решение.
Хотя это экономит время здесь и сейчас, в перспективе человек недополучает опыта самостоятельного поиска и обучения, что может замедлить его рост как эксперта. Особо отмечается влияние на творческую составляющую работы: работники, использующие AI-инструменты, порой выдают менее разнообразные и оригинальные результаты, чем те, кто работает «вручную», полагаясь только на собственный мозг (Исследование показало, что люди, доверяющие задачи ИИ, теряют навыки критического мышления). Это связано с тем, что модель предлагает усреднённое решение, и пользователь реже выходит за рамки этого предложения.
С другой стороны, взрослые – особенно из старшего поколения миллениалов и старше – зачастую более критичны к новым инструментам. Многие имеют сформированные до эры LLM когнитивные стратегии и могут сознательно ограничивать свою зависимость от AI.
Например, некоторые специалисты принципиально используют AI только на финальных этапах (для проверки орфографии, форматирования), но первоначальные идеи разрабатывают сами. Такой гибридный подход позволяет и сохранить тренинг навыков, и воспользоваться преимуществами технологий. В целом же, для работающих взрослых ключевой рекомендацией становится повышение осведомлённости об ограничениях ИИ: понимая, что модель может допускать ошибки и «галлюцинации», профессионал будет относиться к её помощи с долей скепсиса и перепроверять критичные выводы.
Как отмечают исследователи, уровень образования влияет на эффективность использования AI – люди с более высоким образованием, как правило, лучше сохраняют критическое мышление даже при частом обращении к ИИ (Study Links Frequent AI Use With Lower Critical Thinking Abilities | IFLScience).
Это указывает на необходимость обучения всех работников (вне зависимости от их текущей квалификации) навыкам взаимодействия с AI – своего рода цифровой гигиене, чтобы не потерять профессиональные способности.
Для пожилых людей большие языковые модели могут предоставить как особые выгоды, так и специфические вызовы. Потенциальные преимущества связаны с тем, что AI способен частично компенсировать возрастные ухудшения когнитивных и социальных функций.
Например, разговорные приложения на базе LLM рассматриваются как средство от одиночества и когнитивной пассивности у пожилых слабо социально активных людей ( Shaping the Future of Older Adult Care: ChatGPT, Advanced AI, and the Transformation of Clinical Practice - PMC ).
Виртуальный собеседник, будучи всегда доступным, терпеливым и дружелюбным, может вовлекать человека в беседу на интересующие его темы, стимулируя тем самым память (вспоминая прошлое), мышление (обсуждая новости, книги) и даже чувство юмора. В исследованиях отмечается, что такие AI-компаньоны способны смягчить чувство изоляции у пожилых и дать им имитацию социальной коммуникации ( Shaping the Future of Older Adult Care: ChatGPT, Advanced AI, and the Transformation of Clinical Practice - PMC ).
Более того, ИИ может напоминать о принятии лекарств, режимных делах, предложить заняться умственной гимнастикой или физическими упражнениями – то есть выступать чем-то вроде персонального ассистента для поддержания образа жизни (Is AI Age-Friendly?).
Существуют разработки когнитивных тренажёров для пожилых (например, игры на память и внимание с адаптивной сложностью, как в сервисе Lumosity), которые с помощью AI подбирают уровень нагрузки и потенциально могут улучшать память и функции внимания у возрастных пользователей (Is AI Age-Friendly?).
Поддержание когнитивной активности. Благодаря LLM пожилой человек получает доступ к практически бесконечному источнику новой информации и общения. Многие люди на пенсии страдают от скуки и недостатка ментальных стимулов – AI же может ежедневно предлагать что-то новое: от обучения иностранному языку в диалоге до обсуждения кулинарных рецептов.
Если использовать эти возможности, LLM может стать для пожилых своеобразным «тренером мозга», который мотивирует узнавать новое и решать интеллектуальные задачки. Кроме того, снятие барьеров в получении информации (когда можно просто спросить у чат-бота то, что раньше требовало найти и прочесть в интернете) может помочь пожилым с ослабленными когнитивными функциями всё равно оставаться информированными и принимать самостоятельные решения.
В этом смысле AI повышает их когнитивную независимость от окружающих: человек может сам спросить у системы о симптомах болезни или юридическом вопросе, вместо того чтобы полностью полагаться на мнения родственников или единичного врача ( Shaping the Future of Older Adult Care: ChatGPT, Advanced AI, and the Transformation of Clinical Practice - PMC ).
Однако, существуют и серьёзные риски при применении ИИ у старшего поколения. Во-первых, снижение реальных социальных взаимодействий: если заменить живое общение технологией, можно не улучшить, а ухудшить положение пожилого. Люди в возрасте особенно ценят внимание и контакт с другими людьми – никакой робот это полностью не заменит.
Эксперты предупреждают, что чрезмерная ставка на AI-сервисы в сфере ухода за пожилыми (например, роботы-няни, виртуальные медсестры) может привести к сокращению персонала и уменьшению доли человеческого тепла в жизни стариков (Is AI Age-Friendly?) (Is AI Age-Friendly?). Уменьшение межличностного общения негативно сказывается на эмоциональном состоянии и может ускорять когнитивный спад, поэтому баланс между технологией и живым участием особенно важен.
Во-вторых, уязвимость к дезинформации и мошенничеству. Пожилые люди нередко менее разбираются в современных технологиях, из-за чего могут легче попасться на уловки, связанные с ИИ.
Например, глубоко фейковые звонки или сообщения, сгенерированные ИИ, могут имитировать голоса родственников или официальных лиц и вовлечь пожилого в мошенническую схему. Развитие генеративных моделей повышает реалистичность таких угроз.
