В наши дни из цифрового эфира появляется новый, вполне экзистенциальный вопрос: при всем своем ослепительном блеске искусственный интеллект делает нас, ну, немного менее блестящими? О том, как справиться с этой проблемой, на портале BigDATAwire рассуждает Роб Эндерле, президент и главный аналитик Enderle Group.

Недавнее исследование, проведенное в Массачусетском технологическом институте, поставило точку в нашем коллективном медовом месяце с ИИ, показав, что чрезмерное использование инструментов ИИ может привести к деградации наших умственных способностей. В качестве аналогии можно привести систему GPS, использование которой приводит к тому, что вы забываете, как читать карту. Внезапно ваш внутренний компас, кажется, начинает указывать направление на «удобство» и ни на что другое.

Опасность когнитивной разгрузки: почему ИИ может сделать нас глупее

Привлекательность ИИ неоспорима. Он составляет электронные письма, обобщает длинные отчеты, генерирует фрагменты кода и даже создает изображения быстрее, чем вы скажете «нейронная сеть». Однако это беспрецедентное удобство таит в себе едва уловимый, но серьезный риск.

Исследование МТИ и эпизодические наблюдения говорят о том, что, когда мы полностью перекладываем критически важные когнитивные задачи на ИИ, наши собственные «мышцы» для выполнения этих задач начинают атрофироваться. Зачем проверять факты, если ИИ «знает»? Зачем проводить мозговой штурм, если ИИ может сгенерировать список идей за несколько секунд? Зачем трудиться над идеальным предложением, если ИИ может выплюнуть вполне приемлемое?

Наш мозг, будучи по своей природе ленивым (или, скорее, рациональным), слишком охотно идет по пути наименьшего сопротивления. Такой аутсорсинг мышления может привести к сокращению аналитических навыков, критических суждений и творческого подхода к решению проблем. Мы становимся искусными в подсказках, но, возможно, менее искусными в мышлении. Это все равно что наращивать великолепные бицепсы, просто глядя на гири, пока робот их поднимает.

Обучение для более «умного» ИИ: совместное совершенствование, а не отказ от когнитивных функций

Итак, как же нам использовать огромную мощь ИИ, не превращая наши собственные когнитивные механизмы в ржавые реликвии? Ответ кроется в вовлеченности, а не в самоотречении. Воспринимайте ИИ как чрезвычайно талантливого стажера, а не как свою замену. Компаниям необходимо кардинально изменить свой подход к обучению ИИ: от «вот инструмент, идите и используйте его» к «вот мощный сотрудник, давайте научимся танцевать вместе».

  • Агрессивное редактирование, вычитка и проверка фактов. Относитесь к контенту, создаваемому ИИ, как к черновому варианту с высоким содержанием кофеина — он полон энергии, но, возможно, немного беспорядочен и склонен к выдумкам. Ваша задача — не просто нажать кнопку «создать» и уйти, если только вам не нравится объяснять галлюцинации ИИ или фактические неточности своему начальнику (или, что еще хуже, аудитории). Всегда, всегда агрессивно редактируйте, вычитывайте и, что особенно важно, проверяйте факты в каждой выдаче. Этот процесс — не просто вылавливание ошибок ИИ; он активно задействует ваши навыки критического мышления, заставляя вас проверять информацию и уточнять выражения. Рассматривайте это как интеллектуальную гимнастику.
  • Итеративная разработка и уточнение подсказок. Не соглашайтесь на первый ответ, который даст вам ИИ. Вступайте в диалог. Уточняйте свои подсказки, задавайте последующие вопросы, запрашивайте различные точки зрения и оспаривайте его предположения. Этот итеративный процесс доработки заставляет вас более четко представлять свои потребности, быть точным в своих инструкциях и критически оценивать нюансы ответа ИИ. Вы становитесь соавтором, а не просто потребителем. Это как в скульптуре — глыба мрамора не является шедевром, а тщательная доводка раскрывает искусство.

