О свидетелях ИИ, или тренд, который отупляет

Кажется, у нас появился новый тип людей. Они ещё вчера самостоятельно принимали решения, спорили с подрядчиками, формулировали мысли и отвечали на сообщения клиентов. А сегодня у них на всё есть ИИ.

Нужно написать ответ клиенту? Спросим нейросеть. Нужно дать правки по сайту? Пусть ИИ разберётся. Нужно принять решение? Сейчас опишем ситуацию в чате, и он нам всё расскажет.

Причём чем больше человек пользуется нейросетями, тем сильнее иногда кажется, что он верит в их непогрешимость. Будто где-то внутри дата-центра сидит мудрый старец, который знает ответы на все вопросы, понимает специфику любого бизнеса и уж точно разбирается в вашем проекте лучше вас самих.

1Я для себя называю таких людей свидетелями ИИ.

И проблема даже не в том, что они используют нейросети. Я сам ими пользуюсь и вижу, сколько времени они экономят. Проблема начинается, когда человек перестаёт думать самостоятельно, но при этом продолжает считать, что стал эффективнее.

2Нейросеть всё решила. Осталось только переслать

Представьте ситуацию.

Вы разрабатываете сайт для клиента. Несколько недель обсуждаете структуру, согласовываете дизайн, учитываете особенности бизнеса, целевую аудиторию, ограничения платформы и десятки мелочей, о которых невозможно рассказать в одном сообщении.

И тут прилетает письмо с правками.

Часть замечаний вполне разумная. Часть противоречит тому, что обсуждали раньше. Некоторые предложения вообще не имеют отношения к задачам сайта. А отдельные пункты выглядят так, будто человек попросил нейросеть покритиковать страницу, не объяснив ей ничего о проекте.

Ты начинаешь разбираться, почему возникли эти замечания, объяснять решения, возвращаться к старым договорённостям. Вместо того чтобы двигаться к запуску, вы снова обсуждаете уже пройденные вопросы.

Самое забавное, что человек мог использовать ИИ именно для экономии времени. Только сэкономил он его себе, а потратил — всем остальным.

И ладно бы он сам разобрал предложения нейросети, отобрал полезные и сформулировал конкретные замечания. Но иногда вся работа сводится к кнопке «Скопировать» и пересылке результата подрядчику.

В такой ситуации ИИ не сделал человека эффективнее. Он просто увеличил скорость, с которой тот создаёт другим работу.

3А теперь попробуйте ответить клиенту

Есть ещё один занятный сценарий — общение с клиентами через нейросеть.

Сам по себе ИИ вполне способен помочь написать вежливый, понятный и грамотный ответ. Иногда это действительно полезно: например, когда нужно спокойно сформулировать неприятную мысль или объяснить сложную техническую вещь простыми словами.

Но есть нюанс.

Чтобы написать хороший ответ, нужно сначала понять, что именно ты хочешь сказать. Какую позицию занять, что пообещать, где обозначить границы, а где предложить компромисс.

А если ты сам не понимаешь, что ответить клиенту, то нейросеть начинает принимать решение за тебя. Она может написать уверенно, убедительно и очень профессионально. Только это ещё не значит, что ответ соответствует реальной ситуации.

Она не знает всех договорённостей, если ты их не предоставил. Не чувствует историю отношений с клиентом. Не несёт ответственности за обещание, которое сформулировала. И не будет разруливать последствия, если красивый текст создаст неправильные ожидания.

В итоге человек отправляет сообщение, с которым сам толком не разобрался, а потом удивляется, почему клиент понял его не так.

Получается своеобразный аутсорсинг мышления: решение принимает нейросеть, сообщение отправляет человек, а отвечать за последствия приходится всё равно человеку.

4ИИ не виноват, что вы не дали ему контекст

Здесь важно не перепутать причину и следствие.

Нейросеть не обязана знать, что вы обсуждали с подрядчиком месяц назад. Не может догадаться, почему на сайте выбрали именно такую структуру. Не обязана понимать, что для вашего бизнеса в конкретном регионе работает одна модель продаж, а в соседнем — другая.

Она работает с тем, что ей дали, и достраивает картину на основе доступной информации. Иногда очень убедительно. И именно поэтому её ответы так легко принять за истину.

Представьте, что вы наняли нового сотрудника и в первый же день попросили его оценить весь проект. При этом не показали переписку, не объяснили цели, не рассказали об ограничениях и не познакомили с командой.

А затем начали выполнять все его рекомендации, потому что он очень уверенно их сформулировал.

Звучит абсурдно? Но с нейросетью люди поступают именно так — просто потому, что она отвечает быстро и выглядит компетентной практически в любой теме.

При этом проблема не в том, что ИИ ошибается. Ошибаются и люди. Проблема в том, что уверенная формулировка начинает восприниматься как доказательство правильности.

5Когда инструмент превращается в протез

Я бы разделил использование ИИ на два принципиально разных подхода.

В первом случае ты понимаешь задачу, знаешь, чего хочешь добиться, и используешь нейросеть, чтобы быстрее прийти к результату. Она помогает проверить гипотезу, найти слабые места, предложить альтернативы, написать код, структурировать информацию или сделать черновик.

Во втором случае ты не очень понимаешь задачу, но хочешь получить готовый ответ. Ты передаёшь нейросети право решить, что делать, а затем принимаешь её результат без полноценной проверки.

Внешне действия могут выглядеть одинаково. В обоих случаях человек пишет запрос и получает ответ. Но внутри это совершенно разные процессы.

В первом случае ИИ усиливает твои компетенции. Во втором — маскирует их отсутствие или нежелание разбираться.

Есть хороший вопрос, который стоит задавать себе перед каждым обращением к нейросети:

6Я использую её как тренажёр или как протез?

Тренажёр помогает стать сильнее. Протез позволяет компенсировать то, чего не хватает. Сам по себе протез не плох — всё зависит от ситуации. Но если речь о навыках, которые необходимы для принятия решений, то постоянная передача мышления на сторону может обернуться проблемой.

Особенно когда ты не замечаешь, что уже перестал самостоятельно разбираться в вопросах, за которые отвечаешь.

7Мы и раньше любили не думать

Вообще, в этом нет ничего принципиально нового.

Люди всегда искали способы сэкономить усилия. Копировали чужие решения, покупали готовые шаблоны, повторяли советы экспертов, искали универсальные инструкции.

Интернет сделал доступ к информации проще. Но доступ к информации не сделал всех экспертами.

Теперь у нас появился инструмент, который не просто находит сведения, а выдаёт готовое, связное объяснение. Не нужно открывать десять вкладок, сопоставлять источники и самостоятельно формулировать вывод. Можно получить всё одним сообщением.

Это огромная возможность. Но вместе с ней появляется соблазн пропустить весь путь от вопроса к пониманию и сразу перейти к ответу.

Только понимание не всегда возникает от того, что ты прочитал хороший ответ. Иногда оно появляется именно в процессе поиска, сравнения, сомнений и ошибок.

Если постоянно перепрыгивать через этот процесс, можно научиться получать ответы, так и не научившись самостоятельно решать задачи.

8Так что, перестать пользоваться ИИ?

Конечно, нет.

Было бы странно отказываться от инструмента, который способен ускорять работу, помогать с анализом и открывать новые возможности. Я сам использую нейросети и считаю, что игнорировать их развитие — сомнительная стратегия.

Но между использованием инструмента и поклонением ему есть большая разница.

Не нужно верить ИИ только потому, что он ответил уверенно. Не нужно отправлять подрядчику все замечания, которые он придумал. Не нужно просить нейросеть принять решение, если ты даже не можешь объяснить, каким должен быть хороший результат.

Лучше использовать её как собеседника, который помогает проверить собственные мысли. Попросить найти слабые места в аргументации. Предложить альтернативы. Указать, какие данные ещё нужны. Поспорить с твоей гипотезой.

И обязательно оставить за собой право сказать: «Нет, это не подходит, потому что…»

Вот это «потому что» — пожалуй, самое важное.

Если ты можешь объяснить, почему рекомендация подходит или не подходит твоей задаче, значит, ты продолжаешь думать. Если единственный аргумент — «так посоветовала нейросеть», возможно, решение принял уже не ты.

ИИ действительно может сделать нас продуктивнее. Но продуктивность — это не количество сгенерированных текстов, отправленных правок и закрытых задач. Это способность получать нужный результат, не создавая при этом ещё больше проблем.

Поэтому я бы не стал бояться, что нейросети отнимут у нас работу. Гораздо интереснее другой вопрос: что останется от наших навыков, если мы начнём отдавать им каждую задачу, в которой нужно подумать?

И, пожалуй, прежде чем в очередной раз спрашивать у ИИ, что нам делать, стоит хотя бы на минуту попробовать ответить на этот вопрос самостоятельно.