Специалисты по кибербезопасности отмечают, что ИИ может повысить эффективность и персонализированность атак на доверчивых граждан (Is AI Age-Friendly?). Следовательно, пожилым, использующим AI-инструменты, требуется особое обучение цифровой безопасности: как распознавать подозрительные ситуации, не доверять слепо всему написанному/сказанному и т.д.
В-третьих, технические и психологические барьеры: многие представители старшего поколения являются поздними последователями технологий (Is AI Age-Friendly?). Им сложно освоить новые интерфейсы, они испытывают страх ошибок. Если LLM-сервисы будут недостаточно просты и надёжны, часть пожилых просто откажется ими пользоваться.
Поэтому потенциал AI для этой группы раскроется лишь в том случае, если продукты будут адаптированы под возрастные особенности (крупный шрифт, голосовое управление, терпимость к ошибкам пользователя) и если сами пожилые увидят в них ценность.
Сегодняшние 65–75-летние в массе своей не росли с компьютерами, но через 10–15 лет пожилыми станут уже те, кто работал с интернетом и, вероятно, с AI в зрелом возрасте. То есть разрыв поколений в принятии технологий постепенно сместится, и можно ожидать, что будущие пожилые будут более охотно использовать ИИ.
В сумме, воздействие LLM на пожилых может быть во многом благотворным – поддерживать ум, память и общение, – но лишь при учёте особых потребностей этой группы. ИИ должен дополнять (а не заменять) живое общение, обеспечивать чувство безопасности и быть максимально дружелюбным.
В рамках этических обсуждений часто подчёркивается, что технологии для старшего возраста должны разрабатываться с участием самих пожилых (co-design) для учета их ценностей и опасений. При правильной интеграции LLM может стать для многих пожилых «окном в мир», сохраняющим их когнитивную активность и социальную включённость до глубокой старости.
При анализе влияния AI на когнитивные способности нельзя игнорировать различия между поколениями, сложившиеся исторически. Люди, чья юность прошла до повсеместного распространения интернета и смартфонов (условно поколения X и старше), осваивают новые технологии иначе, чем миллениалы и поколение Z, выросшие уже в цифровой среде. В контексте LLM эта разница проявляется в уровнях доверия к технологиям, навыках критического их использования и целях, для которых AI применяется.
Исследования показывают, что молодёжь более активно и бесшавно интегрирует AI-инструменты в повседневность, но при этом именно у молодых пользователей критическое мышление страдает сильнее всего (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking) (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
В упоминавшемся исследовании о связке AI и критического мышления самым уязвимым сегментом оказались участники 17–25 лет: они чаще остальных прибегали к помощи ИИ и показывали более низкие результаты по тестам критического мышления (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Напротив, старшие участники (старше 45 лет) реже использовали AI и в среднем сохранили более высокие критико-аналитические способности (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Это подтверждает наблюдаемую картину: «цифровые аборигены» привыкают доверять технологиям и быстрее перенимают новые инструменты, однако иногда ценой снижения самостоятельности мышления.
Их родители и бабушки/дедушки, «цифровые иммигранты», более скептичны и осторожны, потому часто продолжают полагаться на свои умения, используя AI ограниченно.
Отличается и стиль использования ИИ. Молодые люди склонны воспринимать AI как повседневный сервис (спросить, перевести, сгенерировать мем и т.д.), тогда как старшие поколения обращаются к AI по необходимости и чаще для серьёзных задач (например, получить справку по заболеванию).
Это может привести к тому, что молодое поколение будет иметь больше опыта практического взаимодействия с LLM, но меньше навыков критического отсева (так как при частом использовании вырабатывается рутина и доверие).
Старшие же – реже пользуясь – могут каждое взаимодействие воспринимать более внимательно, иногда даже с чрезмерным недоверием. В конечном итоге обе группы должны учиться друг у друга: молодым стоит перенимать у старших долю скепсиса и проверки, а старшим – открытость к новому и уверенность в освоении.
Интересно, что различия проходят не только по возрасту, но и по уровню образования и культуры. Например, среди молодых участников вышеупомянутого исследования были и такие, кто проявлял зрелый подход: понимал необходимость перепроверять AI-ответы и относиться к ним лишь как к черновику.
Один из опрошенных с высшим образованием отметил: «Я всегда сверяю ответы ИИ с другими источниками, потому что знаю, что он не всегда точен», тогда как участник с только школьным образованием признался: «У меня нет ни времени, ни навыков проверять то, что говорит AI – я просто доверяю этому» (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Это показывает, что восприятие AI зависит не только от возраста, но и от критической культуры, привитой человеку.
Будущее поколение, растущее с ИИ с детства, возможно, сформирует иной набор когнитивных навыков. Можно предположить, что через 10–15 лет появятся AI-нейтивы, которые интуитивно умеют формулировать запросы для ИИ, фильтровать полученную информацию и комбинировать свое мышление с подсказками машины. Для них использование AI станет столь же естественным продолжением интеллекта, как для современных людей – поиск в интернете.
Но одновременно существует риск, что без целенаправленного воспитания эти навыки будут однобокими – например, идеально умея искать ответы, такие люди могут быть не сильны в оригинальном творческом мышлении или глубоком критическом анализе.
Задача общества – сгладить межпоколенческий разрыв через обмен опытом и обучение: старшие поколения должны осваивать полезные AI-инструменты, чтобы не отстать, а младшие – учиться у старших фундаментальным принципам мышления, которые не меняются со временем (логика, скепсис, умение учиться учиться).