Пионеры совместной работы с ИИ: примеры из реального мира

Некоторые дальновидные организации уже применяют такой подход к ИИ — «человек в контуре», — интегрируя его в свои программы обучения и рабочие процессы, чтобы улучшить, а не ухудшить когнитивные функции:

  • Accenture. Известная своими обширными программами обучения ИИ, эта компания часто делает акцент на подходе «человек в контуре», где ИИ помогает и дополняет процесс принятия решений человеком, а не полностью автоматизирует его. Они уделяют особое внимание обучению сотрудников пониманию сильных и слабых сторон ИИ, а также эффективному взаимодействию с инструментами ИИ.
  • Google. Благодаря своим давним исследованиям в области ответственного ИИ и этики ИИ эта компания внедряет в своих продуктовых командах механизмы человеческого надзора и проверки результатов ИИ. В рамках внутреннего обучения особое внимание уделяется критическому взаимодействию с ИИ.
  • IBM. Благодаря своей платформе IBM Watson компания часто позиционирует ИИ как дополнительный инструмент для специалистов в областчх здравоохранения и финансов, обучая пользователей использовать ИИ для получения инсайтов и анализа при сохранении окончательного суждения и ответственности за человеком.

Эти компании понимают, что цель состоит не в том, чтобы заменить человеческий интеллект, а в том, чтобы усилить его, рассматривая ИИ как мощного «второго пилота».

Навыки для будущего, дополненного ИИ: что нужно искать в новых сотрудниках

По мере того как ИИ меняет рынок труда, меняются и навыки, необходимые для достижения успеха. Компаниям необходимо искать кандидатов, которые могут эффективно сотрудничать с ИИ, а не просто управлять им. Это означает, что необходимо приоритизировать следующее:

  • ИИ-грамотность/умение работать с ИИ. Не обязательно уметь кодировать ИИ, но необходимо понимать его возможности, ограничения и этические последствия. Могут ли соискатели говорить на языке ИИ?
  • Критическое мышление и аналитические навыки. Способность оценивать результаты работы ИИ, выявлять предвзятость и проверять информацию по-прежнему имеет первостепенное значение. Смогут ли они распознать правдоподобно звучащую галлюцинацию?
  • Экспертиза в области инженерии подсказок. Искусство составления эффективных запросов для извлечения точной и полезной информации из моделей ИИ. Умеют ли они задавать правильные вопросы?
  • Экспертиза в предметной области. Глубокое понимание специфики своей области деятельности для проверки фактов, выдаваемых ИИ, и обеспечения точности. Могут ли они определить, когда ИИ уверенно ошибается?
  • Этическое мышление. Сильный моральный компас для обеспечения ответственного и справедливого использования ИИ. Могут ли они отличить правильное от неправильного?
  • Адаптивность и непрерывное обучение. Ландшафт ИИ меняется ежедневно; сотрудники должны стремиться к изучению новых инструментов и парадигм. Готовы ли они обновлять свою внутреннюю операционную систему?
  • Мягкие навыки. Сотрудничество, общение, креативность и эмоциональный интеллект будут играть все более важную роль по мере того, как команды человек-ИИ будут становиться нормой. Умеют ли соискатели хорошо взаимодействовать с другими, даже если «другие» — это серверная ферма?

Подведение итогов: ваш мозг улучшается, а не заменяется ИИ

Исследование МТИ служит важным сигналом тревоги: чрезмерная зависимость от ИИ действительно может сделать нас «тупыми», атрофировав наши навыки критического мышления. Однако решение заключается не в том, чтобы избегать ИИ, а в том, чтобы использовать его разумно и ответственно. Активно редактируя, вычитывая и проверяя факты, итеративно дорабатывая подсказки и стратегически выбирая подходящий инструмент ИИ для каждой задачи, мы можем добиться того, чтобы ИИ служил мощным помощником, а не пагубным костылем. Компании должны научить своих сотрудников понимать эту модель сотрудничества, способствуя созданию рабочего места, где ИИ усиливает человеческий интеллект, а не снижает его. Будущее — это не люди против ИИ, а люди вместе с ИИ. Необходимость ясна: используйте свой ИИ, но не теряйте при этом рассудок. От этого зависит ваша интеллектуальная мышечная масса.