Генеративный ИИ подрывает продуктивность и критическое мышление

С развитием технологий генеративный искусственный интеллект (genAI) всё чаще становится частью профессиональной среды. Организации стремятся внедрить такие инструменты, чтобы повысить производительность, однако зачастую не учитывают всех особенностей их интеграции в повседневные рабочие процессы. В результате некоторые сотрудники сталкиваются с явлением, известным как «утомление от запросов» — состоянием, схожим с «утомлением от Zoom», которое возникает из-за постоянного давления на создание, уточнение и оптимизацию запросов для работы с инструментами genAI.

Эксперт по вопросам искусственного интеллекта Лесли Джозеф объясняет, что традиционная модель работы с информацией в эпоху интернета заключалась в том, чтобы «найти и собрать» — искать данные, собирать их и формировать результат. Однако с появлением больших языковых моделей (LLM) эта модель сменилась на «запрос и уточнение», что может быть менее эффективным. Теперь сотрудники вынуждены постоянно возвращаться к своим запросам, пробовать различные подходы и уточнять формулировки, что нарушает концентрацию и снижает качество выполнения задач.

Причины и последствия «утомления от запросов»

Согласно исследованиям, основные причины «утомления от запросов» связаны с необходимостью определить, какой LLM использовать (часто требуется более одного), каким образом сформулировать запрос и как его улучшить, чтобы получить нужный результат. Проблема усугубляется тем, что большинство LLM не умеют признавать неопределенность — они всегда дают ответ, даже если он может быть неточным.

Результатом становится снижение продуктивности. В некоторых случаях сотрудники тратят больше времени, используя несколько LLM для решения задач, которые можно было бы выполнить вручную быстрее. Исследования показывают, что опытные специалисты, особенно в области программирования, могут работать медленнее на 19%, если используют AI-инструменты. При этом они могут даже не осознавать, что их работа замедлилась.

Риски для мышления и навыков

Повышенная зависимость от генеративного ИИ может негативно сказываться на развитии критического мышления. Специалисты отмечают, что постоянное использование AI для получения ответов без самостоятельного анализа снижает способность формировать глубокие нейронные связи, необходимые для развития компетенций и мудрости. Это явление аналогично тому, как люди перестали запоминать номера телефонов после появления смартфонов.

В юридической сфере, например, уже возникли опасения, что молодые юристы, излишне полагающиеся на AI, не смогут развить те навыки анализа и критического мышления, которые необходимы для становления в профессии. Это может привести к тому, что в будущем не будет достаточно квалифицированных специалистов.

Влияние на социальные связи

Использование генеративного ИИ также влияет на социальные аспекты рабочего процесса. Эксперт по вопросам образования Джулия Фриленд Фишер отмечает, что растущая зависимость от AI ослабляет «слабые связи» — неформальные контакты с коллегами, которые могут оказаться полезными в будущем. Снижение общения в команде и отказ от обсуждений ведёт к потере доступа к информации и социальному капиталу.

Кроме того, это может ухудшить способность сотрудников к командной работе и инновациям. Исследования показывают, что инновации часто возникают в результате обмена идеями между различными командами. Если AI ускоряет выполнение задач, но при этом усиливает «стены» между группами, это негативно сказывается на творческом потенциале.

Ложное ощущение прогресса

Ещё одним риском, связанным с использованием LLM, является иллюзия прогресса. Некоторые проекты начинаются с высокой скорости, но затем возникают проблемы, которые AI не способен решить, и тогда сотрудники вынуждены возвращаться к предыдущим этапам. Это вызывает разочарование и утомление.

Эксперт по автоматизации Бинни Гилл рекомендует разбивать задачи на более мелкие компоненты, которые можно проверять по отдельности. Такой подход позволяет минимизировать риски и повысить уверенность в результате. Также полезным может быть «перезапуск» задачи, то есть открытие нового окна чата и повторная формулировка запроса, чтобы модель «пересмотрела» задачу с чистого листа.

Роль компаний и сотрудников

Компании несут основную ответственность за правильное внедрение AI. Необходимо не просто внедрять инструменты, но и снабдить их методами психологического и структурного сопровождения. Важно обсуждать опыт использования AI, выявлять успешные практики и поддерживать сотрудников в освоении новых инструментов.

Кроме того, сотрудники сами должны проявлять активность в развитии. Вместо того чтобы полностью полагаться на AI, стоит искать возможности для общения с коллегами, совместной работы и обучения. Это поможет сохранить навыки, необходимые для профессионального роста.

Нужна адаптация и баланс

Помимо технических и рабочих аспектов, важно не забывать и о физическом состоянии сотрудников. Повышенное время, проведённое за компьютером, может привести к усталости и снижению продуктивности. Специалисты рекомендуют чередовать работу с AI-инструментами с отдыхом на природе и другими видами деятельности, чтобы восстановить силы.

Внедрение генеративного искусственного интеллекта требует баланса между технологическим прогрессом и сохранением человеческих навыков. Только комплексный подход, включающий в себя как организационные, так и индивидуальные меры, позволит избежать негативных последствий и максимально эффективно использовать возможности AI.

Заключение

Внедрение генеративного искусственного интеллекта в профессиональную среду не только меняет подходы к выполнению задач, но и вносит значительные коррективы в ритм и характер труда. Переход от поиска информации к постоянной корректировке запросов вносит элемент неопределённости, требует повышенной концентрации и ведёт к снижению продуктивности. Вместе с этим наблюдается риск деградации аналитических навыков и слабых профессиональных связей, что может негативно сказаться на долгосрочной компетентности сотрудников и инновационном потенциале организаций. Повышение зависимости от автоматизированных решений без сопровождения адаптационных мер создаёт условия для ложного ощущения прогресса и увеличения утомления, что требует пересмотра подходов к интеграции технологий.