Помните фильм «Приключения Электроника»? Когда-то песня «До чего дошел прогресс» казалась веселой фантазией о будущем: роботы должны были избавить человека от рутины и тяжелой работы. Спустя полвека оказалось, что авторы фильма были гораздо прозорливее, чем могли предположить. Люди начали передавать машинам не только работу, но и право думать, советовать, убеждать и даже становиться авторитетом. Любопытно, что финал фильма тоже оказался «прозорливым». Электроник так и не смог заменить человека – Сыроежкину все равно пришлось самому учиться, сдавать экзамены и принимать решения. Обсудим, как не потеряться на фоне искусственного интеллекта.
Когда ИИ стал авторитетом
После публикации моей статьи про когнитивный аутсорсинг один из читателей задал в комментариях закономерный вопрос: действительно ли эти процессы уже происходят в бизнесе или пока остаются скорее теоретическими рассуждениями? Да, они не просто происходят, а развиваются стремительно и неуправляемо. Несколько свежих примеров с полей.
На днях в Москве проходил крупный международный форум по превентивной медицине. В программе были выступления профессоров, психиатров, психологов, руководителей медицинских организаций и практикующих врачей. Искусственный интеллект не был центральной темой мероприятия. Однако именно он постоянно возникал в разговорах, комментариях и обсуждениях. Кратко перескажу три ситуации, которые произошли во время мероприятия, и одну ситуацию из своей практики.
1. Человек перестает различать инструмент и эксперта
Первый разговор у меня состоялся с известным врачом, доктором наук, который рассказывал о сложностях продвижения своих научных идей. В процессе беседы выяснилось, что он решает эту проблему сам: примерно раз в месяц просит ChatGPT разработать для него маркетинговые шаги, инструкции, планы.
Само по себе использование нейросетей не вызывает вопросов. Вопрос возник позже. Оказалось, что оценить качество предложенных стратегий и планов он не может. Не может понять, насколько предложенные ИИ решения действительно работоспособны, какие риски они несут, каковы возможные последствия для репутации и бизнеса. И главное, принесут ли технологии желаемый результат в виде клиентов. Хотя, написано очень убедительно.
В чем здесь проблема? Высокая экспертность в одной профессиональной области неожиданно начинает восприниматься как основание доверять ИИ в совершенно другой сфере, и полагать, что можно справиться с новой экспертизой. При этом отсутствует главный элемент любой профессиональной работы – способность аргументированно оценить качество результата. По сути, человек начинает доверять не специалисту по маркетингу или коммуникациям, а тексту, который выглядит убедительно.
2. Эксперт становится оператором рекомендаций нейросетей
Вопрос прозвучал от врача-гомеопата. Все чаще пациенты приходят на прием уже с готовыми рекомендациями, сформированными ИИ. От врача больной просит не диагностики и не назначения лечения, а лишь проанализировать и подтвердить то, что искусственный интеллект «не ошибся». Пациент решил, что он сэкономил на приеме, назначив себе лечение самостоятельно, и убежден, что получил отличное решение своих проблем.
Таким образом, роль специалиста стремительно обесценивается. Многолетний опыт, образование, клиническая практика уже не имеют значение, они начинают использоваться не как экспертиза – для принятия решения, а для проверки решения, которое предложила нейросеть. Врачи пока не знают, что с этим делать, боясь отказать, не выполнить свой долг или потерять клиента.
Самое опасное здесь – подмена ответственности. Искусственный интеллект предлагает вариант, но отвечать за последствия все равно придется врачу. Поэтому в подобных ситуациях, похоже, врачам придется обучаться взаимодействовать с такими пациентами по-другому.
На вопрос врача «Что делать с такими ситуациями?» мне показалось простым и очевидным следующее решение. Такому пациенту достаточно задать всего два вопроса:
- «Покажите, пожалуйста, на каких научных фактах и практических исследованиях основаны рекомендации, как вы их анализировали?».
