Психология страха: как ИИ напугал взрослых людей

Иногда я переживаю из-за ИИ. Я не буду притворяться, что у меня всё и всегда под контролем и что я понимаю, как будет развиваться этот технологический срез через год-два-три.

Но что я еще вижу: взрослые специалисты и ребята помладше одновременно тянутся к ИИ-инструментам и боятся их. 

Причем этот страх не уникален для генеративного ИИ. В психологии и поведенческой экономике существует понятие algorithm aversion — «избегание алгоритмов». Люди нередко предпочитают решение человека даже тогда, когда знают, что алгоритм статистически точнее. 

Привет, я Катя Косова, работаю бизнес-аналитиком в Cloud.ru, а также преподаю психологию в ВШЭ и РАНХиГС. Сегодня в статье я использую свою экспертность и препарирую страхи перед ИИ: что именно тревожит людей вне диджитала, что давит на сеньоров за 40 и кто так сильно напугал джунов.

Контекст: откуда берется страх

Опустим мои и ваши ощущения — обратимся к конкретным цифрам. За первые шесть месяцев 2026 года россияне уже успели напостить 2,5 миллиона сообщений про опасность, которую несет ИИ. Там и про дипфейки, и про потерю рабочих мест, и про манипуляции с галлюцинациями.

Жить внутри такого инфополя тревожно, что и подтверждается опросами: 43% россиян готовы навсегда отказаться от ИИ, лишь бы убрать этот стресс из своей жизни. Да и бояться развития ИИ стали сильнее почти в два раза: 27% против 15% годом ранее.

Дальше вступает в дело простая психология: если технология одновременно обещает удобство, экономию времени и новые возможности, но при этом ассоциируется с потерей контроля, заменой человека и риском для работы, то мозг почти автоматически выбирает насторожиться и перестраховаться.

Исследователи регулярно приходят к выводу, что люди особенно тяжело переносят не сам риск, а неопределенность. Потеря работы — это страшно. Но куда сильнее тревожит ситуация, когда никто не может сказать, произойдет это через пять лет, через год или вообще не произойдет. Исследования (например, вот или вот, а еще есть хороший обзор) показывают, что именно неопределенность относительно будущего является одним из самых мощных генераторов тревоги. ИИ идеально попадает в эту категорию: почти никто не понимает, насколько быстро будут меняться профессии и какие навыки окажутся востребованными через несколько лет.

На Западе, в Европе и Азии люди тоже переживают, можно почитать раз, два, три. В общем, я это к чему: что-то реально происходит, это не фантазии.

Скажете, что реальные случаи замещения сотрудников технологиями пока редки? Ну тут я открываю портал в самый популярный холивар последних лет: так заменят нас или не заменят? И если да, то когда, а если нет, то как долго это «нет» продлится?

Вот это недавнее увольнение 8К человек одним днем, конечно, аргумент в пользу тех, кто боится замены.

Хотя есть, конечно, и другая оптика на эти увольнения: компании просто понабрали людей во время ковида, теперь им нечем платить, поэтому увольняют их, прикрываясь инвестициями в ИИ. Потому что не хотят опустить свои акции, оттолкнуть инвесторов. Ну и цену себе, конечно, тоже набивают: неуверенные в себе айтишники — более дешевые и сговорчивые айтишники.

В общем, остается только гадать, что такое все эти посты от CEO про массовые сокращения: блеф или реальная причина тряски? Кстати, про нее.

Хотя кое-кто уже подготовился на случай, если все-таки не блеф…

Причина тряски

Когда мы говорим, что ИИ нас заменит, речь часто идет не только про зарплату. Для многих профессия — это часть личности. Разработчик, дизайнер, аналитик и редактор обычно воспринимают свою работу как доказательство собственной компетентности. Поэтому новости про автоматизацию бьют не только по чувству безопасности, но и по самооценке.

Психологически это переживается как угроза идентичности (под это дело уже даже сформировался научпоп-термин identity grief): «Если машина умеет делать то, чем я гордился, то в чем тогда моя уникальность?»

