Как искусственный интеллект обесценивает работу эксперта

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»:

  1. Исполнитель. ИИ в руках конкретного специалиста выполняет техническую работу, собирает информацию, структурирует материалы, находит варианты. Здесь риск минимален.
  2. 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.
  3. 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:

Расскажите коллегам:
Комментарии
Елена Басалаева пишет:
Евгений Равич пишет:
Но дайте ссылку.- заинтриговали.
Евгений Равич пишет:
Нигде выше мной не говорилось, чо пациент вообще должен разбираться (!) в лечении. Он приходит за профессиональной и квалифированной помощью и никому ничего не должен, кроме ответов на вопросы. О кругозоре упоминаете только Вы.

Вот я и сожалею, что о кругозоре никто не задумывается в достаточной мере. По поводу того, должен или нет пациент разбираться в лечении, вопрос дискуссионный. Но на практике на него давно ответили даже в чисто юридической плоскости: должен. Поэтому теперь мы все подписываем "информированное согласие".

Это для прокурора.

Моя же точка зрения на это такова. Здоровье пациента - это сугубо личное дело пациента.

Вовсе нет.

Все же медицинская информация - не шаманские знания, и врач вполне способен пациенту все объяснить, а пациент способен понять и сделать свой личный выбор.

Неожиданно. То есть пациент в тяжелом или критическом  состоянии, с плохими диагнозами или просто в реанимации может принять правильное решение о собственном лечении?

Ссылка, которую просили:

https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=269713&pubrole=100&show_refs=1&pubcat=risc

Спасибо! Жаль, что коневодство от меня слишком далеко. Но в списке публикаций нашел Ваши статьи о микроэлектронике и с интересом прочитал. Вас заинтересовала и эта тема?

Павел Егоров пишет:
Текст ИИ — не просто убедительность. За гладким стилем скрывается глубокий анализ терабайтов данных, недоступный человеку.

 

Это уже из моей практики, при работе с ИИ необходимо контролировать не только правильность ответа, но и сохранение исходной модели задачи.

ИИ может:

получить правильную исходную постановку, НО

  • незаметно изменить её;
  • построить внутри новой постановки безупречную логику
  • убедительно доказать правильность уже изменённой конструкции.
Елена Басалаева пишет:
Ссылка, которую просили: https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=269713&pubrole=100&show_refs=1&pubcat=risc

Спасибо за ссылку! С интересом прочитал "ВОЗМОЖНОСТИ ПРОРЫВА
В ЭЛЕКТРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ: АНАЛИЗ
УСЛОВИЙ И СРОКОВ
".

Интересный обзор достижений. Вызвал симпатию оптимистичный взгляд на развитие. Подкупило упоминание спутниковой навигации. Немного в теме развития оной в 60-х годах.

Николай Сибирев пишет:
Анатолий Курочкин пишет:
Абсолютно верно! Эксперт имеет практически мнение, исходящее из его опыта. Наука ограничена доказательствами, эксперт, смею сказать, может просто оценивать отдельные фактор

я. бы добавил сферу леятельсти... 

  • Электротехника. 
  • Маркетинг.
  • Управление.
  • Стратегия. 
  • Персонал и т.д. 

... почуствуйте разницу...

А поясните, пожалуйста, о каком добавлении вы пишете? Куда добавить к моей мысли?

Как вы сможете оценить эксперта, если вы сами не являетесь экспертом в конкретной области. 

это не так просто, как кажется, причем я про себя... Как я могу понять собеседник избирается в теме, в которой я не разбираюсь, но мне это нужно слишком часто. 

Николай Сибирев пишет:

Как вы сможете оценить эксперта, если вы сами не являетесь экспертом в конкретной области. 

это не так просто, как кажется, причем я про себя... Как я могу понять собеседник избирается в теме, в которой я не разбираюсь, но мне это нужно слишком часто. 

Думаю, что оценить эксперта, если вы сами не являетесь экспертом в конкретной области практически невозможно. Здесь, на мой взгляд, более важна оценка рисков. И именно способность оценить риски из выводов эксперта важнее.

Был у меня довольно типичная ситуация. Строился завод, нужна была своя учетная система в ограниченных сроках. Нас было трое с разными взглядами и оценками. Владелец принял мою экспертную оценку. Наши оценки отличались, у всех была своя разуманая логика. У владельца своя.

Здесь для меня показателен судебный подход. Судья использует заключение эксперта, как одно из доказательств, но совершенно не обязан принимать его выводы. 

 

Анатолий Курочкин пишет:
Здесь для меня показателен судебный подход. Судья использует заключение эксперта, как одно из доказательств, но совершенно не обязан принимать его выводы. 

Это так, но при кассации в вышестоящем суде, это можно использовать как основание для кассации и для обоснования своей позиции, нижестоящий суд проигнорировал заключение эксперта.

Поэтому, заключение эксперта должно быть отражено в судебном решении.