- «Вы предлагаете мне взять на себя юридическую и профессиональную ответственность за лечение, которое назначил вам ChatGPT?».
Уверена, что после второго вопроса разговор изменится. Потому что для пациента должно стать очевидным, что ответственность по-прежнему остается в руках человека, а не у машины.
3. ИИ становится главным советчиком
Во время одной из панельных дискуссий на форуме известный психиатр говорила о стремительном росте случаев самолечения с помощью искусственного интеллекта. Люди, страдающие от тревожности и депрессий, сами назначают себе антидепрессанты, хотя препараты должны назначаться исключительно докторами, и некоторые – по рецептам.
Руководитель крупного регионального санатория поделилась другой проблемой: она не знает, что делать со своими сотрудниками, которые массово обращаются к ChatGPT практически по любому рабочему вопросу. От этого уже начали сыпаться внутренние бизнес-процессы, расти ошибки, размывается ответственность, управление выходит из-под контроля.
Эти ситуации кажутся совершенно разными. На самом деле они описывают один и тот же процесс: человек перевел искусственный интеллект из инструментария в истину первой инстанции, к которой человек обращается за ответом. Не к коллеге, не к наставнику, не к профессиональному сообществу, не к собственному анализу – именно к нейросети. Это означает, что меняется не технология работы, меняется сама культура принятия решений.
4. Спорят не люди, а нейро-ответы
Еще одна ситуация возникла уже в нашей практике. Во время разработки маркетинговой стратегии для медицинской клиники сотрудники клиента (врачи и косметологи) параллельно подготовили собственную версию с помощью ChatGPT. При обсуждении проекта произошло неожиданное. Врачи начали спорить с маркетологами, опираясь не на исследования рынка, не на собственный опыт работы с пациентами и даже не на результаты предыдущих коммуникационных кампаний. Главным аргументом стали рекомендации нейросети.
Получается, что разговор шел уже не между специалистами разных профессий, опыта и экспертизы. Фактически спорили две версии текста, одна из которых автоматически получила более высокий уровень доверия только потому, что была создана ИИ. Но ответить на вопрос, почему вы так безоговорочно верите результатам ИИ, заказчик не смог.
Почему развивается когнитивный аутсорсинг
Если посмотреть на все эти истории вместе, становится очевидно: люди сами начали передавать «в руки» искусственному интеллекту авторитет. На протяжении многих лет авторитет формировался через опыт, ошибки, практику, профессиональную репутацию и ответственность. Теперь, если ответ сформулирован уверенно, структурированно и звучит убедительно, его начинают воспринимать как экспертное мнение независимо от того, кто является автором.
Получается парадоксальная ситуация: искусственный интеллект не несет ответственности, не обладает профессиональной репутацией, не принимает решений, не отвечает за последствия. Но именно ему люди начинают доверять раньше, чем специалисту, который учился профессии десятилетиями. И это, пожалуй, более серьезный вызов, чем когнитивный аутсорсинг. Потому что передается уже не только процесс мышления, а право быть экспертной инстанцией.
Еще одна причина, почему когнитивный аутсорсинг развивается так быстро. Моя практика показывает, что человек постепенно начинает сравнивать себя с искусственным интеллектом, но по совершенно некорректным критериям. Например, восхищаться тем, что нейросеть за несколько секунд анализирует тысячи страниц текста, сопоставляет огромное количество источников, мгновенно находит закономерности и формирует ответ. Незаметно начинает примерять суперспособности машины к человеческому мозгу. И вот уже кажется, что он и маркетолог, и копирайтер, и редактор, и медик, и дизайнер в одном лице.
Красивые структурированные тексты от ИИ вводят мозг в заблуждение: начинает казаться, что хороший специалист должен знать столько же, так же быстро отвечать и ориентироваться в любой теме, так же легко оперировать огромными массивами информации. Но в этой гонке человек обречен проиграть еще до начала. Он пытается конкурировать с машиной именно в том, для чего машина и была создана:
- Компьютер хранит информацию – человек никогда не сможет хранить столько же.