Но причина тряски у каждого своя, посмотрим на три из них более пристально. 

Угроза будущей карьере

Формулировка страха

«Я только выбрал интересующее меня направление, а меня уже хотят заменить подпиской за 20 баксов».

Примеры мыслей

• «Я хотел быть дизайнером/тестировщиком/аналитиком/пиарщиком, а теперь вижу, как те же задачи выполняют Gamma, Claude Code, Cursor, Kimi и прочие инструменты».

• «Конечно, бизнес поддерживает автоматизацию, хочет ускоряться, тратить меньше, но я не хочу, чтобы меня уволили или чтобы мне платили мало, из-за того что бизнесу так лучше. Страшно. Скоро придется работать за копейки, пока тебя окончательно не заменят». 

• «Я не боюсь, что профессия исчезнет. Я боюсь, что в ней исчезнут ступеньки для входа и останутся только верхние уровни и ИИ. А вот скилового джуна заменят на подписку. И как строить карьеру?»

Обоснован ли страх?

На «Реддите» встречаются упаднические посты, где опытным спецам жаль джуниоров, которые будут строить карьеру в 2026 году. В другом посте видела тейк о том, что большинство компаний уже сейчас нацелены на мидлов и сеньоров и только потом готовы рассмотреть джунов.

Но на мой взгляд, у начинающих специалистов в целом фокус не на то. Реальная проблема — не отсутствие вакансий, а деградация навыков из-за слепого копирования нейрокода. Когда ты на старте просто принимаешь готовый код в Cursor / Claude Code / you name it и отдаешь его дальше, не осмыслив, не разобрав, не поняв архитектуру, то ты делаешь все что угодно, но только не развиваешься в мидла. А сейчас именно это и нужно. Но в условиях, когда важно торопиться, чтобы быть в конкуренции с другими джунами, младшие спецы начинают использовать ИИ слишком бездумно.

И тут надо учитывать, что сама по себе стратегия отдать сложную или нудную задачу на аутсорсинг (в том числе аутсорсинг технологии) не страшна. В когнитивной психологии эта стратегия называется когнитивной разгрузкой (cognitive offloading), и в норме мы обучаемся ей в возрасте 4–5 лет, когда начинаем развивать и другие метакогнитивные компетенции. Например, учимся считать на пальцах (и только потом — в уме). 

Проблемы начинаются тогда, когда постоянное использование готового инструмента мешает формированию реального навыка или знания — и с цифровыми технологиями такое происходит чаще, чем хотелось бы, потому что они делают работу с информацией очень простой и доступной.

Подкреплю этот тейк неприятным кейсом: мы не просто склонны переоценивать наши знания о том, что нагуглили в интернете, но мы еще и путаемся в источниках и считаем, что эти знания всегда были в нашей памяти. 

Когда часть умственной работы стабильно выполняет внешний инструмент, мозг постепенно перестает тренировать соответствующие навыки. Раньше похожие эффекты изучали на примере калькуляторов, GPS и поисковых систем. Теперь тот же вопрос возникает вокруг ИИ: если начинающий специалист постоянно получает готовое решение, не разбирая его логику, развивается ли у него экспертность так же быстро, как раньше?

В итоге на выходе через год-два у нас есть специалист, который формально работал с кодом, но не понимает, как и что в нем устроено. И когда придет время роста, окажется, что ему не от чего оттолкнуться: фундамент не заложен либо заложен очень хлипко. Вот куда реально нужно смотреть.

Угроза потери экспертности и статуса

Формулировка страха

«Меня не заменит просто модель. Меня заменит связка „мидл + модель“, которая для бизнеса останется такой же эффективной, но более быстрой и дешевой».

Примеры мыслей

• «Я не верю в сказки, что одна нейросеть сейчас полностью заменит сильного разработчика. Но я вполне верю в сценарий, где бизнесу станет достаточно одного крепкого мидла с Cursor или Claude Code, чтобы не держать дорогого сеньора (надолго ли дорогого, кстати?)».