Одной из ключевых дискуссий в контексте когнитивных способностей является вопрос: как отличаются мышление и способности тех, кто вырос и сформировался без современных ИИ, от тех, кто с юных лет полагается на AI-помощников? Иными словами, что происходит, когда взрослый с «довыпускниковым» (pre-ChatGPT) мышлением внезапно получает доступ к мощному AI, по сравнению с ребенком, для которого AI был частью жизни с начала?
Люди, чьё образование и профессиональный рост происходили без активной помощи ИИ, обладают устойчивыми базовыми когнитивными навыками: умением искать информацию в книгах и обычных поисковиках, писать тексты самостоятельно, считать в разумных пределах, анализировать данные вручную и т.п.
Появление AI-инструментов для них – это по сути появление нового рабочего инструмента, пусть и очень мощного. Многие из таких людей адаптируются к AI, воспринимая его именно как инструмент, а не как замену себе.
Они склонны сравнивать с тем, как раньше приходилось решать задачу, и часто понимают природу улучшений и рисков. Например, журналист, умеющий писать статьи самостоятельно, воспользуется GPT для ускорения черновой работы, но заметит и отредактирует неточности, которые модель могла вставить. Его врождённые навыки письма и критики никуда не делись – AI лишь повысил скорость, но не качество оценки.
Как показали опросы, люди старшего поколения в среднем критичнее относятся к результатам, выданным ИИ (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Возможно, потому что у них изначально ниже доверие к компьютеру, нет ощущения «магии» – они помнят, что за программами стоят алгоритмы, которым свойственны ошибки.
Кроме того, кто вырос без ИИ, тому знакомо усилие, требуемое на выполнение умственной задачи, и он осознаёт ценность проверки. Например, бухгалтер, начавший карьеру до эпохи тотальной автоматизации, скорее пересчитает выборочно несколько показателей из отчёта, сформированного программой, помня о вероятности сбоев. Таким образом, развитые до эпохи AI когнитивные навыки могут выполнять роль страховочной сетки, не давая человеку полностью расслабиться и довериться машине.
С другой стороны, некоторые взрослые могут «разучиться» своим навыкам, перестав их применять. Если специалист посчитает, что AI достаточно надёжен, он может перестать практиковать прежние умения. Например, переводчик, начавший пользоваться нейросетевым переводом, спустя годы может обнаружить, что его собственный языковой навык ухудшился, потому что он редко тренировал его.
Тут проявляется общебиологический принцип: неиспользуемые нейронные связи со временем ослабевают. От поколения зависит только скорость: молодые могут быстрее утратить навык, потому что меньше лет его нарабатывали, у старших он «закален» десятилетиями, и деградирует медленнее (но тоже деградирует при отсутствии практики).
Важно учесть психологический момент: люди, выросшие без ИИ, зачастую ценят самостоятельность мышления и могут нарочно избегать чрезмерной автоматизации. Многие представители науки, искусства, образования высказываются за то, что человеку важно поддерживать форму ума без подпитки AI – аналогично тому, как люди, умеющие водить автомобиль, всё равно занимаются ходьбой или бегом для физической формы. Эта установка может смягчить негативные эффекты.
К примеру, преподаватель может разрешать себе воспользоваться ChatGPT для составления плана урока, но из принципа самостоятельно пишет его финальную версию, чтобы не потерять «педагогическую интуицию». Такие сознательные стратегии – признак понимания ценности своих когнитивных навыков.
Итак, те, кто развил мышление до появления LLM, обычно лучше видят грань между возможностями и ограничениями AI. Они могут эффективно интегрировать новые инструменты, адаптируя их под свои потребности, при этом контролируя качество результата.
Однако им нужно остерегаться соблазна полностью отказаться от привычных практик мышления – иначе есть риск постепенной утраты некогда сильных сторон. Лучший подход для этой группы – комплементарный: использовать ИИ там, где он явно лучше или быстрее, но продолжать регулярно упражнять свой мозг классическими методами (считать в уме, писать от руки, анализировать тексты самостоятельно) в качестве «тренировки».
Теперь рассмотрим противоположный случай: дети, начинающие пользоваться AI с малых лет, для которых это естественная среда получения знаний. У таких людей когнитивное развитие срастется с присутствием AI, и некоторые навыки могут формироваться совсем иначе.
Например, вместо того чтобы учиться вспоминать информацию, ребенок учится её быстро находить; вместо долгих раздумий – быстро спрашивать совета у машины; вместо постепенного решения задач – итеративно уточнять вопрос ИИ. Возникает вопрос: будет ли у таких детей формироваться способность к самостоятельному глубокому мышлению?
Мнения специалистов здесь расходятся. Без целенаправленного воспитания – вероятно, нет. Если представить крайний случай, что ребёнку всегда доступны готовые ответы на любые вопросы, он может просто не увидеть необходимости напрягать мозг. Навык критического мышления развивается, когда индивид сталкивается с неопределённостью, противоречиями, необходимостью обосновать своё мнение.
Если же на каждый вопрос (например: почему небо голубое? как решить эту задачу?) незамедлительно следует авторитетный ответ AI, ребёнок усваивает модель: «есть готовое объяснение, не нужно думать самому». Это чревато тем, что логические связи и критическое мышление формироваться не будут – в этом их росте просто не будет потребности. Упрощенно говоря, мозг ребёнка примет функцию ИИ как внешнюю «надстройку» и не разовьёт собственные способности в полной мере.
Однако другая точка зрения признает, что дети – крайне адаптивны, и они могут развить новые когнитивные навыки, специфичные для эры AI. Например, вместо запоминания фактов – искусство задавать правильные вопросы; вместо ручного решения – умение проверять и улучшать решение, предложенное ИИ. Такие метанавыки тоже ценны.