- Компьютер обрабатывает миллионы параметров одновременно за секунды – человек физиологически на это неспособен.
- Компьютер не устает, не забывает и не испытывает когнитивной перегрузки – мозг человека работает совсем по другим принципам.
Поэтому попытка стать похожим на искусственный интеллект заранее обречена. Осознавая свои физические ограничения, человек начинает считать себя менее компетентным, особенно в сравнении с коллегами по цеху, которые «усилили» без перепроверки свои разноплановые компетенции с помощью ИИ.
Дело в том, что профессиональная ценность человека не заключается в объеме памяти или скорости выводов. Настоящий эксперт отличается тем, что умеет выделить главное среди огромного количества фактов, понимает, каким источникам можно доверять, видит то, чего нет в данных, замечает противоречия, чувствует контекст, учитывает человеческие последствия своих решений и способен сказать одну важную фразу, которую искусственный интеллект никогда не сможет произнести осмысленно: «Я не знаю. Давайте сначала разберемся».
Получается, вместо того чтобы изменить критерий собственной ценности, человек начинает пытаться соответствовать машине. Это абсолютно проигрышная стратегия, и это очевидно, ведь ни один ИИ никогда не станет человеком в количестве прожитого опыта.
Как остановить когнитивный аутсорсинг
После первой статьи в комментариях несколько раз звучал вопрос: «Хорошо, а что делать? Запретить сотрудникам пользоваться нейросетями?». Нет, это невозможно и бессмысленно. Искусственный интеллект встроится в профессиональную жизнь, как когда-то интернет, поисковые системы и смартфоны.
Проблема не в технологии, а в более глубоком явлении – разрывом между знанием, принятием решений и ответственностью, которые формирует сам человек. Поэтому вопрос руководителя должен звучать совершенно иначе. Не «Как использовать ИИ?», а «Как изменить управление людьми, которые уже работают вместе с искусственным интеллектом?».
На протяжении десятилетий действовало простое правило профессионального мира: кто принимает решение, тот и несет за него ответственность. Поэтому ценились опыт, образование, практика, умение сомневаться и способность прогнозировать последствия своих действий. Теперь человек сам начинает разрушать эту связь.
Люди доверяют рекомендациям системы, которая не может ошибиться в человеческом смысле этого слова, потому что не отвечает за последствия своих советов:
- Не потеряет деловую репутацию.
- Не окажется ответчиком в суде.
- Не будет объяснять руководству, почему стратегия не сработала.
- Не столкнется с пациентом, которому стало хуже.
Все это по-прежнему остается задачей человека. Получается, что человек использует ИИ не как автоматизацию отдельных процессов, а как автоматизацию авторитета.
Как проверить, что ИИ усиливает мышление сотрудников
Мы практикуем принцип, который назвали «Правило трех уровней использования ИИ»:
- Исполнитель. ИИ в руках конкретного специалиста выполняет техническую работу, собирает информацию, структурирует материалы, находит варианты. Здесь риск минимален.
- Консультант. При необходимости ИИ предлагает собственные гипотезы, показывает альтернативы, помогает увидеть слабые места, аргументирует, заставляет человека думать, но решение принимает сам человек. Это уже требует профессиональной экспертизы.
- Эксперт. Вот сюда ИИ попадать не должен никак. Если человек перестал понимать, почему именно такое решение считается правильным, если не может самостоятельно защитить вывод, значит, произошла подмена экспертизы. Именно здесь начинается когнитивный аутсорсинг.
Возникает новый вопрос: «Почему ты считаешь именно это решение правильным?». Если сотрудник способен объяснить, какие аргументы, ограничения, риски, почему он отверг другие варианты, значит, ИИ усилил его мышление.