• «Я сам вижу, как быстро растет продуктивность. То, на что раньше уходили дни, теперь можно собрать за часы. И если я это вижу, то менеджмент — тем более».

• «Я боюсь не того, что стану бесполезным. Я боюсь, что стану слишком дорогим. Что мой опыт, насмотренность и архитектурное мышление в какой-то момент перестанут восприниматься как преимущество, если рядом есть человек подешевле, который умеет быстро ускоряться с помощью ИИ».

Обоснован ли страх?

На мой взгляд, частично — да. Но реальная опасность тоже не совсем там, где многие ее ищут. 

Фантазия у меня такая: ты используешь ИИ, чтобы быть в потоке, и незаметно начинаешь сводить свою работу к бесконечному ревью кода, который за тебя нагенерила нейросеть. Какой тут «некст левел»? Как быстро начнешь тупеть, если ты больше не держишь в голове систему, не принимаешь архитектурных решений, не споришь с инструментом, не можешь быстро увидеть, где он нагенерил ерунду?

Это риск, который хорошо известен в инженерной психологии. Чем надежнее становится автоматизация, тем реже человек тренирует сложные навыки принятия решений. Но именно эти навыки оказываются критически важными в момент, когда система ошибается. Получается ироничный парадокс: автоматизация снижает нагрузку в обычных ситуациях, но одновременно может ослаблять способность человека действовать самостоятельно в нестандартных случаях. 

Поэтому для меня сейчас очень важная мысль: я стараюсь не переставать выполнять ту работу, которая и делает меня дорогим специалистом.

Угроза неудачной адаптации

Формулировка страха

«Мне уже хватает стресса и задач. Если мне сверху добавят еще необходимость разбираться в ИИ, я не выдержу. Но если не стану изучать новые технологии, то вообще потеряю работу».

Примеры мыслей

• «Я не айтишник и не хочу им становиться. У меня уже есть работа, в которой я много лет разбирался, и меня пугает сама мысль, что теперь сверху прилетит еще один обязательный слой — боты, агенты, промпты, автоматизация — и все это нужно срочно освоить».

• «Мне не страшно, что завтра придет робот и физически сядет на мое место. Мне страшно, что начальство решит: раз появились новые инструменты, значит, теперь можно требовать в два раза больше, а если я не успею перестроиться, то стану неудобным и дорогим сотрудником».

• «Я боюсь не ИИ как технологии. Я боюсь, что меня под шумок переведут в категорию людей, которых проще заменить, чем переучивать. И никто особо церемониться не будет».

Обоснован ли страх?

Отчасти. Но не всегда из-за реальных причин, чаще из-за мифов. Особенно это актуально для спецов постарше. Почему так: есть стереотип, что люди старше 35–40 лет сложнее осваивают новые технологии. На этой базе и может возникать тревога и саботаж. 

Но хочу успокоить: исследования показывают, что сопротивление инновациям гораздо сильнее связано не с возрастом, а с другими факторами, например с пониманием того, зачем вообще нужна новая технология и как она работает.

Есть такой термин — computer anxiety. Это тревога, которая возникает из-за взаимодействия с новыми цифровыми технологиями. И дело тут не в реальной сложности инструмента, а в ожидании возможной ошибки, чувства некомпетентности или потери контроля. В этом смысле современные ИИ-системы воспроизводят многие психологические механизмы, которые раньше возникали из-за распространения компьютеров и интернета, только в гораздо более масштабном виде.

Еще в конце 1980-х Фред Дэвис предложил одну из самых влиятельных моделей принятия технологий — Technology Acceptance Model (TAM). По ней готовность использовать новый инструмент определяется прежде всего двумя вещами: воспринимаемой полезностью и воспринимаемой простотой использования. Если человек не понимает, как технология поможет ему в работе, или заранее уверен, что она окажется слишком сложной, вероятность принятия резко снижается.

Позже эту идею развили в модели UTAUT, которая показала, что люди охотнее осваивают новые инструменты, когда понимают, что компания поможет им адаптироваться, а не просто поставит перед фактом. 

