Может ли ИИ сделать человека глупее: что на самом деле происходит с мышлением
Разговоры о том, что ChatGPT делает людей глупее, я слышу всё чаще. Один из аргументов понятный: человек получает готовый ответ быстрее, меньше запоминает, меньше пишет сам, реже проводит несколько часов внутри сложной задачи.
Часть этого действительно происходит.
Но я бы смотрела на проблему глубже. Само по себе сокращение ручной работы ещё ничего не говорит о качестве мышления.
Мы давно умеем списывать из интернета. До интернета списывали из учебников и чужих тетрадей. Теперь можно получить домашнюю работу через ChatGPT. Если человек просто переносит чужой результат себе, источник мало что меняет.
В работе происходит примерно то же самое.
Навык печатать и навык думать — разные вещи
Сейчас многие сотрудники перестают печатать длинные письма и документы и начинают их наговаривать.
Я сама часто так работаю.
Можно полчаса сидеть над письмом, подбирать формулировки, переписывать предложения. А можно за три минуты наговорить мысли, передать их ИИ и попросить собрать понятную структуру.
Вопрос здесь простой: была ли у человека мысль до того, как он обратился к нейросети?
Если была, способ ввода информации уже вторичен.
Особенно это заметно у руководителей. У человека за день несколько встреч, десятки сообщений, решения, идеи. Возможность наговорить всё это голосом, затем получить структурированный список задач или черновик документа освобождает огромное количество времени.
Ценность создаёт содержание: что человек заметил, понял, решил, какой опыт использовал.
Где действительно появляется риск
Больше меня беспокоит другое: способность долго находиться внутри сложной задачи.
Некоторые вопросы нельзя решить за один запрос.
Нужно изучить материалы, увидеть противоречия, вернуться к исходным данным, поменять гипотезу, проверить себя, снова подумать.
ИИ резко сокращает путь до первого ответа. И здесь появляется соблазн принять первый хорошо сформулированный результат за готовую мысль.
Получается очень убедительная форма. Заголовки хорошие. Структура аккуратная. Аргументы выглядят логично.
Только собственного понимания внутри может оказаться совсем немного.
Для бизнеса это уже практическая проблема. Руководителю нужен сотрудник, который способен оценить результат ИИ, заметить ошибку, задать дополнительный вопрос и понять, когда красивый ответ вообще не подходит к реальной ситуации компании.
Особенно хорошо это видно на экспертном контенте
Представим психолога, консультанта, юриста или другого специалиста, который приходит с запросом:
«Мне нужен контент, я хочу продвигаться».
Технически сегодня эту задачу решить легко. ИИ напишет статьи, посты, сценарии, составит контент-план и предложит позиционирование.
Но прежде чем делать контент, я бы задала человеку другие вопросы.
Какие у вас есть профессиональные наблюдения?
Сколько реальных случаев вы уже разобрали?
Какие закономерности увидели?
Есть ли подход, который вы используете в работе?
В чём вы стали сильнее за последние два года?
С чем к вам действительно стоит обращаться?
Вот из этого уже появляется содержание.
Если профессионального опыта пока немного, это тоже нормальная точка. Тогда одна из задач человека — набирать практику, учиться, разбирать случаи, работать с наставником или супервизором, формировать собственное понимание профессии.
А задача продвижения идёт рядом: учиться превращать накопленный опыт в понятную форму для других людей.
ИИ может помогать в обеих задачах, но по-разному.
Где ИИ действительно усиливает эксперта
У специалиста с большим опытом часто есть обратная проблема: знаний и наблюдений много, а времени превращать их в материалы нет.
Вот здесь ИИ особенно полезен.
Можно наговорить историю из практики, несколько выводов, спорную мысль, пример разговора с клиентом. Нейросеть поможет:
- расшифровать голос;
- выделить главную мысль;
- собрать структуру;
- убрать повторы;
- предложить вопросы, которые стоит раскрыть;
- превратить разговорную речь в статью;
- подготовить несколько форматов из одного материала.
Человек остаётся источником опыта и выводов. ИИ помогает быстрее придать этому опыту форму.
Для меня это один из самых разумных способов использовать нейросети в экспертной работе.
А если содержания пока мало
Тогда ИИ тоже может быть полезен, просто задача будет другой.
Можно использовать его для обучения: разбирать профессиональные ситуации, просить задавать уточняющие вопросы, сравнивать подходы, находить пробелы в аргументации, составлять программу дальнейшего изучения темы.
Например, вместо запроса:
«Напиши мне 30 экспертных постов»
гораздо полезнее начать с другого:
«Задай мне 20 вопросов о моей практике, клиентах, сложных случаях, решениях и профессиональных наблюдениях. По моим ответам определи, в каких темах у меня уже есть собственная позиция, а где пока недостаточно материала».
Это уже совсем другой уровень работы с ИИ.
Что меняется для компаний
То же самое происходит внутри бизнеса.
Если сотруднику просто дать ChatGPT, он сможет быстрее делать часть задач. Но следующий уровень начинается, когда компания понимает:
- какие задачи требуют профессионального суждения;
- что можно смело передать ИИ;
- где человеку нужно проверять результат;
- какие знания должны оставаться внутри команды;
- какие процессы стоит перестроить;
- чему сотрудников нужно научить дополнительно.
Именно поэтому внедрение ИИ связано не только с выбором сервисов. Меняется сама организация интеллектуальной работы.
Мы можем меньше печатать вручную, быстрее искать информацию, автоматически собирать протоколы и получать первую версию документа за несколько минут.
При этом ценность специалиста всё сильнее определяется тем, что он способен добавить к результату нейросети: опыт, контекст, профессиональное суждение, хороший вопрос и решение.
В «Цифровых трансформациях с ИИ» на диагностике мы как раз разбираем такие рабочие процессы: что уже можно передать нейросетям, где сотрудникам нужна настройка инструментов, какие задачи требуют человеческой экспертизы и как встроить ИИ так, чтобы он усиливал работу команды.
02.09.2026