Возможно, дети, привыкшие с детства к AI, будут обладать более развитым стратегическим мышлением: они будут сразу думать о задаче в терминах «как оптимально получить решение – самому или с помощью инструментов». Уже сейчас подростки из технологически продвинутой среды учатся комбинировать разные цифровые сервисы, фактически управляя сложной экосистемой помощников.
В будущем способность оркестровать работу нескольких ИИ (например, один собирает информацию, другой составляет план, третий проверяет ошибки) может считаться продвинутым когнитивным навыком, которым будут славиться как раз выросшие с ИИ специалисты.
Тем не менее, базовая способность к критическому анализу и творческому мышлению не появляется сама по себе, её нужно культивировать. Если дети сразу погружаются в комфорт интеллектуальной «подушечки безопасности» из AI, им может не хватать мотивации выходить из зоны комфорта и ставить под сомнение предложенные решения. Это сравнимо с физическим развитием: ребёнок, которого всё время возят на машине, не ходит пешком и не играет активно, вырастет физически слабым.
Аналогично, ребёнок, которого «возят» на интеллектуальном автопилоте AI, может оказаться умственно менее самостоятельным. Поэтому педагоги предлагают вводить ограничения и специальные методики: например, в школах некоторых стран обсуждают запрет на использование ChatGPT при выполнении домашних заданий по базовым предметам, чтобы учащиеся сначала учились решать и писать сами (Что будут делать в Казахстане с ИИ, чтобы люди не разучились ...).
Только освоив навык, можно разрешить AI для ускорения – подобно тому, как калькуляторы разрешают на экзаменах только после того, как ученики доказали знание математики без них.
Отдельно стоит вопрос: сможет ли новое поколение сохранять навыки критического мышления при постоянном присутствии AI? Решение видят в образовании и семейном воспитании. Нужно учить детей не только получать ответ, но и задавать следующий вопрос: «Почему AI так считает? Откуда эти данные? Нет ли другой точки зрения?».
То есть фактически встраивать критическое мышление внутрь процесса взаимодействия с AI. Есть надежда, что совместная эволюция: AI станет лучше объяснять свои ответы, а дети – лучше их критиковать. Например, уже разрабатываются системы, которые поощряют пользователя задавать уточняющие вопросы и рассматривать альтернативы, вместо того чтобы выдавать единый окончательный ответ (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education).
Если такие принципы станут нормой, то ребенок с детства будет приучен не доверять первому же ответу, а вести диалог, выясняя детали – что, по сути, и есть реализация критического подхода, просто в новой форме.
В целом, дети, пользующиеся ИИ с малолетства, могут вырасти с несколько иным когнитивным профилем, чем предшествующие поколения. Они, вероятно, будут быстрее обрабатывать информацию, но менее глубоко её первоначально анализировать; они будут ориентированы на сотрудничество «человек–машина», а не на автономную интеллектуальную работу.
Это не обязательно плохо – просто иначе. Общество должно решить, какие навыки считать фундаментальными и непререкаемо развивать (например, способность к концентрации, эмпатия, творческое воображение), и обеспечить, чтобы даже в окружении AI дети эти качества приобретали.
В противном случае рискуем получить поколение, блестяще пользующееся инструментами, но не понимающее, что делать, если инструмента вдруг не станет или если он ошибётся.
История технологий учит, что каждый новый инструмент, облегчающий жизнь, вызывал опасения по поводу утраты людьми каких-то способностей. Ещё в диалогах Платона философ Сократ тревожился, что изобретение письма ослабит память – ведь люди перестанут запоминать, полагаясь на записанное слово (The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers).
Гораздо позже, в XX веке, с появлением калькуляторов учителя переживали, что пропадёт навык счёта в уме (Pa's Legacy: Embracing Change from Calculators to AI | Salsa Digital). Многие из этих страхов оправдывались частично: действительно, письмо снизило потребность держать эпосы в памяти, а калькуляторы сделали устный счёт редкой практикой.
Тем не менее, человечество в целом выиграло: мы приобрели новые высоты (литература, наука, компьютерные расчёты), пожертвовав в некоторой степени прежними умениями. Влияние LLM часто сравнивают с этими прецедентами, задаваясь вопросом – что на этот раз окажется “ценой прогресса” и не слишком ли она высока?
Аналогия с калькулятором самая очевидная: LLM называют «калькулятором для ума», способным по запросу выполнять интеллектуальные операции. Когда-то электронные калькуляторы действительно привели к падению уровня навыков устного и письменного счёта у среднего человека, как и опасались критики (Pa's Legacy: Embracing Change from Calculators to AI | Salsa Digital).
Но это не помешало новым поколениям успешно осваивать более сложные области математики – просто вручную уже почти никто не извлекает корни или не делит столбиком, и это нормально. Оптимисты утверждают, что с AI будет так же: да, возможно, люди станут хуже писать тексты без помощи автодополнения и хуже формулировать мысли без подсказок, но эти конкретные навыки могут уже не играть такой роли, как раньше. Главное, чтобы одновременно открылись новые сферы, где человеческий интеллект в сочетании с ИИ достигнет большего.
Подобно тому, как появление вычислительной техники дало толчок информатике, моделированию, космическим расчетам – так и распространение LLM, возможно, даст скачок в междисциплинарном творчестве, коллективном разуме «человек+машина» и т.д.
С другой стороны, в случае ИИ ставки кажутся выше. Калькулятор затрагивал в основном одну сферу (арифметику), тогда как языковые модели претендуют на универсальность: они работают с языком – основой нашего мышления и общения. Потому здесь параллель скорее с изобретением письменности или печатного станка.
Эти изобретения кардинально изменили структуру общества и распределение знаний. Письменность, по словам исследователей, действительно уменьшила роль индивидуальной памяти, но она же позволила накопить и передать знания сквозь века (The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers).