Поэтому страх многих специалистов может быть связан не столько с самим ИИ, сколько с ощущением потери контроля над собственной профессиональной судьбой. Если раньше правила игры были понятны, то теперь они меняются слишком быстро и зачастую без понятных ориентиров.

Что делать

Не знаю, что делать всем и каждому, чтобы на 100% полегчало. Младшим специалистам больше всех сочувствую: им достался старт в момент, когда правила меняются каждый день. Из-за этого и уровень стресса у большинства максимальный.

Я на сегодняшний день для себя нашла несколько рабочих опор. Может они будут полезны и вам. Кажется, получилось универсально: эти опоры могут закрыть все страхи, про которые мы говорили выше.

1. Трогать все, что трогается

Не верить ни в волшебный ИИ из новостей, ни в то, что это полная ерунда. Стараться руками попробовать основные классы инструментов: код, тексты, аналитику, агенты. Чтобы если и переживать, то на базе своих выводов, а не чужих.

Посвятите пару недель тому, чтобы реально поработать с Claude, потестить разные инструменты от ChatGPT, Cursor, ИИ-браузеры по типу Atlas или даже российские варианты, если на пути к зарубежным сервисам стоит оплата или ВПН. Но важно не просто открыть и закрыть, а решить несколько своих реальных задач. Это снимет часть тревоги из-за неизвестности. А еще даст понять, где инструмент реально помогает именно вам. Заметить, что вызывает трудности, и попытаться закрыть их.

2. Изучать подкапотность, а не только готовые конструкторы

Важно и нужно разбираться, что именно происходит внутри: где лимиты моделей, как они ломаются, какие у них слепые зоны. Вам будет проще психологически, да и в карьерном плане это плюс. Недостаточно просто писать абы какой промпт — изучите промпт-инжиниринг (писали про это недавно), температуру, создание агентов. В конце статьи прикреплю несколько материалов коллег, которые можно почитать на эту тему.

Понимание того, что ИИ отлично пишет типовой код, но буксует на архитектурных решениях или при работе с легаси, дает реальную опору. Вы перестаете воспринимать его как черный ящик и начинаете видеть ограничения. Ну и возвращаете веру в себя: ИИ не всемогущий, ему все еще нужны конкретно вы.

3. Держать руку на пульсе, но не паниковать

Следить за увольнениями, кейсами вроде недавнего с Meta * и, что главное, за откатами этих решений. Мне лично это нужно, чтобы не оказаться в ситуации, когда все давно поменялось, а я не в курсе. Но и чтобы не впадать в истерику из-за чьих-то вбросов на работе.

Но что-то я сомневаюсь, что в обозримом будущем массовые замены людей на ИИ приведут к чему-то, кроме провала и отката. Слишком много инцидентов, слишком высокий процент провала проектов, в которых попытались внедрить хоть какой-то ИИ (любой!).

4. Смотреть, что происходит на местах

LinkedIn, Reddit (r/ArtificialInteligence, r/technology, r/cscareerquestions), профильные чаты — как компании реально меняют процессы, какие роли ужимаются, какие, наоборот, растут.

Не верить только официальным пресс-релизам или, наоборот, страшным заголовкам паникеров в сетях, а смотреть на опыт конкретных людей и на широкую выборку, чтобы видеть полную картину.

5. Ускоряться и автоматизировать — для себя

Не ждать, пока кто-то из топов скажет внедрять в свою рутину ИИ, а самому смотреть, что можно поручить модели и где можно освободить себе время под сложные задачи. Потому что чем выше ваш темп и чем глубже вы понимаете, как встроить ИИ в работу, тем сложнее вас заменить. Короче, работайте на опережение. 

* Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности».

Обещала несколько материалов по теме агентов, ИИ и промпт-инжиниринга. Вот они: 

1. Контекст‑инжиниринг для coding‑агентов: почему агент тупит не из‑за модели

2. Как развернуть OpenClaw и не слить ему все свои данные

3. Используем несколько нейронок безопасно и через единый интерфейс. Инструкция по внедрению LiteLLM

4. 62% российских айтишников доверяют ИИ как напарнику

Источник: habr.com