Когда речь заходит о влиянии искусственного интеллекта на рынок труда, в основном рассуждают о возможной потере рабочих мест. Куда меньше внимания компании и сами работники уделяют другому, не менее серьёзному риску, о котором всё чаще предупреждают исследователи: ИИ незаметно снижает квалификацию людей.
Когда в начале этого месяца произошел сбой в работе Claude от Anthropic, некоторые разработчики обнаружили, что рутинные задачи, которые выполнялись с использованием новой технологии, внезапно стали казаться сложнее без неё.
«Сбои в работе Claude ощущаются гораздо сильнее, когда понимаешь, что ты поручил ему половину своего мозга», — написал один из пользователей Reddit. Другой пошутил: «Полагаю, я буду писать код, как пещерный человек».
Угроза познанию
Подобные моменты указывают на уже происходящие изменения: ИИ повышает производительность, незаметно подрывая навыки, необходимые для выполнения этой работы.
Основатель аналитического центра по инновациям и технологиям Nosta Lab Джон Носта называет это «эффектом отскока ИИ», когда улучшение производительности маскирует снижение способностей. «Навыки фактически падают ниже базового уровня», — сказал он Business Insider. Опасность заключается не только в зависимости, но и в регрессе.
Поскольку системы искусственного интеллекта выдают быстрые и точные ответы, они также могут искажать самооценку людей. «У нас завышенные представления о своих способностях из-за ИИ», — добавил Носта.
По его словам, отчасти проблема заключается в том, что ИИ меняет привычный ход человеческого мышления. В традиционном рассуждении люди переходят от замешательства к исследованию, затем к структуре, и только потом к уверенности. ИИ же меняет эту последовательность на противоположную. Возникает «инверсия человеческого когнитивного процесса». Если это станет нормой, под угрозой окажется не только квалификация, но и «человеческое познание».
Иллюзия экспертности
На работе беглость речи часто ошибочно принимают за компетентность. Руководитель Института искусственного интеллекта в сфере труда компании Glean Ребекка Хиндс, заявила, что ИИ может создавать иллюзию экспертных знаний. По её словам, становится все сложнее определить, где заканчиваются знания работника и начинается технология.
В своём исследовании она подробно описывает два потенциальных результата взаимодействия с ИИ. При осознанном целенаправленном использовании технологии — особенно в областях, где работник уже обладает опытом — ИИ может создать «когнитивный дивиденд», высвобождая время и повышая точность принятия решений. Но если ИИ применяется рефлексивно как упрощенный подход, он создает «когнитивный долг», делая людей быстрее, но незаметно снижая их навыки. Разница заключается в том, поддерживает ли ИИ мышление или заменяет его.
Рискованный страт
Риск потери квалификации особенно высок для работников, начинающих свою карьеру.
Традиционно должности младших специалистов служили своего рода тренировочной площадкой, где учат разбивать сложные задачи на составляющие, исправлять ошибки и отстаивать свою точку зрения, когда кто-то её оспаривает. Без этого опыта работники могут казаться компетентными, так и не приобретя настоящей профессиональной экспертизы. Но полное влияние изменений может проявиться лишь через несколько лет, поскольку большинство действующих специалистов освоили своё ремесло ещё до появления ИИ, поэтому у них есть необходимый базовый уровень.
Как отметил главный научный сотрудник консалтинговой компании Lighthouse Research & Advisory Бен Юбэнкс, специализирующейся на управлении человеческим капиталом, разрыв между изучением концепций в школе и их применением в реальной работе существовал всегда, но искусственный интеллект его увеличивает.
«Вам не нужно самим разбираться в проблеме, обдумывать решение или оспаривать устоявшиеся методы работы. Вместо этого вы можете обратиться к искусственному интеллекту, и он мгновенно предоставит вам аккуратное и понятное решение», — сказал эксперт.
Он добавил, что этот сдвиг затрудняет развитие стрессоустойчивости у начинающих специалистов.
В то же время некоторые компании начинают подкреплять такое поведение. По словам Хиндса, сотрудников все чаще оценивают по тому, как часто они используют инструменты искусственного интеллекта. При этом скорость и результативность ценятся выше, чем глубокое понимание.
Эшли Херд, генеральный директор компании Manager Method в Атланте, предлагающей практическое обучение для руководителей, за последние шесть месяцев заметила рост стремления включить использование ИИ в оценку эффективности работы сотрудников, особенно в технологических компаниях.
Проблемы возникают, когда что-то ломается или когда работникам приходится самостоятельно обдумывать проблему, говорит Сара Гутьеррес, главный научный сотрудник компании SHL, занимающейся оценкой талантов.
Это побуждает некоторых руководителей переосмыслить подход к обучению. Генеральный директор аналитического центра по цифровой экономике International Data Center Authority Мехди Паряви заявил, что компаниям могут понадобиться «ментальные тренажерные залы» — пространства, где сотрудники могут целенаправленно практиковать решение проблем без использования ИИ, подобно тому, как в обычных тренажерных залах наращивают мышечную массу.
