Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) продемонстрировали большой потенциал для повышения производительности в различных областях. Однако недавние исследования предполагают, что бесконтрольное использование этих технологий может привести к ослаблению когнитивных способностей людей.
Зависимость и когнитивные способности
Проанализированные исследования показывают, что чрезмерная зависимость от этих систем может снизить способность пользователей решать проблемы без технологической поддержки. Это предупреждение возникло в результате исследований, проведенных со студентами и специалистами, где участники, использовавшие ИИ, добились немедленного улучшения производительности, но столкнулись с трудностями при выполнении тех же задач автономно.
Немедленные преимущества в различных областях
Эксперименты с работниками и учащимися подтвердили, что ИИ может оптимизировать результаты при применении к задачам, соответствующим их компетенциям. В исследовании, охватившем сотни консультантов из Boston Consulting Group, исследователи из Wharton School отметили увеличение количества выполненных задач и сокращение времени, затрачиваемого теми, кто имел доступ к инструменту.
Этот отчет, опубликованный в 2026 году в журнале Organization Science, показал, что сотрудники, помогаемые ИИ, выполняли работы более высокого качества в тех функциях, где технология была наиболее компетентна. Наиболее значительный прогресс был наблюдаемым среди специалистов с изначально скромными показателями.
Подобный вывод был сделан в исследовании, проведенном Грейс Лю из Университета Карнеги-Меллон, посвященном решению математических задач. Сравнивая студентов с доступом к ИИ и без него, исследование выявило более высокую производительность среди тех, кто мог использовать этот ресурс во время упражнений.
Негативные последствия технологической помощи
Несмотря на мгновенные выгоды, исследователи обнаружили побочные эффекты после устранения технологической помощи. Люди, привыкшие к ИИ, начали демонстрировать более низкую производительность по сравнению с теми, кто никогда не пользовался этим ресурсом, и показали меньшую устойчивость к трудностям.
Кроме того, другое исследование изучило, как чрезмерное доверие к ответам, генерируемым системами ИИ, влияет на принятие решений. Стивен Шоу и Гидеон Наве оценили более 1300 участников и выявили явление, названное «когнитивным капитулированием» (cognitive surrender), которое характеризуется отказом пользователя от собственной оценки в пользу предоставленного машиной заключения.
ИИ как дополнение, а не замена
Исследователи утверждают, что ИИ может функционировать как третий когнитивный механизм, дополняя традиционные методы быстрого мышления и детального анализа, описанные Даниэлем Канеманом. Проблема возникает, когда этот инструмент перестает быть дополнением к человеческому рассуждению и начинает полностью его заменять.
Эксперты подчеркивают, что ключевым навыком в эпоху ИИ будет определение того, какие задачи должны оставаться под контролем человека, а какие могут быть делегированы автоматизированным системам. Сотрудничество наиболее эффективно, когда пользователь понимает пределы технологии и способен судить о ее результатах.
Анализ 2024 года, опубликованный в журнале Nature Human Behavior и основанный на 106 экспериментах с ИИ, показал, что совместная производительность человека и машины оптимизируется, когда каждая сторона действует в своей области наибольшего превосходства. Однако, когда система демонстрирует превосходство, человеческая трудность в определении того, следует ли доверять инструменту или оспаривать его, может поставить под угрозу конечный результат.
Последствия для образования и творчества
Опрошенные эксперты подчеркнули, что такие процессы, как первоначальная концепция идей, написание текстов и генерация знаний, требуют активного участия человека. Для них ИИ ценнее на этапах редактирования, постановки вопросов к аргументам и совершенствования уже существующих работ.
Озабоченность распространяется и на образовательную среду. Упомянутые исследования показали, что студенты могут меньше учиться, используя ИИ исключительно для ускорения школьных заданий. С другой стороны, когда инструмент используется для получения разъяснений, формулирования вопросов и усвоения концепций, ущерб учебному процессу минимизируется.
Джуди Ханвэнь Шэнь и Алекс Тамкин из Anthropic сообщили в своем исследовании разработчиков, изучающих новую библиотеку программирования, о концептуальных трудностях, проблемах чтения кода и отладки, когда ИИ использовался как ярлык для получения готовых решений. Рекомендация исследователей состоит в том, чтобы перенастроить ИИ как инструмент углубления, стимулируя вопросы и расширяя аналитические возможности, вместо простого устранения необходимого умственного усилия для обучения.