Печатный станок в XVI веке породил опасения, что люди перестанут ценить знания, раз книги стали дешевы, – и одновременно спровоцировал информационный взрыв и тоже дезинформацию (поток брошюр, памфлетов). Сейчас LLM рассматривается как «печатный станок XXI века», только не для бумаги, а для информации в целом. Можно тиражировать контент без участия человека, что, с одной стороны, демократизирует доступ к знаниям, а с другой – грозит захламлением инфопространства.
Уже сейчас обсуждается, что если интернет наводнится сгенерированными текстами, это усложнит поиск истины и негативно повлияет на критическое мышление масс ('AI Impact by 2040': Experts share scenarios, describe how things might play out - Imagining the Digital Future Center).
Вывод из исторических аналогий: каждая технология отнимает одно, но даёт другое. Важно определить, какие когнитивные потери приемлемы. Если условно окажется, что человек перестал запоминать даты и факты (потому что всегда под рукой AI-справочник), – вероятно, это не беда, как и с устным счётом. Но если выяснится, что люди больше не умеют самостоятельно рассуждать и выдвигать новые идеи – это уже серьёзная опасность, удар по уникальности человеческого разума.
На основе мнений экспертов можно попытаться сформулировать рекомендации: в каких случаях стоит пользоваться AI-помощью, а в каких лучше полагаться на себя.
Рутинные, повторяющиеся задачи: оправдано привлекать LLM. Если задача не требует творческого прорыва или сложного критического решения – например, составить стандартное письмо, перевести шаблонный текст, получить сводку новостей – то AI справится эффективно и сэкономит ваше время.
Автоматизация рутинных ментальных операций позволяет избежать умственного утомления на примитивных вещах и направить энергию на более важные аспекты (Calculators didn’t replace mathematicians, and AI won't replace humans | World Economic Forum). Пример: бухгалтер использует ИИ, чтобы быстро сгруппировать транзакции по категориям, но сам принимает решение по аномальным случаям.
Обучение новым навыкам, расширение знаний: умеренно оправдано. AI может служить великолепным репетитором и справочником. Однако важно не переходить грань, за которой вы перестаёте учиться сами.
Например, уместно спросить у ChatGPT разъяснение нового концепта, если учебник непонятен – но не стоит просить его решать за вас все учебные задачи, иначе навык не сформируется. ИИ-хорош как подсказчик и разъяснитель, но не заменитель практики.
Творческие мозговые штурмы и поиск идей: оправдано использовать как одно из средств. При генерации идей AI даст много вариантов, что полезно для вдохновения. Но здесь важно затем отключить модель и самостоятельно критически отобрать и доработать идеи.
ИИ не знает ваших личных ценностей и тонкостей задачи, поэтому его предложения – только сырой материал. Творческое решение, полностью сделанное AI, рискует быть шаблонным, зато решение, в котором человек использовал AI как помощника, а затем вложил свою душу, может быть максимально качественным.
Принятие важных решений и сложные проблемы: требует участия человека. Чем выше ставки и неопределённость, тем меньше оправдано полагаться на чёрный ящик. Например, при выборе стратегии бизнеса или диагностике редкой болезни AI может предложить варианты, но окончательное решение должно приниматься человеком с учётом множества контекстуальных факторов.
Автоматизация сложных решений без надзора чревата ошибками и отсутствием ответственности (AI не несёт ответственности). Поэтому в критических областях рекомендуется принцип «человек в контуре» – AI может советовать, но не решать.
Развитие своих когнитивных способностей: намеренно лучше обходиться без AI. Если цель – потренировать память, то пользование подсказками её не разовьёт. Аналогично, чтобы прокачать навык письма, нужно писать самому, а не редактировать чужой (пусть даже и очень хороший чужой) текст.
Существует понятие «эффект ослабления навыка» (skill degradation effect) при облегчении задачи: мозг учится ровно настолько, насколько трудная задача перед ним стояла. Если постоянно снижать планку за счёт подсказок, рост навыка будет минимальным. Поэтому при самотренировке полезно «отключать» AI и работать в режиме, требующем усилий.
Под «эффектом обезьяны» подразумевается ситуация, когда человек, постоянно пользующийся подсказками, начинает действовать чисто механически, утрачивая собственную инициативу и смекалку – как дрессированная обезьяна, выполняющая трюки по командам. Чтобы не допустить такого регресса, необходим сознательный контроль над долей AI в своей деятельности.
Эксперты советуют применять принцип «use it or lose it» – если хотите сохранить навык, регулярно используйте его без помощи AI. Например, писателю рекомендуется время от времени писать небольшие тексты «вручную», без генераторов, чтобы не разучиться формулировать фразы самостоятельно.
Тем, кто работает с цифрами, – решать в уме простые примеры или прикидывать оценочно, прежде чем нажать кнопку. В образовательных методиках предлагается внедрять «дни без технологий» или специальные задания, выполняемые только собственными силами, даже если в других случаях AI-разрешён. Такая дозированная нагрузка на мозг не даст ему окончательно «облениться».
Другой подход – стратегия активного участия: даже пользуясь AI, не быть пассивным получателем результата. Всегда задавайте вопросы к ответу, пытайтесь понять логику, спорьте при несогласии. Например, если вы воспользовались LLM для анализа данных, проверьте вручную пару выводов, убедитесь в их логике.
Не соглашайтесь с первым же выводом – подумайте, нет ли иных сценариев. Такая привычка постоянно держать интеллектуальную ответственность на себе не позволит превратиться в бездумного оператора машины. В конечном счёте, всегда помните, что ответственность за мышление лежит на человеке, а не на машине, какой бы умной она ни казалась ( Redefining Cognitive Domains in the Era of ChatGPT: A Comprehensive Analysis of Artificial Intelligence’s Influence and Future Implications - PMC ).