Кстати, опытный адвокат помимо того, что пытается обеспечить нужное решение, обязательно готовит основание и аргументы для кассации.

Михаил Лурье пишет:
нижестоящий суд проигнорировал заключение эксперта.

Верно, но есть нюанс: экспертиза должна быть подтверждена официальной бумагой. Так, например, оценка аккредитованного оценщика, а не "на глаз оценили", заключение центра судмедэкспертизы, а не "соседке показалось" и проч. Здесь экспертиза определяется именно бумагой на руках.

И ровно это позволяет делать такую оценку очень гибкой: лично знаю оценщика, который в рамках допустимых границ сделает текст "по заявкам заказчиков". Печать на отчете превращает такое поделие в официальный экспертный документ. Разумеется, являясь экспертами в области, и оценщик, и заказчик прекрасно понимают качество такой "экспертизы". Однако для суда она подойдет.

Анатолий Курочкин пишет:
Думаю, что оценить эксперта, если вы сами не являетесь экспертом в конкретной области практически невозможно. Здесь, на мой взгляд, более важна оценка рисков. И именно способность оценить риски из выводов эксперта важнее.

Тоже верно, и тоже есть нюансы:

1) оценить даже специалиста неэксперт не сможет - отчасти по этой причине экзамены принимают люди с дипломами более высокого ранга. Но даже среди экспертов могут быть разногласия, и тогда один другого вполне может не только считать, но и объявить неэкспертом, сказать, что решение, которое предложено, не может работать. Но оно работает. Один из наиболее показательных примеров - потерянные башни-близнецы в Нью-Йорке: инженеры считали проект без несущих колонн просто невозможным. Теперь то инновационное решение применяют практически повсеместно.

2) оценить риски из выводов эксперта также неэксперт может оказаться не в состоянии. Пример: последние несколько лет многие брокерские дома агитируют население покупать акции. И кто-то покупает. При этом кривые процентных ставок и в отчетах брокеров, и на Мосбирже оказываются инвертированными: деньги сегодня стоят дороже, чем в будущем. Покупка акций в таких условиях в целях инвестиций с неизбежностью ведет к потере капитала, что мы и можем видеть по динамике индексов. Были ли неправы брокеры - нет: они просто не подчеркнули нужные места (спекуляция, короткие продажи и проч.). Стало ли от этого проще потерявшим деньги - тоже нет. Ценность такой экспертизы для неэксперта может вполне быть отрицательной, и тогда даже ИИ в этом плане сможет помочь сильнее признанного эксперта.

Антон Соболев пишет:
Один из наиболее показательных примеров - потерянные башни-близнецы в Нью-Йорке: инженеры считали проект без несущих колонн просто невозможным. Теперь то инновационное решение применяют практически повсеместно.

Я слышал, что если бы для термозащиты стального каркаса использовали асбест, который был запрещен по экологическим соображениям, то близнецы бы устояли.

Они же упали не сразу в результате ударного воздействия, а где-то минут через 40 в результате горения керосина самолета и в связи с этим снижения прочности каркаса, сталь пришла в состояние текучести и произошла потеря устойчивости и прочности.

Колонны, возможно, скомпенсировали бы потерю устойчивости и прочности стального каркаса.

Это разумеется общие соображения, а не экспертная оценка.

Михаил Лурье пишет:
Антон Соболев пишет:
Один из наиболее показательных примеров - потерянные башни-близнецы в Нью-Йорке: инженеры считали проект без несущих колонн просто невозможным. Теперь то инновационное решение применяют практически повсеместно.

Я слышал, что если бы для термозащиты стального каркаса использовали асбест, который был запрещен по экологическим соображениям, то близнецы бы устояли.

Они же упали не сразу в ударного воздействия, а где-то минут через 40 в результате горения керосина самолета и в связи с этим снижения прочности каркаса, сталь пришла в состояние текучести и произошла потеря прочности и устойчивости.

Колонны, возможно, скомпенсировали бы потерю прочности и устойчивости.

Это разумеется общие соображения, а не экспертная оценка.

Там была особая марка стали, специально разработанная под проект: архитектор очень стремился к безопасности людей. А в части ударной нагрузки - здания проектировались с учетом попадания нескольких самолетов. Это специально подчеркивалось экспертами: аналогия с москитной сеткой - если ее проткнуть карандашом, повреждаются только соседние ячейки.

Есть достаточно редкая запись, которая рассказывает об инженерной стороне проекта. На 32:53 как раз обсуждается попадание самолета. В целом, многие решения в строительстве просто не существовали до проекта WTC.

1 21 23
Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
75% россиян задумываются об увольнении из-за напряжения на работе

Мысли «еще немного – и уволюсь» – реакция на накопившуюся усталость и эмоциональное выгорание.

Регионы-лидеры по росту числа вакансий с корпоративными пенсиями

Компании все чаще используют корпоративные пенсионные программы для привлечения сотрудников старшего возраста.

Бизнес стал больше платить фрилансерам

Средняя выплата выросла на 19%.