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
Евгений Равич пишет:
Елена Басалаева пишет:
Евгений Равич пишет:
Кому Вы предлагаете это сделать?

По сути, делать может кто угодно. Тот, кто первым проявит инициативу, тот первым снимет самые жирные сливки, сиречь, получит свой капитал. Все великие состояния эпохи создавались так, или примерно так. Форды, Рокфеллеры, Путилов, Обухов, Нобели, Елисеев...список длинный

Понял. Но сомневаюсь, что перечисленные Вами действительно думали о глобальном лидерстве через десятилетия.

Но в свете того, что мы пытаемся подходить с позиций доказательной науки и ее плановой части, а не только опираясь на личную предпринимательскую инициативу, то готовить общество и создавать институты логичнее государству, а запускать производства, массовизировать продукт и использовать передовые технологии логичнее предпринимателям. Так что мы снова приходим к ЧГП.

В итоге - ЧГП. Понял. 

Евгений Равич пишет:
Сильное утверждение. Какими данными Вы пользуетесь?

Я много читаю, причем разных авторов. И делаю свои выводы. В данный момент дочитываю книгу о семействе Порше и их производтвах, перевод с немецкого. До этого прочитаны книги о смействе, владеющим БМВ, и о семействе, владеющем ФИАТ. Еще раньше - о Крайслере, включая Ли Якоку и не только...ну много чего я читаю. Хотелось бы читать больше, но времени не хватает.  Список того, что хочу прочесть у меня длинный и я его постепенно осиливаю. Читаю.

Весьма подробные истории, включая цифровые справки. Любопытных деталей весьма много всплывает. Ну а современное состояние и текущие проблемы легко узнать из интернета.

Конечно. Но я не нашел там данные о том, что VW Group использует труд, описанный Вами выше.

В 2025г. у VW Group было 111 заводов во многих регионах, включая мощности в Китае. И много брендов, от массовых до премиальных и люксовых.

Евгений Равич пишет:
Если ближе к реальности - почему Вы вспомнили именно AMD?

Мы же про микру с Вами говорили. А у АМД много историй с литографами связано. Литографы делают не во всех странах, как и самолеты, например. Но, строго говоря, АМД хоть и "голландская", но диктуют ей что делать и что не делать США. Но это уже совсем другая история.

Полагаю, что Вы говорите об ASML.

Евгений Равич пишет:
И что же случилось с большой тройкой, но не с японскими автозаводами в США, где работает та же сила?

Подробно анализировать не буду - это долго по времени, и требует серьезного сбора и анализа информации. Но навскидку скажу так:

1. Профсоюзы. Японские компании в США сознательно строят непрофсоюзные модели. И заводы строят там, где рабочая сила дешевле, а профсоюзное движение традиционно слабее. Алабама, Джорджия, Тенесси, Техас.

2. Локализация. У японцев в США локализовано 40-50%, это по сути отверточная сборка. А еще учтите дешевую йену. Но даже и эта оставшаяся половина состоит не из "чисто США", а того, что производится в Мексике, например.

Многие модели большой тройки (двойки) выпускаются в Канаде и Мексике. Некоторые - вообще не выпускались на заводах в США.

А про структуру цены американского автомобиля я уже спрашивал выше. Посмотрите на долю пенсионных накоплений. Когда-то впечатлило.

Евгений Равич пишет:
Технологии - не у нас - безусловно есть и постоянно улучшаются. Весь мир этим пользуется.

У меня, как и у моей начной школы несколько иной взгляд на этот вопрос. Мы разделяем в плане технико-технологического развития рационалистическое развитие и эвристическое. Первое - про постепенное улучшение технологий пока они не дойдут до своего предела производительности. Это именно то, про что вы написали. Второе - это взрывной рост производительности и даже появление новых отраслей промышленности в результате появления новых технологий, составляющих основу ПР.  Появление и широкое распространение парового, а затем ДВС изменило мировую промышленность кардинально. И жизнь. Появление и распространение ПК изменило промышленность и жизнь. Все это примеры эвристического развития технологий.

Одно другому не мешает.

Новые продукты и технологии появляются, что-то выживает (это не обязательно), совершенствуются, выходят на рынок и начинают жить своей жизнью, конкурируя с тем, что придумали в предыдущих сериях.

Существующие продукты и технологии развиваются и улучшаются, пока они еще нужны.

А для появления, развития и широкого внедрения технологий даже на уровне страны нужен определённый - высокий - уровень науки, промышленности, материалов, сырья, количества и качества человеческих ресурсов. Обычно такие процессы занимают десятилетия. 

Так вот если мы хотим лидерства или хотя бы не отставания с последующим догонянием грядущей ПР, нам нужно искать эвристическое развитие среди кандидатных решений (а они уже есть)

Надеюсь.

Почему меня, собственно, и удивил Ваш оптимизм в части лидерства в микроэлектронике через десятилетия от текущей даты.

Евгений Равич пишет:
Интересно, в частности, что получится сделать с GaAs, InP и GaN в промышленных масштабах.

Впрочем, для таких решений требуется широкий взгляд на мир и технологии и стратегическое решение. А освоение аАс ИнП и ГаН  - для этого достаточно линейных специалистов и тактического руководства.

Вы серьёзно?

Евгений Равич пишет:
кто, как и из чего будет строить цепочки, выяснять перспективы и выделять (или не выделять) ресурсы?

По сути ответ простой, и он уже в какой-то мере прозвучал. Каждый на своем месте и на своем уровне будет решать свои задачи и делать свои куски.

Понял. Интересно. Идеальная ситуация.

