Нейросети: инструмент, секта и личный оракул

В разговорах о нейросетях я всё чаще замечаю странную вещь: люди обсуждают как будто разные предметы, хотя используют одни и те же слова. Один сделал смешную картинку, второй попросил написать поздравление, третий разработал с помощью нейросети работающую программу. Потом они встречаются и начинают выяснять, полезен ли искусственный интеллект. У первого есть опыт развлечения. У второго – автоматизации небольшой задачи. У третьего – изменения собственного рабочего процесса. При этом каждый довольно уверенно рассуждает о технологии в целом. К этим пользователям добавляются люди, которые почти не используют нейросети, но уже сформировали подробное представление о том, куда всё катится. Одни ждут массовой безработицы, другие говорят о зависимости и потере свободы. Есть и противоположная крайность: человек обнаружил, что нейросеть умеет писать код или разбирать документы, и теперь считает любой сознательный отказ от неё признаком отсталости. В какой‑то момент обычная программа получает подозрительно много полномочий. Ей доверяют проверять специалистов, решать, кто прав в споре, определять будущее профессий и объяснять человеку его самого. Вокруг появляются свои проповедники, еретики, запретные удовольствия и обещания спасения через правильную подписку на дозволенную нейросеть. В iLikeMedia мы используем нейросети в производстве и разработке. Для меня это давно часть работы, поэтому особенно интересно наблюдать, как практический разговор о возможностях инструмента превращается в спор о мировоззрении.

Под одним словом у нас помещается слишком много разного

Я вижу несколько распространённых способов обращаться к нейросетям. Кто‑то использует их по фану: картинки, видосики, песни, тексты, которые можно отправить в общий чат. Кто‑то воспринимает их как поисковик, способный объяснить найденное человеческим языком. Кто‑то пишет жалобы в ЖКХ из‑за ошибочно начисленных киловаттов за электроэнергию дома. Другие приходят с отдельной сложной задачей: собрать таблицу, разобраться с настройками роутера, понять незнакомый документ. Отдельная история – проверка чужих слов. Человек получил заключение специалиста, рекомендацию подрядчика или объяснение руководителя и отправил это нейросети: проверь, вдруг меня обманывают. И есть глубокое использование, когда технология встраивается в постоянный процесс. Разработка, аналитика, подготовка материалов, работа со звуком, сценарии, проектирование. Здесь уже меняются последовательность действий, требования к сотрудникам и представление о том, сколько времени должна занимать работа. При этом, эти способы прекрасно уживаются в одном человеке. Опытный разработчик тоже может генерировать дурацкие картинки, а пользователь, который вчера попросил написать поздравление, завтра способен впервые разобрать с нейросетью действительно сложную задачу. Проблемы начинаются, когда ограниченный опыт превращается в универсальное суждение. Попробовал один сервис, получил хрень – значит, все нейросети бесполезны. Получил удачный ответ – значит, теперь можно доверять любому следующему. Нашёл ошибку в объяснении специалиста – значит, нейросеть лучше понимает профессию этого специалиста. Разумеется, сами инструменты сильно отличаются. Под названием сервиса могут скрываться разные модели, режимы работы, ограничения на объём документов, доступ к поиску и способы обработки файлов. Одинаково аккуратный интерфейс прекрасно маскирует разницу в возможностях. Я бы точно не ставил знак равенства между любым ответом Алисы и ответом актуальной сильной модели в ChatGPT в ultra‑режиме только потому, что оба сервиса умеют поддерживать разговор. Для содержательного сравнения нужны конкретная задача, версии и проверяемый результат. У неискушённого пользователя этой картины обычно нет. Перед ним два окна с уверенно написанным текстом. Так в одну категорию попадают массовый помощник, специализированная модель, экспериментальный сервис и сложная система с поиском, вычислениями и проверкой результата. Дальше начинаются разговоры о том, что «нейросеть сказала». Какая, при каких условиях и на основании чего – подробности уже как будто необязательные.