Новая управленческая практика выглядит так: оценивать качество мышления. Можно не спрашивать прямо об использовании нейросетей. Просто в ходе рабочих дискуссий уточнять, почему сотрудник принял именно такое решение, какие альтернативы рассматривал, какие риски увидел и что готов защищать как собственную профессиональную позицию. Пока человек способен ответить на эти вопросы, искусственный интеллект остается инструментом.
Выводы
Умение пользоваться технологией – это не преимущество. Новой управленческой компетенцией и конкурентной форой будут обладать организации, которые обучат сотрудников сохранять авторство человеческих решений и способность формировать интеллектуальную самостоятельность.
Также читайте:
Гомеопатия это очень тонкая вещь, тут наверняка нельзя пользоваться ИИ, нужен личный прием хорошего специалиста.
А вот как лечить какую-нибудь сезонную простуду даже в телевизионных передачах рекомендации могут дать.
Вы правы, но это никто и не отрицает. Тонкость в том, что ИИ становится, или станет массовым для врачей, учителей, военных и так далее. Как правило, люди стараются использовать технологии в простейшем варианте.
И ваше использование не затрагивает других людей, вот ведь в чем вопрос. Военные, которые разгромили школу по рекомендации ИИ тоже не считали себя дураками.
Я писал уже про мою работу с гомеопатией в качестве программиста. Согласен с вами. Просто на рынке полно шарлатанов. Хороший гомеопат способен на удивительные вещи. Испытано на себе и десятке моих знакомых. У гомеопатов есть такие книги "Materia Medica". Это огромные справочник, огромный свод знаний и практик. Перед приемом они досконально изучают вашу историю жизни - болезни, привычки и прочее и только потом выносят свое решение. Работа очень тонкая! А-то, что существует в массовом секторе, часто просто пустая трата денег.
На Луне уже контейнеры грузим, обратную загрузку считаем, экономику сводим.
А кто-то всё ещё думает, что можно взять чужую схему, вставить своё имя и сказать “это я придумал”.
Ну-ну. Пусть ИИ напишет хоть тысячу планов, но если ты сам не понимаешь, где тут тоннаж, где квота, а где переход рисков — ты не руководитель, ты просто чтец.
И не надо прикрываться “цифровым прогрессом”. Прогресс — это когда груз ушёл. Остальное — слова.
Надо думать своей головой, а не искусственной! (Цитата запатентована и распространению без оплаты не подлежит.)
Слушайте, в целом статья описывает исключительно деградацию человечества, а не проблему ИИ. И почему виноват ИИ мне не понятно.
Правильно же написано, про три уровня использования ИИ, и никто не заставляет человека уходить на третий уровень!
Главный вывод?! Как раз умение пользоваться технологией - это и есть преимущество! Ею надо уметь пользоваться, чтобы не полагаться как на истину в последней инстанции.
Из личного опыта работы с Джипити. Какой вопрос ты ИИ задашь, такой вопрос и получишь! И да, он никогда не выдает корректного ответа с третьего раза (первые два я даже не рассматриваю), но с учетом той информации которую ы в нее загружаете, на четвертый пятый раз, вы получите нормальный материал.
Кстати, если вернутся проблеме описаной в первой случае: а почему тот же доктор наук за грузил аналитику в джипити, после месяца работы и не заставил сделать корректировку? Вопрос не в ИИ, а в том, человек максимально деградирует и не хочет ничего не делать.
вы абсолютно правы. спасибо за здравую логику. По поводу первого случая оточните, пожалуйтса, что вы имеете в виду? Сейчас мне кажется, что интерпретация такая: : врач может стать специалистом по маркетингу?
тогда вопрос: почему бы больному (пациенту) не загрузить похожие симпотомы и не получить заключение и не начать по нему самолечение?