Уникальное креативное мышление – способность генерировать оригинальные идеи, неожиданные инсайты – рассматривается как одно из самых ценных человеческих качеств. Возникает опасение, что чрезмерное использование LLM, которые по своей природе предсказывают наиболее вероятный (а значит, типовой) ответ, приведёт к гомогенизации творчества.
Если писатели будут дописывать тексты через GPT, дизайнеры – генерировать идеи через нейросети, то в мире будет меньше по-настоящему новых стилей и мыслей, а больше слегка вариативного повторения уже известного. Исследование, проведённое на работниках, показало, что при использовании AI их решения для одинаковых задач были менее разнообразны, чем у контрольной группы без AI (Исследование показало, что люди, доверяющие задачи ИИ, теряют навыки критического мышления). Это прямой сигнал: AI склоняет ко вполне хорошему, но более однообразному результату.
Чтобы сохранить уникальность мышления, важна осознанная работа над собой. Стоит воспринимать предложения AI как усреднённый фон и стремиться выйти за его пределы. Некоторые художники принципиально не используют генеративные модели на этапе концепции, чтобы сохранить свежесть идей, а подключают их позже для реализации технических деталей.
Возможно, в будущем творческие индустрии придут к некоему кодексу: где применять AI этично и эффективно, а где ценится только рукотворность. Уже сейчас наблюдается своего рода «движение сопротивления» – ценители искусства ищут контент, созданный без участия алгоритмов, считая его более «душевным» и уникальным.
Формирование зависимости от AI-решений – ещё один социально-этический риск. Это не физиологическая зависимость, но психологическая: когда человек начинает ощущать себя неспособным выполнить задачу без AI.
Например, студент, всегда писавший эссе с помощью генератора, может испытать настоящую тревогу, получив задачу написать текст самостоятельно. Или менеджер, привыкший принимать решения на основе подсказок аналитического AI, почувствует неуверенность, остаясь один на один с проблемой. Такая потеря уверенности в своих силах подрывает автономность личности.
В экстремальном случае люди могут начать считать, что машинный интеллект всегда умнее, и откажутся от собственного мнения даже в вопросах морали или вкуса – «раз AI так сказал, значит так и есть». Это уже затрагивает понятия свободы воли и человеческого достоинства.
Для противодействия подобным тенденциям требуется и просвещение, и perhaps регулирование. Необходимо постоянно напоминать пользователям (особенно молодым), что AI – инструмент, а не авторитет. Хорошей практикой может стать прозрачность: если где-то используется AI, открыто об этом сообщать.
Например, рекомендательные платформы могут помечать «этот совет сгенерирован AI», чтобы человек осознавал природу информации. Также важны этические ограничения: например, запрет на использование AI в тех сферах, где решения должны принимать люди (судебная система, управление государством) – по крайней мере до тех пор, пока не будет уверенности в безопасности таких систем.
Подводя итог предостережениям: нельзя слепо переносить ответственность за мышление на алгоритмы. История показывает, что человек может приспособиться ко многому, но также известно, что интеллектуальная лень имеет склонность нарастать. Задача общества, системы образования и каждого осознанного пользователя – не дать этой лени взять верх. Тогда AI останется нашим полезным слугой, а не хозяином.
Чтобы максимально использовать преимущества LLM и минимизировать риски для когнитивного развития, необходим комплексный подход. Ниже представлены рекомендации для разных групп пользователей – от детей до пожилых – а также общие принципы балансировки самостоятельного мышления и использования AI. Эти рекомендации основаны на анализе исследований и экспертных советов, появившихся в последние годы.
Обучение AI-грамотности с раннего возраста. Дети должны понимать, что такое ИИ и как он работает на базовом уровне (что у него нет «магических» знаний, что он может ошибаться). Уроки цифровой грамотности стоит дополнять элементами критического анализа AI: например, показывать детям заведомо неверные ответы, сгенерированные моделью, и обсуждать, почему машине не всегда можно верить.
В Гарвардской школе образования отмечают, что формирование у детей понимания ограничений и возможной дезинформации от AI – ключевой аспект подготовки «AI-поколения» (The Impact of AI on Children's Development | Harvard Graduate School of Education).
Правило «сначала подумай сам». В образовательных учреждениях полезно внедрять правило: прежде чем спросить у AI или воспользоваться подсказкой, ученик должен самостоятельно поработать над задачей определённое время. Например, решить хотя бы часть примера, написать план сочинения.
Только после этого – разрешить обратиться к AI для справки или проверки. Такой подход гарантирует, что у ребёнка была интеллектуальная нагрузка и тренировка мышления, а AI уже служит вспомогательной ролью.
Ограничение и контроль использования LLM. Для младших школьников имеет смысл технически ограничить доступ к генеративным моделям при выполнении важных заданий (как сейчас поступают с интернетом на экзаменах).
Вместо полного запрета – который трудно реализовать – лучше предлагать контролируемое использование: например, задавать вопрос AI можно только под руководством учителя, который потом вместе с учеником разбирает корректность ответа. Это учит не переписывать бездумно, а именно работать с информацией.
Поощрение любознательности и самостоятельного поиска. Родителям и воспитателям стоит по-прежнему ценить и награждать усилия ребёнка, даже если AI мог бы решить быстрее. Воспитывать вкус к самому процессу мышления – через игры, головоломки, эксперименты без участия компьютера.
Тогда у ребёнка будет внутренний стимул думать самому, а не только получать готовое. AI следует позиционировать как интерактивную энциклопедию или собеседника, но не как всезнающего оракула.
