Лаборатория с микроскопом и научным оборудованием.

Учёные дают советы, как вернуть себе контроль над собственным интеллектом

Чрезмерное доверие к ИИ связали с «когнитивной атрофией» у человечества

По мере того, как искусственный интеллект (ИИ) всё глубже проникает в работу и личную жизнь человечества, эксперты предупреждают о новом типе риска: «когнитивной атрофии». Это явление, при котором чрезмерный аутсорсинг мышления алгоритмам приводит к деградации наших собственных навыков критического мышления, креативности и способности принимать решения.

Учёные дают советы, как вернуть себе контроль над собственным интеллектом

тестовый баннер под заглавное изображение

Случай с отставкой начальника полиции Уэст-Мидленда Крейга Гилдфорда стал тревожным символом новой эпохи. Его карьера рухнула из-за ошибочного решения, принятого на основе неверных данных, сгенерированных искусственным интеллектом. Этот инцидент — лишь верхушка айсберга.

Эксперт в области влияния технологий на общество Ноэль Кэрролл наблюдает растущее явление, которое сейчас называют «когнитивной атрофией». По своей сути это процесс деградации мыслительных навыков из-за того, что люди перестают их использовать, бездумно делегируя задачи ИИ – будь то написание текстов, анализ данных или творческий поиск идей. Опасность заключается не только в потере навыка, но и в фундаментальном непонимании того, как работает ИИ. Генеративные модели предсказывают вероятные слова на основе шаблонов в данных, они не «понимают» истину. Их ответы звучат убедительно, но могут быть абсолютно ошибочными или поверхностными.

Многие уже чувствуют на себе последствия этой зависимости. Студенты, активно пользующиеся ИИ для учёбы, сообщают о повышенной прокрастинации, ухудшении памяти и снижении академической успеваемости. В профессиональной среде наблюдается тревожный сдвиг: вместо того чтобы начинать с мозгового штурма или черновика, люди всё чаще следуют рефлексу «подскажи и прими», сразу запрашивая готовый ответ у алгоритма. Это лишает человечества самой важной части процесса — борьбы с неопределённостью, генерации оригинальных идей и построения собственной логики. Другим симптомом стало резкое снижение порога фрустрации.

«Если после всего 60 секунд умственных усилий вас уже тянет проверить, что думает ИИ, ваша способность к дивергентному мышлению — поиску множества уникальных решений – находится под угрозой, — рассказывает исследователь. — Более того, мы рискуем превратиться из активных творцов и лиц, принимающих решения, в пассивных одобряющих менеджеров или даже в сторонних наблюдателей собственного мыслительного процесса».

Ученые советуют, прежде чем открыть любой ИИ-интерфейс, постараться выделить полчаса на глубокое размышление с ручкой и бумагой: «Очертите проблему, набросайте возможные решения, риски и заинтересованные стороны. Если вы планируете маркетинговую стратегию, сначала самостоятельно определите целевую аудиторию и этические риски». Эта первоначальная когнитивная работа не только сделает результат более осознанным, но и позволит вам использовать ИИ для уточнения и обогащения своих идей, а не для их замены.

Вторым ключевым принципом стал сознательный скептицизм, в котором надо относиться к выводам ИИ не как к истине в последней инстанции, а как к мнению крайне ненадёжного коллеги, склонного к «галлюцинациям».

«Бросьте себе вызов: найдите в его ответе хотя бы три потенциальные ошибки или логические нестыковки. Это переключит ваш мозг из режима пассивного потребителя в активный режим создателя и редактора, что жизненно важно для сохранения остроты критического мышления», — поясняет Кэрролл.

Исследователи напоминают, что главное — определить одну или несколько ключевых задач, которые приносят удовлетворение, и сделайте их зоной, свободной от ИИ. По словам экспертов, эти «ментальные заповедники» помогают мозгу сохранять способность справляться со сложностью с нуля, по мере роста уверенности можно расширять эти зоны.

«Постоянно оценивайте доходность от привычки использования того или иного ИИ-инструмента. Спросите себя: делает ли он меня умнее, расширяя мои горизонты и позволяя замечать новые связи, или просто быстрее, выполняя рутинную работу? Быстрее – не всегда значит лучше», — заключает Ноэль Кэрролл.

Источник: www.mk.ru

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Многоразовая ракета New Glenn компании Blue Origin успешно приземлилась, но доставка полезной нагрузки не удалась.
Какой язык выбрать программисту в 2026 году?
Vantage Markets представит торговые решения на Blockchain Forum 2026
Моделирование данных для инженеров-аналитиков: полное руководство
В методе моделирования новых материалов обнаружилась «слепая зона»: Химия и науки о материалах
Компания Tesla запускает свою службу роботакси в Далласе и Хьюстоне.
Ученые говорят: Клонировать
dummy-img
Как максимально эффективно использовать возможности коворкинга в Claude
Image Not Found
Многоразовая ракета New Glenn компании Blue Origin успешно приземлилась, но доставка полезной нагрузки не удалась.

Многоразовая ракета New Glenn компании Blue Origin успешно приземлилась, но доставка полезной нагрузки не удалась.

Однако ей не удалось доставить полезную нагрузку с космической вышки сотовой связи. Теренс О'Брайен, редактор раздела «Выходные». Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и в ленту новостей на главной странице вашего…

Апр 20, 2026
Vantage Markets представит торговые решения на Blockchain Forum 2026

Vantage Markets представит торговые решения на Blockchain Forum 2026

14–15 апреля 2026 года в Москве, в Крокус Экспо, пройдет Blockchain Forum 2026 — одно из ключевых событий региона для профессионалов в сфере криптовалют, трейдинга и блокчейн-технологий. По мере того как индустрия продолжает развиваться в направлении цифровых…

Апр 20, 2026
Моделирование данных для инженеров-аналитиков: полное руководство

Моделирование данных для инженеров-аналитиков: полное руководство

Лучшие модели данных затрудняют постановку неправильных вопросов и упрощают ответы на правильные. Делиться Ваша модель данных — это не технические характеристики. Это мышление с точки зрения бизнеса. Рассматривайте её как план всей вашей аналитической системы. Если план…

Апр 20, 2026
В методе моделирования новых материалов обнаружилась «слепая зона»: Химия и науки о материалах

В методе моделирования новых материалов обнаружилась «слепая зона»: Химия и науки о материалах

Графическое резюме исследования © Михаил Медведев / Институт органической химии имени Н.Д. Зелинского РАН. Исследователи показали, что широко используемые методы квантовой химии могут не различать некоторые варианты распределения электронов в молекулах, из-за чего допускают ошибки при моделировании…

Апр 20, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых