Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Мозги на аутсорсе

2 мин
Иллюстрация сгенерирована нейросетью Sora

Когда-то люди боялись, что роботы под контролем ИИ захватят мир. Сегодня понятно, что искусственный интеллект вряд ли сможет управлять миллионами роботов и проводить такие операции — зато несёт куда более банальную и менее очевидную угрозу. Ведь люди столкнулись с феноменом добровольного перекладывания на нейросети мыслительного процесса.

Во всех сферах — от образования до офиса — мы стали чаще использовать LLM как аутсорсинг для интеллекта. Ведь это удобно — меньше думать, искать, вникать и ошибаться. То есть делать то, чем всегда являлся процесс работы с информацией. Но есть проблема: подход «меньше думать» быстро входит в привычку и становится нормой.

Чем больше человек полагается на ChatGPT, тем хуже он понимает тему — такую закономерность нашли исследователи из Wharton и MIT в двух разных экспериментах. Нечто подобное уже было на заре развития поисковых систем, когда людей пугали тем, что «Google делает всех тупыми». Может, оно и так, но на фоне ИИ даже Google выглядит суровой школой жизни, заставляя прикладывать усилия, читать источники, отбирать и верифицировать их.

Причём речь не о качестве ответов участников, все знают, что ИИ генерирует вполне сносные тексты. Проблема обнаружилась на уровне нейронной активности. В группе, писавшей эссе без помощи ИИ, отвечающие за глубокое мышление дельта-волны проявлялись в 2 раза активнее, чем в группе с LLM. Чем больше помощи получали участники, тем меньше мозговой активности они показывали и тем быстрее забывали написанное.

Ещё хуже, что лень побуждает людей доверять ответам ИИ — хотя языковые модели наследуют человеческие когнитивные искажения. Им присущи склонность к риску, избыточная уверенность, логические ошибки. Они даже могут лгать, если по какой-то причине алгоритм решил, что это будет уместно — в эксперименте ИИ дали инструкцию работать на фармкомпанию, и он скрывал побочные эффекты препаратов ради увеличения продаж.

Можно возразить, что и раньше никто не парился — люди читали Википедию для получения быстрого ответа. Но там были редакторы, модерация и правки от конкретных авторов. А здесь — нейросеть, чёрный ящик посередине и сгенерированный случайным образом ответ, на который могло повлиять что угодно. А хуже всего, что нейросеть не сомневается — она всегда «знает» и делится этим «знанием», даже если придумала его на ходу из обрывков разрозненных фактов.

Нам довелось стать свидетелями когнитивной трансформации: люди меньше принимают решения — какой источник выбрать, как вычленить главное, как структурировать текст, какое слово подобрать. Слишком много вопросов? Возможно, но именно поиск ответов на эти вопросы заставлял вникать в тему и запускать когнитивные процессы в голове. А сегодня мы не пишем, но редактируем. Не ищем, но проверяем. Из генераторов смысла становимся редакторами сгенерированных черновиков.

// Илья Власов