Хороший ответ можно получить раньше, чем научиться его понимать

Разговор об отупении я бы продолжил с довольно неприятной возможности: человек способен заметно улучшить результаты своей работы и одновременно хуже понимать, как эти результаты получаются. Текст становится грамотнее, расчёт – убедительнее, презентация собирается быстрее. Всё это можно показать руководителю или заказчику уже без стыда. Собственное понимание так просто предъявить невозможно, поэтому его потеря способна долго оставаться незаметной. В 2025 году в PNAS опубликовали исследование с участием почти тысячи школьников в Турции. Они занимались математикой, причём у разных групп были разные условия: обычные учебные материалы, ИИ‑помощник на основе GPT‑4 или специально подготовленный ИИ‑репетитор. Эксперимент проводился в 2023⁠–⁠2024 учебном году. На тренировочных заданиях доступ к нейросети улучшал результаты. Но затем ученики сдавали самостоятельный экзамен. У группы с обычным ИИ‑помощником результат оказался на 17% ниже, чем у тех, кто занимался без него. У специализированного репетитора, настроенного на подсказки и поддержку самостоятельного решения, этот отрицательный эффект практически исчезал. Для меня здесь самое интересное – разница между выполненным заданием и освоенным навыком. Пока помощник рядом, всё прекрасно. Проверка начинается в тот момент, когда он исчезает (закончились токены, отвалился доступ во “внешний интернет”, закончились деньги на Киргизской карте и ещё десятки причин). Переносить один школьный эксперимент на всё человечество было бы слишком смело. Однако сам сценарий легко представить в профессиональной работе. Начинающий редактор получает готовую структуру, подводку, вопросы для интервью и финальный текст. Материал выходит. А когда нужно самостоятельно понять, почему интервью получилось пустым, опереться особенно‑то и не на что. В нашей сфере коммуникаций человек учится, пока разбирает разговор, замечает противоречие, выбрасывает красивый, но бессмысленный абзац и ищет, какого факта не хватает. Часть этой возни действительно можно автоматизировать. Вместе с ней легко случайно автоматизировать собственное обучение. С простыми бытовыми задачами происходит похожая история. Иногда человек пишет запрос, уточняет условия и спорит с ответом дольше, чем заняло бы самостоятельное решение. Но субъективно это может ощущаться легче, ведь объяснять услужливому собеседнику, чего ты хочешь, бывает приятнее, чем самому несколько минут разбираться с задачей. У меня есть предположение, что в таких случаях мы экономим прежде всего усилие. Время при этом вполне можем тратить впустую. А если привычка обращаться за готовым решением становится автоматической, вопрос «могу ли я разобраться сам?» постепенно вообще перестаёт возникать.

Пока объясняешь задачу, сам начинаешь её понимать

При этом именно написание запроса способно приносить большую пользу. Чтобы получить осмысленный ответ, приходится сформулировать, чего ты хочешь, что уже известно, где ограничения и по каким признакам результат можно считать удачным. Не зря же многие технические поддержки и компании не работают по телефону, а только по электронной почте, аргументируя это так: “Если человек не может расписать свою проблему – то, скорее всего, проблема не техническая, а в самом пользователе и его нежелании подумать”. Пока объясняешь что‑то нейросети, приходится разложить проблему на части: в чём, собственно, дело, как мы это выяснили, что должно измениться и какой результат мы ждём. На этом этапе человек уже работает головой. Иногда значительная часть решения появляется ещё до ответа системы. Мне близка знакомая идея: хочешь разобраться в теме – попробуй объяснить её другому. Во время объяснения быстро обнаруживаются места, которые ты сам понимал приблизительно. В голове всё было гладко, а произнести связно почему‑то не получается. Значит, есть с чем разбираться. Нейросеть удобна для такого разговора. Она доступна в любой момент, выдерживает длинное объяснение и позволяет несколько раз вернуться к одному месту. Можно попросить её пересказать задачу своими словами и обнаружить, что важное условие вообще осталось за пределами описания.

