AI не делает вас тупее. Но и умнее – тоже нет

Полтора года назад я написал заметку о том, что замечаю в работе коллег и в своей: чем больше доверяешь AI, тем реже задаёшь себе вопрос «а это точно правильно?». Тогда я опирался на исследование Microsoft – корреляция была, но не причинно-следственная связь.

Теперь связь есть. Исследователи Anthropic провели рандомизированный эксперимент: 52 разработчика учились работать с новой Python-библиотекой. 26 – с AI, 26 – без. Группа с AI набрала на 17% хуже на тесте понимания. При этом скорость работы была одинаковой. AI не помог быстрее – зато помог меньше понять.

Но самое интересное не в этом. Исследователи выделили шесть паттернов работы с AI – и разница между ними оказалась важнее, чем сам факт использования AI.

Участники, которые просили AI «просто напиши» и принимали результат без вопросов, показали худшие результаты. Те, кто начинал разбираться сам, но при первой трудности переключался на «сделай за меня» – ненамного лучше. Даже итеративная отладка через AI – скопировал ошибку, вставил фикс, повторил – не помогала, потому что понимание причины так и не возникало.

А вот те, кто просил AI написать код, а потом разбирал его построчно и задавал уточняющие вопросы – набрали в два-три раза больше. Те, кто сразу формулировал запрос как «покажи и объясни» – тоже. И лучше всех справились те, кто спрашивал у AI только концепцию, а код писал сам.

Для менеджеров это даже важнее, чем для разработчиков. У разработчика есть немедленная обратная связь – код либо работает, либо нет. У менеджера – нет. Письмо, которое написал AI, выглядит убедительно. Анализ рисков – структурированно. Проверить, насколько это точно – значительно сложнее. Деградация навыков происходит тише.

Контрольная группа без AI встречала в три раза больше ошибок. И именно это заставляло их разбираться. AI убирает трение – а трение было частью обучения.

Полный разбор с примерами промптов для менеджеров – в статье