Слабые сильнеют, сильные слабеют: что делает ИИ-удочка с людьми — А что, если такими крутыми, как ты, теперь, с ИИ, будут все, а значит, ты уже и не крутая, а? — говорит мне по ночам голос в моей голове. Мы с этим голосом еще синдром самозванца как следует не обсудили, а он мою крутость уже пытается заканселлить.
Уже неделю не могу сесть и написать третий том про ИИ и LMS. А поэтому продолжу другой темой, раз уж про нее я думаю всё время.
Тема такая — сделает ли ИИ слабых сильнее, а сильных — еще сильнее? Сохранится ли разрыв между теми, кто без ИИ был слабым и теми, кто и без ИИ был мегакрут? Или ИИ уравняет всех до гомогенного «норм»?
Недавно я осознала, что если б и сейчас продолжала зарабатывать деньги как коммерческий автор, я б осталась без денег. Чат гпт напишет плюс-минус так же, как средненький автор на рынке и намного лучше, чем слабенький автор. При этом крутые авторы пишут одинаково круто с любым инструментарием — им как бы вообще всё равно, ИИ, печатная машинка или гусиное перо.
Но крутые авторы за их крутые гонорары могут оказаться никому и не нужны, если есть чатгпт и хороший редактор, который докрутит гпт-среднее до крепкого человеческого.
То есть моя гипотеза такая. ИИ дотягивает слабых до среднего уровня, средних делает сильнее, а сильных делает рыночно нерентабельными.
В поисках аргументов для ночных дебатов с внутренним голосом я пошла искать исследования.
1️⃣Начала я с этих выводов. Пишут, что в профессиональных задачах, связанных с текстом, чат гпт сократил время выполнения на 40% и поднял качество результата на 18%. По сути это показывает, что чат гпт «спрямляет» график результативности, подтягивая самые низкие уровни повыше к середине, убирая тем самым отставание слабых от средних.
2️⃣Зацените, есть исследование с прикольным названием «Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse, Abuse».
Исследовали сотрудников службы клиентского сервиса. Доступ к ИИ-ассистенту дал прирост производительности в среднем на 14%, но сильнее всего помог новичкам и низкоквалифицированным сотрудникам — у них прирост доходил до 34%. У опытных и сильных эффект был минимальным. Авторы из этого делают предположение, что ИИ распространяет лучшие практики сильных работников на менее сильных, то есть не помогает всем одинаково, а прежде всего подтягивает отстающих.
Что интересно, у наиболее опытных сотрудников от ИИ-ассистента иногда был и откат в продуктивности.
И вот тут меня понесло на следующий виток размышлений. Если ИИ особенно полезен слабым и средним, то что тогда происходит с сильными?
Как же так, Гарри?! Если ты такой опытный, как же ты умудряешься пропустить в свою работу результаты ИИ-ассистента, которые ухудшают твой результат? У тебя ж опыта больше! Ты что, не перепроверяешь? Что с твоим критическим мышлением? На эту тему тоже есть хорошее исследование.
3️⃣Авторы опросили 319 работников интеллектуального труда и собрали 936 реальных примеров использования ИИ в работе.
И вот что выяснилось: чем выше уверенность человека в возможностях ИИ, тем меньше критического мышления он проявляет, и чем выше уверенность человека в собственных силах, тем больше критического мышления он проявляет.
При этом критическое мышление проявляется в: — проверке информации, — встраивании ответа ИИ в реальную, имеющуюся здесь и сейчас, со всеми условиями и ограничениями, задачу, — удержании за собой ответственности за результат (task stewardship).
Вот это task stewardship мне особенно нравится. Не сдал задачу ИИ в аренду, а ведешь себя по-хозяйски. Ну просто Человеческий Владетель Задачи. Не «ну он там чет нагенерил, я взял и пошел», а «это мой результат, моя ответственность, моя компетентность» — так делают сильные. Слабые же чаще берут первый убедительно звучащий абзац и принимают его за истину.
4️⃣Добрались до ИИ и обучения. Есть исследование, которое говорит, что зависимость от применения ИИ в обучении статистически связана с более низким уровнем критмыша, причем чем больше когнитивная усталость от обучения, тем более явным становится снижение критического подхода.