Я бы при этом осторожно относился к той мысли, что любой длинный промпт автоматически развивает мышление. Вполне можно написать две страницы требований к оформлению и ни разу не задуматься о содержании задачи. Разница заметна в самом разговоре. В одном случае человек приносит собственное предположение, просит найти слабые места, уточняет основания и разбирается в ответе, ведёт сократический диалог, пытаясь понять, где он сам чего‑то не понимает. В другом – добивается текста, который можно скорее скопировать и отправить дальше. В исследовании Microsoft Research и Carnegie Mellon 2025 года более высокое доверие к генеративному ИИ было связано с меньшим заявленным вовлечением критического мышления. При этом авторы наблюдали и перенос интеллектуальной работы к проверке информации, объединению ответов и управлению задачей. Выходит, что одна и та же технология позволяет организовать очень разные отношения с собственной головой. Можно заставить себя точнее объяснять и глубже проверять. А можно постепенно привыкнуть, что все содержательные затруднения должен разрешать кто‑то за тебя.

«Я отправил ваше заключение Алисе, она сказала, что вы врёте»

Особенно странно это выглядит при проверке экспертов. Само желание получить второе мнение я прекрасно могу понять, сам этим пользуюсь во многих сферах. Специалисты ошибаются, подрядчики бывают недобросовестными, сложную терминологию иногда используют, чтобы произвести впечатление. Но есть сценарий, в котором человек просто пересылает заключение нейросети, получает возражения и возвращается к автору с готовым обвинением: «Алиса сказала, что вы врёте». Дальше выясняется, что пользователь не разобрался ни в исходном заключении, ни в ответе системы. Он не проверил источники, не уточнил условия, не заметил, что часть документов вообще не была загружена. Зато получил уверенную формулировку, с которой удобно идти в спор. С этого момента специалисту приходится разбирать ещё и произвольный текст, появившийся по неизвестному запросу. Иногда объяснение занимает больше времени, чем сама работа, особенно если нейросеть рассуждала о типовой ситуации, а заключение касалось конкретного объекта с конкретными ограничениями. Меня здесь интересует готовность передать право на окончательное суждение, которое граничит с шизофренией. В один момент человек подозревал специалиста, потому что тот заинтересован в деньгах или обмане, а в этот же момент доверяет сервису, о внутренней работе которого знает ещё меньше, чем о мотивации специалиста. Сильная ЛЛМ тоже может ошибиться. Она способна убедительно обосновать неверный вывод, пропустить существенное условие или подстроиться под формулировку вопроса. Запрос «где меня пытаются обмануть?» уже задаёт определённое направление разговора. В исследовании, опубликованном в Science в 2026 году, изучали чрезмерную склонность ИИ соглашаться с пользователем. В трёх экспериментах с 2405 участниками общение с таким помощником укрепляло уверенность в собственной правоте и снижало готовность брать ответственность и исправлять межличностный конфликт. Работа касалась социальных советов, но хорошо показывает, насколько приятный ответ способен влиять на суждение.

Сектанты, антиваксеры и тайное пользование

Религиозная лексика вокруг нейросетей кажется мне показательной. Активного пользователя легко назвать сектантом, который уже “кукухой поехал со своими промптами”. В ответ прилетает сравнение с антиваксерами: человек сознательно отказывается от технологии, следовательно, с ним всё понятно. После этого можно особенно не обсуждать, что именно каждый делает, где получает пользу и какие ограничения считает существенными: принадлежность к лагерю тех или иных “сектантов” становится важнее результата. У такого спора есть удобная особенность: практически любое событие подтверждает собственную позицию. Нейросеть ошиблась – ну, вот, я же говорил, что всё это обман и пузырь. Хорошо выполнила задачу – значит, скоро заменит вообще всех. Пользователь потратил вечер на исправления – зависимый. Сделал за вечер большую работу – сам растит себе конкурента. Похожая логика встречается и у восторженных сторонников. Любой неудачный результат объясняется тем, что человек не умеет правильно спрашивать. Получается универсальная отговорка: возможности технологии бесконечны, ответственность за сбой всегда можно переложить на пользователя. Я одинаково настороженно отношусь к обоим способам рассуждать, потому что в них слишком мало места для проверки. Причём ощущение магии действительно исследовали. В работе, опубликованной в Journal of Marketing в 2025 году, меньшая осведомлённость об ИИ была связана с большей готовностью его принять. Авторы связывали этот эффект с восприятием технологии как магической и чувством изумления перед её возможностями. То есть недостаток понимания способен вести и к восторженному доверию. Отдельный сюжет – публичное осуждение при частном использовании. На словах нейросети разрушают общество, а вечером можно украдкой попросить составить письмо. Ненуачо, удобно же, тем более, что… Я это… Того… Быстренько, пока никто не видит. Здесь кроме противоречивости есть вполне понятная социальная причина. Исследователи в четырёх экспериментах с более чем 4400 участниками обнаружили, что использование ИИ могло снижать оценку компетентности и мотивации человека в глазах окружающих. Пользователи ожидали такого отношения и меньше хотели раскрывать помощь технологии. Поэтому тайное пользование иногда говорит об устройстве среды. Компания требует быстрее сдавать материалы, но сотрудник понимает: признайся в нейросети, и ценность его работы тут же начнут пересматривать. В результате вокруг обычного рабочего инструмента возникает атмосфера запретного удовольствия. Все примерно понимают, что происходит, но каждый продолжает поддерживать удобную публичную версию.