как минимиум, если совсем примитивно, врач может или должен тогда идти с этими ии-шными выводами к специалисту и потдвердить или опровергнуть, или скорректировать выданныке ИИ маркетинговое предложение. Чтобы сэкономить время, деньги, побороться со своими сомнениями и т.д.
вы говорите, что с 5 раза ИИ выдает корректный ответ. Да, играться по 5-10 раз может только эксперт, на мой взгляд. Тогда безусловно вы точно можете определить, что теперь ответ корректный. А если человек не имеет ни образования, ни опыта, ни экспертизы, то сколько бы ответов не давал ИИ, то он не сможет оценить его правильность и практическую применимость, еще и с оценкой рисков и возможностей.
Вы ответили на собственный вопрос с моей точки зрения. Эксперт это его собственные знания и его собственный навык мышления это критерий его эффективности.
Проблема Кочеты информация всегда стояла, стоит и будет стоять от этого никуда не деться.
Я его редко использую, а тут как-то случайно решил полноценно поработать, тема не очевидная. Куча интеллектуальной пурги, но красиво и умно поданнной.
По факту это черновик набросок, который дальше надо дорабатывать, а это уже другая задача.
скорее еще раз закрепила. 2 статьи подряд я пишу о том, что ИИ - это всего лишь инструмент в умелых или неумелых руках. И результат - соответствующий будет всегда. но ответственность за косяки - не на ИИ, а на человеке. Но человек упорно игнорирует последствия.
Если финансист ошибается в расчетах и делает ошибки в формулах, которые приводят к проблемам для компании, то наказывают не программу ексель)))
то же самое - с любым другим инструментом. и ИИ - не исключение.
просто забавно читать некоторые комментарии, где люли пишут не о логике, а о своих страхах и особенно, о страхе неизвестности... Комментарии - это отличный материал для анализа и исследований
Гюльмира, здравствуйте! Очень интересная статья. Не совсем понятно, когда именно возникает отношение когнитивного аутсорсинга. Чтение профессиональной литературы и следование рекомендациям - это когнитивный аутсорсинг или нет? Например, базовый учебник по профессии полон правилами и рекомендациями, на основании которых принимаются решения. Отличие от ИИ, возможно, было бы можно провести на уровне автоматизации принятия решения. В этом случае - наверное, 100% попадание. Но тогда зачем человеку знакомиться с решением, которое предложил ИИ? Чтобы быть в курсе? Но разве знакомство с решением не подразумевает ответственности точно также, как и в случае с учебником и дипломированным специалистом? Чтение не делает человека рабом решений автора, а последователем его методологии. Например, в психологии есть разные направления (психоанализ, НЛП и пр.) - зависимость позиций и взглядов от принадлежности к направлению прослеживается. Не слишком ли мы отдаемся во власть ИИ, чтобы боятся его решений?
На самом деле LLM работают очень шаблонно - выбирают наиболее общие варианты. Поэтому они требуют очень высокого профессионализма. В своей деятельности сталкиваюсь, что нейросети дают неправильную оценку РЕАЛЬНЫХ бизнес-кейсов. Это происходит из-за того, что запросы даются ОБЩИЕ без детального описания всех факторов влиющих на принятие решения. А пользователь, как правило, не способен их описать и многие важные моменты (в терминологии LLM контекст) опускает, считаю "что это понятно и так". Что касается медицинских рекомендаций ИИ, то тут та же ситуация - как правиль полный контекст ИИ не сообщают. Из-за этого "переворачивание" мнения LLM на одну и ту же ситуацию рядовое явление. Если ко мне приходят с мнением "а ИИ вот так сказал" всегда спрашиваю, а что Вы спросили. И начинается обсуждение вопроса. А потом обсуждение ответа. На выходе просят, что бы помогал находить "общий язык" с ИИ:-)
+ 200 % и реальных бизнес ситуаций. Странно, что кто-то этого не понимает.
Это уже реальная проблема, который уже не отчасти к сфере промпт инжиниринг.