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:
Здравствуйте! Вы точно изложили суть проблемы. Поэтому она и вызывает столь бурные вопросы и дискуссии. Я в одном из комментариев написала свежий случай, который стал громкий новостным поводом этого лета - полная отмена защиты дипломных работ в Сочи по причине того, что 90% работ написаны ИИ. То есть отказ человека думать, искать решения, анализировать, пытаться что-то понять и разобраться в сути вопроса - -то, с чем сейчас сталкиваемся.
Базовый учебник по профессии, вы говорите? Это выстраданный методом проб и ошибок, анализа других трудов, труд человека (мы сейчас не даем оценку правильный или неправильный результат, т.к. это уже вопрос экспертизы, иначе можно незаметно обесценить все, что было открыто и создано большим количеством людей). а ИИ что сегодня создает? ничего))) он просто крутит прошлыми разработками человека - берет наработанный человеком труд и выдает на базе запрограммированного алгоритма не НОВЫЕ РЕШЕНИЯ, а свою убедительную интерпретацию прошлого, но новыми словами. И большая часть всего материала еще и "украденная" - именно на ней обучают машину. И если это попадает в руки человека, далекого от профессии (как я написала в примерах), то и результат будет соответствующим.
не секрет, что Гугл собирает без нашего разрешения данные, которыми мы обмениваемся по сети и на них строит датасеты и обучает машину. О чем мы тогда говорим?
Или еще логические тенденции- я сомневаюсь, что кто-то из комментаторов готов, придя на прием к дипломированному врачу, услышать от него, что его лечение теперь зависит от ИИ, т.к. диагноз вам поставил ИИ, протокол лечения назначил ИИ, а врач только подтвердил. Вернется человек к такому специалисту повторно? и будет ли лечиться у него по ИИ-заключению? Можно много говорить о достоинствах ИИ (их никто не отрицает), но думаю, что лукавством тут не прикрыться никак)))
Если ИИ станет официально нести ответственность, тогда возможно всё. Но только как? Ответственность через отключение от розетки? Сущность ответственности в ее конечном объеме. С ИИ она переносится на человека полностью: либо на эксперта с дипломом, либо на обывателя со смутными представлениями о предмете. За саму информацию никто ответственности не несет. Поэтому для цивилизации важен не тест Тьюринга, а, как ни странно, наличие чего-то вроде души. :)
В ответ на: "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." Чтобы этого не было, врач должен по своей специальности стать экспертом на уровне ИИ (или лучше!). Именно по своей специальности и именно для "этого", пришедшему к нему, конретного пациента! Поэтому в ЧувГУ и создали курс "ИИ в медицине". Ниже обобщенный (короткий, кому надо могу прислать длинный-подрорбный) "отзыв - сравнение" курса ЧувГУ и курсов в США, Китае, Индии. Сравнение с курсами других вузов России (правда их практические нет!))) тоже есть. Отзыв краткий:
Курс "ИИ в медицине", который мы читаем в ЧувГУ уже 4 год. Сравнительный анализ нашего курса с похожими курсами в США, России, Индии и Китае:
Учебно-научно-проектный курс «Искусственный интеллект в медицине» не только соответствует мировым тенденциям, но и предлагает уникальную для российского образовательного ландшафта модель.
• В сравнении с США: курс предлагает более сфокусированный, краткосрочный и максимально прикладной аналог лучших зарубежных практик (в частности, на примере Университета Джонса Хопкинса), адаптированный под специфику российского здравоохранения и его регуляторные требования.
• В сравнении с Россией: курс является пионерским в создании интегрированной образовательной среды, где обучающиеся не изучают ИИ абстрактно, а непосредственно применяют его для решения профессиональных медицинских задач, разрабатывая функционирующие и готовые к внедрению инструменты.
• В сравнении с Индией: несмотря на расширение медицинского образования в области ИИ за счёт национальных инициатив, ознакомительных модулей и специализированных магистерских программ, ваш курс уникально восполняет разрыв между теоретическим ИИ и клинической практикой, делая акцент на разработке готовых к пилотному внедрению моделей с учётом локального контекста здравоохранения.
• В сравнении с Китаем: китайский подход отличается системной, директивной интеграцией ИИ-грамотности в учебные планы, нередко в качестве обязательного компонента. Сильной стороной вашего курса, напротив, является проектно-ориентированная модель «обучение через создание», результатом которой становится портфолио реальных студенческих разработок – особенность, выгодно отличающая его от программ, нацеленных преимущественно на формирование общей грамотности.
Резюмируя, ваш курс представляет собой самобытный и новаторский вклад в глобальный ландшафт медицинского образования в области ИИ, сочетая практическую направленность, непосредственное клиническое применение и ориентацию на создание готовых к внедрению решений.
Коллеги, объясните, пожалуйста, кто в курсе.
Понятно, что Гугл технически может собирать данные из переписки через почтовый сервис Гугл или через его другие сервисы, может быть через Андроид.
А собирает ли он или какой-то другой ИИ из чужих сервисов, например, из нашего Сообщества Exe, где мы сейчас общаемся?
Ведь чтобы иметь доступ к статье надо иметь учетную запись на Exe, он ее получает или как-то обходит это?
Есть другие электронные журналы и сервисы, где может быть полезная информация, но там надо за регистрацию заплатить, так Гугл или другой ИИ покупает регистрацию или опять же как-то обходит.
Может есть какая-то договоренность, по которой Гугл или другой ИИ имеют доступ к разным источникам информации или есть какая-то универсальная backdoor?
А это возможно? И по каким параметрам Вы сравниваете?
Вот по-этому я и написал свой пост: "Поэтому в ЧувГУ и создали курс "ИИ в медицине". Ниже обобщенный (короткий, кому надо могу прислать длинный-подрорбный) "отзыв - сравнение" курса ЧувГУ и курсов в США, Китае, Индии. Сравнение с курсами других вузов России (правда их практические нет!))) тоже есть."
Вопрос в том, нужно ли Гуглу собирать всю информацию или достаточно выборок.
Вы процитировали не меня:)
Во времена СССР, наши партнеры с другой стороны железного занавеса получали наши научно-популярные журналы и анализировали информацию из них.
Сейчас многие из этих журналов существуют и у них есть электронная версия, обычно эти журналы можно получать в электронном виде по платной подписке, возможно они для кого-то и сейчас представляют интерес.
Собирают все, включая наш форум. Вот реальный анализ одного из форумов, который я администрируют. 59 процентов посетителей - боты из Китая. Ну и остальные по мелочи.
Учетка не нужна, а комментарии боты не пишут.
Данных по екзе у менянет, естесственно, но думаю, что поакзатели раз в десять больше.