К удобству действительно можно привыкнуть

Предупреждение «ты станешь зависимым» звучит серьёзно. Я только хотел бы каждый раз понимать, о какой зависимости идёт речь. Если завтра забрать у человека смартфон, качество его жизни, скорее всего, заметно изменится. Банковские операции, навигация, переписка, рабочие доступы, билеты и привычные способы решать бытовые вопросы окажутся под вопросом. Отключи ему Телеграм – и уже для связи в школьных и домовых чатах придётся бежать на парковку, а для общения с коллегами – осваивать высшую математику архитектуры сетей. С нейросетями может происходить похожее. Человек перестраивает работу, берётся за задачи другого масштаба и привыкает к новой скорости. Возвращение к прежнему способу начинает ощущаться как серьёзная потеря возможностей. В феврале 2026 года исследователи сообщили, что им стало сложнее проводить повторный эксперимент с разработчиками: часть специалистов не хотела участвовать, если требовалось выполнять некоторые задачи без ИИ. Другие избегали предлагать для исследования работу, которую особенно не хотели делать вручную. Для авторов это стало методологической проблемой, влияющей на состав выборки. Но история прекрасно показывает, насколько быстро меняется представление о нормальном рабочем процессе. Инструмент сначала помогает, потом становится привычным, затем отказ от него требует отдельного обоснования. Рядом существует другой риск: человек привыкает обращаться за подтверждением любого решения. Самостоятельный выбор вызывает дискомфорт, поэтому хочется ещё раз спросить, правильно ли написал, достаточно ли убедительно ответил, нормально ли вообще думаешь. В четырёхнедельном исследовании MIT Media Lab с 981 участником более интенсивное добровольное использование чатбота было связано с худшими показателями эмоциональной зависимости и проблемного использования. Есть и совершенно практическая сторона свободы. Если рабочий процесс зависит от внешнего сервиса, на него начинают влиять цена подписки, ограничения доступа и решения владельца платформы. Можно сохранить отличную голову и всё равно однажды обнаружить, что привычный инструмент стал недоступен. В таких вопросах я вижу вполне предметные основания для осторожности. Их можно обсуждать: какие данные хранятся, что удастся перенести, какие действия человек способен выполнить самостоятельно. Разговор сразу становится содержательнее пророчеств о машинах, которые возьмут нас под контроль.

Уйти в физический труд, чтобы гарантированно пережить будущее

Ещё одна понятная реакция – попытаться заранее выбрать профессию, до которой нейросети не доберутся. Вот человек работает в IT, аналитике, финансах или текстах, видит автоматизацию и начинает рассматривать ремесло или физический труд как безопасную территорию. Стремление к безопасности само по себе мне понятно и логично. Люди хотят знать, что через год, два или три у них будет доход, они смогут платить по счетам и сохранят привычную жизнь. Желание предсказуемости совершенно естественно. Но здесь можно перепутать планирование с попыткой получить гарантию, которую никто выдать не может (нет, конечно, можно пойти на завод по вытачиванию оловянных кудяпликов, но стоит ли говорить, сколько сокращений на заводах были за последние два года?). К новой профессии всё равно придётся прийти с навыком, найти клиентов или работодателя, выдержать конкуренцию и физическую нагрузку. У каждой работы собственный набор уязвимостей. Освоить ремесло, потому что оно нравится и на него есть спрос, вполне себе осмысленное решение. Выбирать его исключительно ради пожизненной защиты от изменений гораздо сомнительнее. При этом я бы не стал успокаивать себя тем, что за работу беспокоятся только слабые специалисты. Опытный человек тоже способен увидеть, как дешевеет часть его компетенций. Более того, активное использование ИИ позволяет лучше оценить масштаб изменений. В анализе Gallup, опубликованном в сентябре 2026 года, частые пользователи ИИ более чем вдвое чаще редких пользователей выражали сильное опасение потерять работу из‑за технологий в ближайшие пять лет. Это наблюдаемая связь, но она показывает, что знакомство с инструментом вполне может соседствовать с беспокойством о профессии. Мне также не нравится успокоительная формула «тебя заменит человек с нейросетью». Её произносят так, будто достаточно освоить интерфейс и получить бессрочную страховку. Если автоматизация продолжит развиваться, изменяться будут и задачи людей, которые сегодня успешно ею управляют. Менеджеры и руководители процессов тоже находятся внутри этой истории. Пока оснований объявлять исчезновение всего интеллектуального труда нет. В оценке Международной организации труда 2025 года наиболее вероятным общим последствием названа трансформация многих профессий. При этом степень воздействия технологии различается по задачам и сферам. Но человеку мало услышать, что человечество в среднем приспособится. Его интересует собственная работа и ближайший платёж по ипотеке. Поэтому разговор о внедрении нейросетей внутри компании требует честности. Сотрудник довольно быстро замечает противоречие между словами о раскрытии потенциала и постоянными разговорами о сокращении затрат на персонал. Объяснять изменения придётся людям. В том числе тем, кто уже умеет пользоваться технологией и потому задаёт особенно неудобные вопросы.

Когда из разговора наконец уйдёт магия

В статье «Радио без магии: как бизнес использует его сегодня» мы уже обращались к циклу Гартнера: завышенные ожидания, разочарование, постепенное понимание возможностей и выход к устойчивому практическому использованию. С нейросетями мне видится похожая история. Одна удачная демонстрация рождает ожидание универсального интеллекта. Первая серьёзная ошибка вызывает желание объявить весь рынок пузырём. Затем приходится разбираться с конкретными задачами, качеством инструментов и стоимостью исправлений. Саму кривую я воспринимаю как полезную схему разговора об ожиданиях. По ней нельзя вычислить дату, когда все успокоятся. Разные люди и разные применения технологии вполне могут одновременно находиться в разных точках. Кто‑то только вчера впервые сгенерировал приличный текст и теперь ждёт замены всех редакторов. Другой уже потратил достаточно времени на проверку фактов (и заколебался писать промпты вроде “не пиши формулировки с отрицанием вроде «Событие X, не Y», не используй длинные тире”), чтобы точнее оценивать возможности и слабые места системы. Третий выстроил процесс, в котором польза получается регулярно, и спокойно занимается другими делами. Мне ближе последний вариант. При этом я хочу сохранять возможность замечать моменты, когда привычка к удобству начинает мешать. Где я действительно ускорился? Где научился точнее формулировать? Где пропустил важный этап понимания? Почему согласился с этим ответом? Смогу ли объяснить получившийся результат другому человеку? Для медиапроизводства эти вопросы особенно ощутимы. Можно быстро написать сценарий, но кому‑то всё равно предстоит понять, зачем аудитории его слушать. Можно получить убедительную формулировку, а затем выпустить в эфир фактическую ошибку. Можно проверить специалиста и обнаружить полезное уточнение, можно с тем же успехом устроить ему бессмысленный спор с машиной. Для меня лично нет потребности определять отношение к нейросетям один раз на всю жизнь. Я могу использовать их в одной задаче, отказаться в другой, потратить время на проверку третьей и изменить решение после следующего обновления. Мне хотелось бы, чтобы такая возможность оставалась нормальной и в разговорах между людьми. Без обязательного вступления в секту и без справки о технологической чистоте. В конечном счёте меня гораздо больше интересует человек, который способен объяснить, что он сделал и почему считает результат хорошим. Чем именно он при этом пользовался – да какая разница?