В контексте пословицы ответ очевиден – конечно, две головы лучше. Но в реальности, честно говоря, уже хорошо, когда есть хотя бы одна… но полноценная 😊. То есть: сознательная, включенная в процесс задачи/проблемы, заинтересованная в качестве результата, компетентная в самой теме… ну и всё такое прочее. И… Собственно, к чему я это? Сейчас постараюсь объяснить: внимательно почитайте, не торопясь, это важно.

В статье «Большая игра» я вывел некую формулу: ИИ усиливает ровно то, что ты в него приносишь. Точные вопросы и ясное мышление дают дополнительный результат, которого раньше не было, а невнятность и поверхностный контекст дают мусор. Формула в общем рабочая – я и сейчас так думаю.

Но потом… в процессе наработки своего собственного опыта взаимодействия с ИИ я столкнулся с кучей нестыковок и “провалов” и полез в исследования — не столько из любопытства, сколько потому что заметил многое, чего формула не объясняла. Работаешь с нейросетью каждый день, результаты есть, скорость выросла — но частенько появляется ощущение, что чего-то не хватает и где-то постоянно сбоит. Просмотрел кучу работ MIT, Гарварда, Microsoft Research, разных экспертов, сопоставил со своей реальной интеллектуальной практикой… и сейчас расскажу, что нашёл.

Итак. Первая сторона медали.

MIT Media Lab. Люди четыре месяца пишут эссе в трёх условиях — с ИИ, с поисковиком, самостоятельно. На голове — ЭЭГ. У тех, кто работал сам, нейронные сети плотные и распределённые — мозг вкалывает; у тех, кто работал с ИИ, связность падает до уровня… скроллинга ленты. мозг переключается в режим потребления — принимает готовое вместо того, чтобы производить своё. Но дальше — хуже. Когда «ИИ-группу» попросили поработать самостоятельно, мозг не вернулся к прежнему уровню: привычка делегировать оставила нейрофизиологический след, и этот след, судя по данным, накапливается. Исследователи назвали его «когнитивным долгом» — по аналогии с техническим долгом в программировании: берёшь в кредит, легко и приятно, а проценты набегают тихо.

Похожая история со студентами: 120 человек готовились к экзамену, половина с ChatGPT, половина без. Сразу после подготовки — разница невелика, всё вроде нормально. Но через 45 дней повторный тест и… правда вылезает: 57,5% у группы с ChatGPT против 68,5% у контрольной. Механизм давно известен в когнитивных науках — «желательные трудности»: когнитивная лёгкость в моменте подтачивает долговременное запоминание, потому что мозг, которому легко, не фиксирует опыт на глубинном уровне. Выготский, впрочем, описал это задолго до нейронаук: развитие происходит в зоне усилия, а не автоматизации, инструмент помогает, но только пока сохраняет эту зону. Если же инструмент снимает усилие целиком — из помощника превращается в костыль. А потом и в протез.

Еще пример: опытные врачи, колоноскопия, 1443 пациента. Подключили ИИ-помощника — показатели обнаружения выросли. Отключили — и врачи стали находить полипы хуже, чем до того, как им этого помощника вообще дали. За три месяца у них перестроились паттерны движения глаз, внимание переключилось на ожидание машинных подсказок, и когда подсказки исчезли, собственный навык оказался подточен. Три месяца — и профессиональная атрофия (частичная, конечно же) у людей с многолетним опытом.

В другом исследовании GPT-4 в одиночку ставил диагнозы лучше, чем врачи с доступом к GPT-4. Вдумайтесь: машина одна — сильнее, а человек с машиной — слабее, чем машина без человека. Не потому что врачи плохие, а потому что вместо того, чтобы использовать машину как расширение мышления, они начинали использовать её как замену.

Но это только одна сторона медали, а есть еще и другая.

Вторая сторона медали.

ИИ в обычном использовании на редкость банален — не потому что конкретная модель плохая, а потому что сами принципы больших языковых моделей настроены на усредненный протокол взаимодействия. Смотрите:

Нейрошлак (масштабное индустриальное исследование Microsoft New Future of Work Report, 2025). 40% сотрудников ежемесячно получают от коллег AI-генерированный мусорный контент — гладкий, грамотный, бессодержательный. Средняя стоимость одного инцидента: 2 часа на расшифровку и исправление. $186 на сотрудника в месяц, для компании на 10 000 человек — это $9 миллионов в год на разгребание нейрошлака. И главная цифра: 95% организаций не видят измеримого ROI от ИИ. То есть машина производит объём, но не производит ценность… плюс социальная эрозия, раздражение, разрушение доверия между коллегами и тому подобное.