Минпромторг и условный отечественный Форд - на макроуровне видят все цепочки и создают те звенья, которых нет (подобно тому, как Форд заставил американских металлургов производить легированные стали для нужд автопрома, им самим эти стали были не нужны, их никто не покупал, запроса не было, автопрома же не было.

Где не было автопрома? Проверьте Ваши источники.

Генри Форд I вовсе не был первым автомобилестроителем. Как и великим инженером. Его таланты были в других областях.

Но дело в том, что и не могло быть автопрома - для этого и нужны были стали. Потом та же история у Форда была с резинотехнической промышленностью, со стекольной, со строительством мостов и дорог, по которым его авто должны были ездить...

Это просто удивительно. А где же ездили авто General Motors, Крайслера, братьев Додж и всех остальных? 

Открыла дискуссиию специальную дискуссию. Предлагаю обсудить более специфические вопросы для развития электроники в России, что делается, что есть, чего не хватает и как этого достичь там.

"Микроэлектроника в России - нужна ли нам стратегия "догнать"?"
Елена Басалаева пишет:
Евгений Равич пишет:
В 2025г. у VW Group было 111 заводов во многих регионах, включая мощности в Китае. И много брендов, от массовых до премиальных и люксовых.

Да. Но сейчас они ставят вопрос о закрытии ряда брендов, ибо уже давно не тянут. Например, Сеат.

Количество заводов приведено для иллюстрации разнообразия условий труда. Но вряд ли тех, о которых Вы говорили выше.

С SEAT это продолжается несколько лет. Совсем не новсть. Пока говорят о 2029.

Мы, кстати, вполне научно доказали, что вопрос-то не в количесте заводов и даже не в выпуске.

Какой именно вопрос?

Ибо даже когда выпуск количественно растет, прибыль может катастрофически падать.

Может, при низкой или падающей маржинальности. Такое бывает.

И наша модель эти кризисные являения видит задолго до того, как это начнут показывать другие показатели.

Это видно просто из официальной отчетности, если Вы о публичной компании. Других данных нет. Модель должна брать данные из неё же.

Евгений Равич пишет:
Полагаю, что Вы говорите об ASML.

Да. Но не секрет, что АМД диктует ASML что ей делать и что не делать. Формально они не зависимы, да. Но фактически АМД имеет практически полный контроль над АСМЛ.

Для меня это секрет. Можете привести источник?

Евгений Равич пишет:
А для появления, развития и широкого внедрения технологий даже на уровне страны нужен определённый - высокий - уровень науки, промышленности, материалов, сырья, количества и качества человеческих ресурсов.

Вот здесь не соглашусь. Анализ доступного опыта ПР показывает иное. Был и уровень английской науки выше голландского? Нет.

Как Вы это установили?

Но Первая ПР "приземлилась" в Англии (а в Голландии "приземлилась" нулевая чуть ранее). Был ли уровень науки в США выше, чем в Германии и России? То же нет. Но Вторая ПР приземлилась в США. То же самое касается уровня промышленности. Он развивается в ходе ПР, а не присутствует изначально. По поводу сырья уже обсуждали. Голландцы в своих кластерах строили лучшие в мире корабли - из английского и прочего леса. Англичане стали производить лучшие в мире хлопки - из индийского и американского сырья. Так что соглашусь, пожалуй, только про количество и качество человеческих ресурсов. Но и они должны быть определенным образом готовы "принять" ПР. Вот в России, например, ПР начала развиваться слишком быстро - в техническом плане. А вот социально общество оказалось к ней не готово. В результате 1917 год повернул ход истории совсем по другому пути.

Вы не меняете местами причину и следствие?

Почему бы не обсуждать появление и внедрение технологий, о которых я писал выше, без привязки к ПР?

Новые технологии появляются часто. А  

ПР развивается 150-200 лет примерно. 

Евгений Равич пишет:
Вы серьёзно?

Вполне. Это же уже известные вещи. Их не нужно изобретать заново.

Как и таблицу Менделеева. Осталось только сделать. Но это не так легко.

Евгений Равич пишет:
Где не было автопрома? Проверьте Ваши источники.

А что, у вас есть иные источники?

Конечно. .И не только у меня. Они всем доступны.

Форд - один из создателей американского автопрома. И - да, его не было. Форд начинал в гараже, как и другие.

Верно, один из. Кто же были эти другие? Вы ошибаетесь насчёт отсутствия автопрома в то крайне интересное время.

Евгений Равич пишет:
Генри Форд I вовсе не был первым автомобилестроителем. Как и великим инженером. Его таланты были в других областях.

Но для нас важно его наследие. В финансовом плане он создал клан очень небедных ныне потомком Форда.

Не знаю, чем для нас (?) важно именно его наследие, но Вам виднее.

О его семье - его сын в своё время спас компанию от банкротства еще при жизни Генри Форда I. Но рано умер.

Евгений Равич пишет:

Это просто удивительно. А где же ездили авто General Motors, Крайслера, братьев Додж и всех остальных? 

Так по дорогам, которые "пробивал" и "продвигал" Форд и ездили. Форд убеждал в необходимости строительства мостов и дорог (и в итоге "убил" железные дороги в США, но это уже другая история), а Крайслер вот небоскреб строил.

С Вами интересно.

Братья Додж, насколько я понимаю, умерли рано. Видимо, не успели ничего кроме своих авто построить.

Да. увы. Но в авто они кое-что понимали.

Были поставщиками Ford Motor с первых дней, заодно - его акционерами, членами совета директоров и даже получили пост президента. Затем в 1914 открыли собственную и очень успешную компанию, в очередь к которой стояли тысячи дилеров со всей страны еще до выпуска в продажу первой модели. Её после смерти обоих братьев от гриппа  в итоге купил Уолтер Крайслер и, как писали, был этому очень рад.

1 28 30
Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии