Как нейросети меняют наши мыслительные процессы и почему подход к их использованию должен быть осознанным? Разбираемся вместе с кандидатом медицинских наук и доцентом кафедры нормальной физиологии Сибирского медуниверситета Юлией Коноваленко.
Искусственный интеллект стремительно ворвался в повседневную жизнь и перестал быть абстрактной технологией будущего. Он ежедневно помогает нам получать ответы на вопросы, пишет тексты, генерирует код и даже имитирует живое общение. Но часто ли мы замечаем, как из-за этого меняется наша память и восприятие? Что же происходит с когнитивными способностями человека, который ежедневно взаимодействует с ИИ? Ученые из разных областей сегодня активно исследуют этот вопрос.
Как отмечает Юлия Александровна, человеческая психика неизбежно реагирует и подстраивается под любые изменения среды. Искусственный интеллект, в свою очередь, фундаментально меняет ее. Он увеличивает поток информации, предлагает готовые решения вместо самостоятельного поиска и трансформирует социальное взаимодействие через свои «человекоподобные» интерфейсы.
Как изучают влияние нейросетей на мозг?
Несмотря на то, что исследование влияния искусственного интеллекта на мозг кажется принципиально новым направлением в науке, похожие сценарии уже изучались. Так уже был изучен эффект от использования навигатора и калькулятора. В обоих случаях происходила так называемая когнитивная разгрузка. Когда мы перестали прокладывать маршруты в голове, то лишились навыка ориентации, однако, взамен приобрели свободу передвижения без стресса. Делегируя задачу счета в уме, мы смогли «разгрузить» мозг и направить его ресурсы на другие процессы — например, научились быстрее решать прикладные задачи. Однако, как отмечает эксперт, с искусственным интеллектом масштаб делегирования меняется кардинально, поскольку он берет на себя саму логику, структуру и креативный поиск, предлагая уже готовые смыслы и алгоритмы.
ИИ правильнее сравнивать не с калькулятором, а с «когнитивным экзоскелетом». Если у вас уже есть сильные «мышцы» профессионального мышления, этот инструмент позволит вам поднимать невероятные интеллектуальные веса. Но если вы полностью переложите на него нагрузку и перестанете напрягаться сами, ваши собственные когнитивные мышцы неизбежно атрофируются
— объясняет эксперт
Изучением такого воздействия сегодня занимаются сразу несколько научных дисциплин. Нормальная физиология, например, отслеживает, как организм справляется с хроническим напряжением, «технострессом», при общении с ИИ. Нейрофизиологи смотрят, какие участки префронтальной коры — зоны, ответственные за контроль и принятие решений — «включаются», когда мы делегируем задачу алгоритму, а какие, наоборот, затихают. Психофизиология же фиксирует субъективные состояния — от раздражения из-за ошибок нейросети до чувства «потока» и легкости от мгновенного решения задачи. Психиатры, в свою очередь, видят как риски (например, усиление зависимостей или социальной изоляции), так и потенциал — в использовании чат-ботов для первичной диагностики депрессии. На пересечении этих областей возникает совершенно новое направление — нейроэтика. Она занимается сложными и спорными вопросами, возникающими, когда границы между человеческим и искусственным разумом начинают размываться. Например, кто несет ответственность за решение, если оно подсказано машиной? Как сохранить чувство контроля над собственной жизнью, когда интеллектуальный помощник постоянно вмешивается в наши мыслительные процессы?
Два сценария работы с ИИ: кому он помогает, а кому вредит?
Особое внимание исследователей привлекает использование генеративных технологий для написания программ. В профессиональной среде это называют «вайбкодингом», когда разработчик описывает задачу на естественном языке, а искусственный интеллект создает по этому описанию готовый код. Однако, как подчеркивает Юлия Александровна, влияние такого феномена на когнитивные способности напрямую зависит от того, кто именно и с какой целью использует ИИ.
В первом случае преподавателю, далекому от программирования, нужно быстро создать визуализацию для лекции. Он просто описывает задачу нейросети, получает готовый код и запускает его в специальной автоматизированной среде. Раньше ему пришлось бы потратить несколько часов на поиск готового решения, а теперь весь процесс занимает пару минут. В этом случае, как замечает Юлия Александровна, профессиональные навыки педагога не страдают. Вместо запоминания команд он фокусируется на постановке задачи и контроле результата, использовав вайбкодинг как быстрый и простой способ решения разовой задачи.