Механизированная конвергенция (Адвайт Саркар из Microsoft Research, статья «AI Should Challenge, Not Obey»). Ключевая мысль: большинство ИИ-продуктов сейчас — инструменты эффективности (быстрее, больше, дешевле), а нужны инструменты мышления — те, которые не соглашаются, а провоцируют. Саркар ввёл понятие «механизированная конвергенция» — автоматизация приводит к схождению не только результатов, но и самих намерений к узким стандартным формам. Не только тексты становятся похожими — сужается пространство возможных ходов, то есть в обычном режиме ИИ генерирует «безопасное среднее».

Писательский deskilling (Картик Хосанагар, декабрь 2025, эксперимент с писателями). Те, кто отдавал ИИ раннюю стадию (замысел, план, идеация) — получали поразительно однообразные тексты. Те же, кто вёл ранние стадии сам, а ИИ подключал только на стадии черновика — разнообразие сохранялось, результат близок к полностью человеческой работе. Вывод: “где, когда и как именно” в процессе подключается ИИ — критически важно: ИИ на входе = банальность на выходе, потому что именно на ранних стадиях рождается то, что отличает одно высказывание от другого.

Ну и еще, так сказать, в нагрузку вам: в профессиональных сообществах, глубоко погруженных в тему ИИ (типа соответствующих форумов Reddit, GitHub) — борьба с сикофанством (соглашательством) ИИ стала отдельным жанром. Люди создают специальные режимы, где ИИ запрещено соглашаться и хвалить. То есть, можно констатировать, что само существование таких инструментов — это симптом: в обычном режиме ИИ поддакивает, упрощает и выдаёт то, что пользователь хочет услышать, а не то, что ему нужно.

Итого.

Первая сторона (что происходит с человеком): когнитивная атрофия.
Вторая сторона (что происходит с результатом): пустопорожняя банальность.

И что с этим делать? Запретить ИИ или ограничить доступ? Малореально, да и зачем. Раздражаться на себя? Бессмысленно, да и бесполезно. Раздражаться на ИИ? Еще более бессмысленно, да и просто глупо, в конце концов.

На самом деле, решение в архитектуре взаимодействия. То есть в построении грамотной и эффективной системы отношений “Человек – ИИ”.

Помните, в начале “одна голова хорошо, а две лучше”. Так вот, когда мы бездумно отдаем “всё” ИИ, то в сумме получается = ни одной головы, так как свою мы отключаем, а у ИИ ее вообще нет, по определению 😊. А к пустому месту, как говорится, “подорожник прикладывать” особого смысла нет, хоть миллион токенов сожгите, результат всё равно будет так себе. Либо пустой, либо примитивный (что и показывают исследования).

Но. Если мы “запускаем” две полноценные головы, то… Вернее, не так. Если мы делаем три важных шага:

  • Первый. Включаем свою собственную голову (заинтересованную, компетентную и вовлеченную).
  • Второй. В пару к собственной подключаем вторую, дружескую, “голову ИИ” (которая реально появляется, в процессуальном смысле, если ИИ действует не сам по себе как “сферический конь в сферическом вакууме”).
  • Третий. Настраиваем (разрабатываем) под себя, свои когнитивные особенности и задачи работоспособный протокол взаимодействия с ИИ. Или даже, точнее будет сказать, целую архитектуру взаимодействия: со своими аксиомами и инструкциями, иерархией методов и принципов, со своей логикой, поэтикой и этикой.

Вот тогда да, картина отношений и результат работы действительно меняются кардинально. Буквально до неузнаваемости.

Я, кстати, на это потратил кучу времени и сил (и до сих пор трачу, почти каждый день). Да и помимо всяких современных исследований, глубоко залез в анализ опыта наших великих соотечественников (Выготский, Лотман, Шпет, Леонтьев, Бахтин, Налимов, Пелипенко, Лурье, Лосев, Топоров и тд). Вот, где, я вам скажу, богатство… сегодняшним реалиям удивительно комплементарное, кстати.

В заключение, повторюсь: прочитайте внимательно еще раз. Здесь есть важные посылы и выводы, которые я сделал не на пустом месте и, которые считаю очень актуальными “здесь и сейчас”. Впрочем, если вы меня постоянно читаете, то знаете это и так 😊. Если будет потребность, то можем продолжить этот разговор и пойти в конкретику, детали и нюансы.