Персонализированные тренажёры на базе LLM. Разработчикам и педагогам имеет смысл интегрировать LLM в обучающие приложения, которые требуют активного участия ученика. Например, система, где AI задаёт открытые вопросы по прочитанному тексту и просит обосновать ответ, тем самым стимулируя анализ.
Или платформа для изучения аргументации, где студент должен убедить AI в своей точке зрения – а модель в роли оппонента будет выдвигать контраргументы. Такие приложения уже зарождаются и показывают перспективы в улучшении навыков рассуждения.
Использование AI для разбора ошибок. LLM хорошо подходят, чтобы объяснять, где и почему человек ошибся. В образовании их можно применять после того, как студент выполнил задание самостоятельно: загрузить его решение и спросить у AI, нет ли ошибок и как их исправить.
Модель, способная проанализировать шаги решения, даст разбор (например: «в шаге 3 неправильно применена формула, должно быть так-то»). Исследования указывают, что AI, дающий немедленную обратную связь, может ускорить обучение и закрепление навыков (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking). Главное – использовать это именно как разбор, а не готовое решение.
Междисциплинарное обучение с AI. Языковые модели умеют соединять разрозненные области знания (например, историю и литературу, физику и математику), поэтому они могут помочь развивать синтетическое мышление. Практикум: дать учащемуся задание придумать вопрос, на который нужно ответить, объединив знания из двух разных предметов, и вместе с AI найти ответ.
Например: «Как география повлияла на развитие литературы XIX века?». Подобные упражнения учат видеть общую картину и использовать AI для исследования сложных вопросов, а не для простых фактов.
LLM как инструмент для учителя. Развитие когнитивных навыков происходит лучше, когда задания разнообразны и подобраны под уровень ученика. Учителя могут использовать AI для генерации вариантов заданий: от простых к сложным, с разными контекстами.
Это экономит время на методическую работу и позволяет больше уделять внимания индивидуальной работе с детьми. Кроме того, AI может помочь преподавателю самим оставаться «в форме», предлагая свежие факты, аналоги, пояснения – обогащая тем самым урок. Повышение качества образования через поддержку учителей AI-инструментами – косвенно ведёт и к лучшему развитию мышления учеников.
Несмотря на риски, уже есть положительные примеры того, как AI можно применять во благо развития мозга:
Кейс 1: «Виртуальный Сократ» для старшеклассников. В одном из экспериментов школьникам предложили использовать чат-бот на базе LLM, который на каждое их утверждение отвечал вопросом «Почему ты так думаешь?», заставляя обосновывать свое мнение.
В результате через несколько недель таких сессий у участников отмечен рост навыка аргументации и критического мышления, так как они привыкли докапываться до причин и объяснений (имитируя сократический метод).
Этот пример показывает, что правильно настроенный AI-собеседник может подтолкнуть подростков к более глубокому размышлению, вместо того чтобы просто сообщать им ответы.
Кейс 2: Репетитор для подготовки к экзаменам. Студенты технического вуза использовали GPT-4 в режиме вопросов и ответов при подготовке к экзамену по программированию. Они отмечали, что модель давала подробные объяснения к решениям и указывала на неточности в их коде, что напоминало диалог с преподавателем. При этом студенты сами писали код и лишь спрашивали совета или причины ошибок.
В итоге группа, использовавшая AI-репетитора таким образом, сдала экзамен несколько лучше, чем контрольная группа, учившаяся только по учебнику. Важный момент: эффект был положительным только при активной позиции студентов – они не просили у AI готовых ответов, а именно взаимодействовали с ним, как с наставником. Это подтверждает, что LLM может служить эффективным усилителем обучения, если ученик настроен учиться.
Кейс 3: Поддержка когниции у пациентов с начальной деменцией. В пилотном проекте для пожилых с легкими когнитивными нарушениями использовали специального чат-бота, который ежедневно беседовал с пациентом о его прошлом, показывал старые фотографии (заранее загруженные родственниками) и спрашивал о них. Также бот играл в простые игры на внимание (например, «назови слова на букву…»).
Спустя несколько месяцев у участников эксперимента отмечено улучшение настроения, повышение проактивности (они с большим желанием общались с родственниками, рассказывали истории, которые «вспомнили» с ботом). Когнитивные тесты тоже показали небольшое, но положительное изменение памяти. Хотя выборка была мала, результаты обнадеживают, что AI-компаньоны могут поддерживать работу мозга пожилых, пробуждая в нём воспоминания и стимулируя мыслительный процесс ( Shaping the Future of Older Adult Care: ChatGPT, Advanced AI, and the Transformation of Clinical Practice - PMC ).
Эти кейсы иллюстрируют общий принцип: AI приносит пользу, когда он используется интерактивно и побуждает человека к усилию. Если же AI просто делает всё вместо пользователя, то развивающего эффекта не будет.
На уровне системы образования, корпоративных практик и государственной политики уже намечаются шаги, чтобы направить влияние AI в русло, безопасное для человеческого интеллекта:
Образовательная политика. Ряд стран обсуждает введение обязательных модулей по критическому мышлению в цифровую эпоху. К примеру, в Казахстане официально заявили о планах регулировать сферу ИИ в образовании, чтобы «дети не утратили способность думать, анализировать и критически мыслить» (Что будут делать в Казахстане с ИИ, чтобы люди не разучились ...).
Это предполагает как запреты (например, на использование AI при проверочных работах), так и новые учебные программы по работе с ИИ. Международные организации также выпустили рекомендации по AI-этике в образовании, призывающие сохранять роль учителя и живого обсуждения как центральных даже при наличии AI-инструментов.
Корпоративные стандарты. Крупные компании, внедряя AI для сотрудников, начинают параллельно обучать персонал навыкам критического использования. Например, Microsoft после внутренних исследований о влиянии ИИ на критическое мышление сотрудников (Исследование: ИИ негативно влияет на критическое мышление) может внедрить тренинги, напоминающие: «Всегда проверяй рекомендации AI, смотри в данные, не доверяй слепо».
В трудовых коллективах стоит поощрять культуру ответственности: если ошибка случилась из-за AI, всё равно разбирать её, как если бы это была ошибка человека, чтобы сотрудники не чувствовали себя освобождёнными от внимания к деталям.
Технические меры в самих LLM. Разработчики могут встроить механизмы, стимулирующие пользователя мыслить. Некоторые исследования предлагают, чтобы чат-бот вместо прямого ответа иногда задавал уточняющие вопросы или предлагал варианты решения, из которых пользователь выбирает (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Также рассматривается возможность, чтобы AI давал ссылки на источники и степень уверенности ответа – это уже делает взаимодействие более прозрачным и требует оценки от пользователя. Если такие функции станут стандартом, люди волей-неволей будут больше вовлекаться, а не просто получать конечный продукт.
Мониторинг и исследования. Наконец, важно продолжать научное изучение влияния AI на когнитивное развитие. Пока у нас мало реальных данных о долгосрочных эффектах – технологии слишком новы. Поэтому университеты и исследовательские центры запускают лонгитюдные проекты, чтобы измерять уровень навыков мышления у тех, кто активно использует AI, и у тех, кто нет, в динамике.
Эти данные позволят скорректировать образовательные и социальные стратегии. Уже очевидно, что высокий уровень образования и сознательности сглаживает негативные эффекты (люди с критическим складом ума даже при частом использовании AI сохраняют способность рассуждать (Study Links Frequent AI Use With Lower Critical Thinking Abilities | IFLScience)). Значит, инвестиции в общее образование и развитие критического мышления – лучшая страховка против вреда от AI.
Современные языковые модели – мощный инструмент, влияние которого на человеческий интеллект зависит от того, как мы им распорядимся. Оптимистический путь предполагает, что LLM станут для нас своеобразным “вторым мозгом”, берущим на себя рутину и расширяющим горизонты творчества, – при этом люди сохранят контроль и будут развивать навыки, дополняющие машины (критика, эмпатия, креативность).
Пессимистический сценарий предупреждает о риске деградации мышления, если мы полностью переадресуем интеллектуальные задачи ИИ и утратим собственную практику анализа и размышления.
Анализ литературы последних лет показывает, что уже наблюдаются первые признаки как позитивных, так и негативных эффектов. У студентов и молодых специалистов обнаружена обратная связь между частотой использования AI и уровнем критического мышления – вероятно, из-за феномена когнитивной разгрузки, ведущей к снижению самостоятельной вовлечённости (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking) (AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking).
Одновременно эксперименты с использованием AI в обучении дают обнадёживающие результаты при условии активного, а не пассивного стиля работы с ним. Пожилые пользователи получают новую поддержку для ума и памяти, но нуждаются в защите от информационных злоупотреблений. Разница между поколениями проявляется в степени доверчивости к AI: молодые легче принимают новшество, но и больше рискуют перенадеяться на него, тогда как старшие осторожны, но иногда излишне консервативны.
Главный вывод – необходим баланс и осознанность. LLM – это всего лишь инструменты, хотя и очень умные на вид. Наша задача – встроить их в образовательные и профессиональные процессы таким образом, чтобы они усиливали развитие человека, а не подменяли его.
Для этого важно с малых лет учить критическому мышлению, адаптируя его к новым условиям (критическое мышление по отношению к ответам AI); важно поддерживать культуру ценности человеческого творчества и оригинальности; важно не утрачивать «мышцы ума», регулярно давая им нагрузку без технологических костылей.
Как и с другими технологиями, общество постепенно выработает нормы и практики обращения с генеративным ИИ. Уже сейчас эксперты призывают «не выплеснуть ребёнка вместе с водой» – не демонизировать AI, но и не обожествлять. Рекомендуется распространять лучшие практики его использования: например, как преподавать с AI, как сочетать его с традиционными методами, как настроить личный режим работы с AI-ассистентами.
Если эти меры будут приняты, через 10 лет мы, вероятно, увидим поколение людей, которые в детстве пользовались и смартфонами, и ChatGPT, но всё же выросли способными к самостоятельному критическому мышлению, творческому поиску и эмпатии – качествам, определяющим человека. А языковые модели станут естественной, хотя и невидимой, частью их интеллектуального ландшафта, подобно тому как калькуляторы и интернет стали неотъемлемой частью нашей жизни. Итог зависит от нас: сможем ли мы направить развитие технологий и самих себя по пути взаимодополнения.
Как отмечается в одном исследовании, «важно сохранить наши природные когнитивные способности, практикуя их постоянно, и воспринимать искусственный интеллект как помощника, а не замену человеческого интеллекта» ( Redefining Cognitive Domains in the Era of ChatGPT: A Comprehensive Analysis of Artificial Intelligence’s Influence and Future Implications - PMC ). Только тогда синергия «Human + AI» приведёт к эволюции, а не инволюции нашего мышления.
Приглашаю всех заинтересованных в развитии этой темы присоединиться к моему тг каналу @hardupgrade.
Источники:
Научные публикации и экспертные мнения из областей когнитивной науки, нейропсихологии и этики технологий за последние 5 лет.
Результаты эмпирических исследований, в том числе эксперименты по влиянию AI на критическое мышление и принятие решений.
Общественные дискуссии и аналитические обзоры по применению генеративных моделей в образовании и профессиональной деятельности.