Совсем иначе обстоят дела, если нейросеть пассивно используют для замены собственных усилий. Возьмем, например, профессионального разработчика. Исследования показывают, что когда программист просто копирует готовые блоки, не вникая в логику их работы, его собственное понимание архитектуры проекта постепенно размывается. В IT-индустрии это явление назвали «когнитивным долгом», поскольку текущая экономия времени оборачивается часами, потраченными чтобы разобраться, вникнуть и отредактировать сделанное.
Кроме того, при пассивном копировании готовых текстов или кода, без вникания в суть, мозг попадает в ловушку. Он получает красиво оформленный результат и испытывает дофаминовое подкрепление. Однако, в таком случае этап глубокой смысловой обработки пропускается. Возникает иллюзия компетентности: человеку кажется, что он разобрался, но на нейронном уровне прочные связи не формируются. В долгосрочной перспективе это ведет к снижению критического мышления — специалист перестает искать ошибки и понимать причинно-следственные связи.
Таким образом, влияние ИИ на когнитивные способности напрямую зависит от сценария использования. При осмысленном использовании фокус с рутинных задач переключается на контроль результата, планирование и анализ — ресурсы высвобождаются и направляются на задачи «высокого порядка». В ином случае, возникает риск постепенной утраты глубины понимания и ослабления собственных компетенций.
Как ИИ меняет наши когнитивные привычки?
При постоянном использовании нейросетей формируется принципиально новая когнитивная архитектура человеческого мышления, рассказывает Юлия Александровна. Так возникает феномен «транзактивной памяти»: раньше мы бессознательно делили обязанности по запоминанию с коллегами или партнерами, а теперь функцию внешнего «партнера по памяти» выполняет ИИ. Однако, в отличие от известного «эффекта Гугла», когда мы забываем факт, но помним, как его найти, с ИИ мы делегируем не только поиск информации, но и ее анализ.
Кроме того, возникает привычка «когнитивной экономии», когда мы все хуже помним суть, но все лучше то, как правильно сформулировать запрос.
Мозг — энергозатратный орган, который эволюционно запрограммирован идти по пути наименьшего сопротивления. Если мозг знает, что сложный вывод, или кусок кода будет сгенерирован за две секунды, он просто не запускает процесс консолидации этой информации в долговременную память. Через определенное время информация «уходит из головы»
— объясняет эксперт
Параллельно происходит смещение ценности: важным становится не то, сколько фактов вы удерживаете в уме, а умеете ли задать точный вопрос и проверить правдоподобность ответа. Вместе с тем появляется опасная привычка — пренебрежение базовыми знаниями. Так, если у человека нет хотя бы минимального представления предметной области, он не сможет ни грамотно спросить, ни заметить ошибку и «галлюцинации» в ответе. В такую когнитивную ловушку проще всего попасть новичку, мозг которого слепо доверяет искусственному интеллекту. Он не проходит через стадию проб и ошибок и не строит собственные ментальные модели. В итоге, когда алгоритм выдает ошибочный результат, пользователь оказывается дезориентированным и испытывает «высокий когнитивный стресс».
Еще один процесс, попадающий под влияние нейросети — принятие решений. Когда алгоритм предлагает готовый вариант, человек рискует потерять чувство контроля и ответственности. Процесс выбора физиологически связан с префронтальной корой. При делегировании задачи искусственному интеллекту, одни ее участки «затихают», а другие активизируются при необходимости что-то проверять и корректировать. Если полностью полагаться на алгоритм и не включать критическое мышление, навык самостоятельного взвешивания альтернатив постепенно атрофируется.
Как подчеркивает эксперт, пытаться бороться с такой тенденцией, пытаясь насильно «запомнить все» бесполезно, вместо этого стоит пересмотреть стратегию обучения. Акцент нужно делать не на разрозненные факты, а на принципы и взаимосвязи. Юлия Александровна также объясняет, что ИИ может служить помощником и черновиком, но решения должны оставаться за человеком.