Учесть минусы, использовать плюсы: что делать в мире, где стремительно распространяется ИИ
Время, в котором мы живем сейчас — вероятно, последний шанс повлиять на то, каким будет искусственный интеллект и какие ценности будут заложены в его основу. Каждый радикальный технологический скачок создавал иллюзию «конца истории», хотя на самом деле открывал новые перспективы. Книгопечатание, паровой двигатель и компьютеры бесповоротно меняли мир, экономику и человеческие отношения. Но именно с появлением ИИ наступил момент, когда мы не только наблюдаем изменения, но и программируем их смысл.
ИИ — уже не просто рабочий инструмент. Он способен рассуждать, делать выбор, планировать и учиться у человека, то есть у нас с вами. Сейчас мы формируем алгоритмы, которыми потом будут пользоваться наши дети и внуки. От того, какие данные мы сегодня передаем ИИ, зависит, каким он станет.
На одной из сессий конференции Future Talk участники генерировали с помощью разных нейросетей картинки по одному и тому же запросу. Результаты отличались кардинально, хотя промпт был одинаковый. Ответ зависит от настроек модели — от того, как будет рассчитываться вероятность. Люди дообучают модели, выбирая, какие данные для этого использовать. Современные модели дообучались на данных, собранных в результате того, что ИИ-тренеры выбирали тот вариант ответа, который им больше нравился. И это одна из причин, почему у ИИ очень много искажений.
По данным агентства McKinsey, в течение следующих трех лет 92% компаний планируют вкладывать деньги во внедрение искусственного интеллекта в рабочие процессы. Понимание нейросетей становится важным навыком. По данным опроса hh.ru, 10% российских компаний уже считают умение работать с искусственным интеллектом весомым преимуществом для сотрудников. Значит, люди будут использовать ИИ в работе все больше и больше.
ИИ меняет и процессы, и сам стиль мышления. На стратегических сессиях все чаще вместо того, чтобы обсуждать идеи и спорить, участники спрашивают у нейросети, что она думает по тому или иному вопросу. Это удобно, но мы теряем способность самостоятельно аргументировать и сомневаться. Так незаметно смещается акцент — мы не творим вместе с ИИ, а перекладываем на машину ответственность за наши решения. Но делегируя мышление, мы утрачиваем способность к аргументации, сомнению и креативности.
Глобальное исследование «Программы международной оценки учащихся» (PISA) показывает, что средние результаты тестов по математике, чтению и естественным наукам во многих регионах мира заметно снизились. Концентрация внимания и критическое мышление у молодежи тоже ухудшаются. Майкл Герлих из SBS Swiss Business School (Швейцария) обнаружил корреляцию между использованием ИИ и слабыми навыками критического мышления — молодые участники, которые чаще обращались за советом к ИИ, показали более низкие результаты в критическом мышлении по сравнению с пожилыми людьми.
А без критического мышления трудно разумно потреблять контент, созданный искусственным интеллектом. Он может казаться достоверным, но не дайте себя обмануть ― исследование, опубликованное в 2023 году в журнале Science Advances, показало, что по сравнению с людьми ИИ-модель генерирует более убедительную дезинформацию.
Конечно, это не первый случай, когда новые технологии вызывают такие опасения ― мы уже слышали, что смартфоны снижают концентрацию внимания, соцсети роняют самооценку, а GPS снижает навык ориентации в пространстве. Теперь появился искусственный интеллект, который освобождает нас от самых сложных когнитивных задач — он ищет нам информацию, подает идеи и даже подсказывает, как нам думать.
Все чаще мы обсуждаем идеи не с людьми, а с нейросетью. Там, где раньше спорили и рождали гипотезы, теперь звучит: «Давайте спросим ChatGPT». Мы теряем традицию живого интеллектуального взаимодействия. Слабеет навык аргументации, умение челленджить себя и коллег, придумывать нестандартное. Но именно эти качества создают инновации и предпринимательское мышление.
Означает ли это, что от ИИ нужно отказаться? Это уже невозможно: миллионы людей ежедневно используют эту технологию. Однако стоит подумать, как внедрить ИИ в работу так, чтобы он приносил пользу.
ИИ формируется не только алгоритмами, но и людьми — теми, кто оценивает ответы и обучает модели. Именно поэтому так важно, чтобы в этот процесс были вовлечены представители разных культур, традиций и сообществ. Мы уже видим, как растет спрос на «учителей алгоритмов» — специалистов, которые задают модели рамки смысла и этики. И чем больше культурных контекстов они предоставляют, тем справедливее и точнее будет искусственный интеллект.
Не менее важно выстраивать систему критики внутри процесса разработки — постоянно проверять, не формируют ли алгоритмы дискриминационные паттерны. Модели искусственного интеллекта уже эволюционировали в reasoning models — системы, способные не просто генерировать ответы, а рассуждать: учитывать контекст, последствия, культурные и эмоциональные аспекты. Такой ИИ будет полноценным участником принятия решений, но вместе с этим возрастет риск различных ошибок.
Поэтому все больше компаний вводят позицию Chief AI Ethics Officer — человека, который отвечает за то, чтобы алгоритмы оставались ответственными, прозрачными и культурно чувствительными. Нам важно уже сейчас формировать культуру ответственного ИИ: развивать внутри бизнеса понимание, что технологии должны не заменять человеческий выбор, а усиливать его, действуя в соответствии с ценностями и долгосрочными интересами общества.
Если мы внедряем ИИ в продукты и процессы, важно, чтобы он опирался на культурно значимые данные и помогал формировать правильные смыслы. Одновременно стоит развивать внутри компаний ИИ-грамотность — умение осознанно интерпретировать ответы машин и относиться к ним критически. Только так мы вырастим поколение, которое не просто доверяет алгоритмам, а умеет с ними работать — осмысленно, ответственно и с уважением к человеческому опыту.
Наблюдая за эволюцией взаимодействия человека и ИИ на рынке труда, мы в hh.ru разрабатываем новые инструменты, которые сэкономят время соискателям и работодателям.
Например, мы запустили ИИ-помощника ― он умеет составлять вакансии и рассылать персональные приглашения кандидатам. Достаточно сказать, какого специалиста вы ищете, а ИИ-помощник сам сгенерирует вакансию, исходя из требований к позиции. Он также помогает разбирать отклики на вакансии. Это работает так: вы описываете идеального кандидата своими словами, а ИИ-помощник анализирует все отклики, сопроводительные письма и чаты, а затем распределяет резюме по категориям, объясняет, почему он рассортировал их именно так, рассказывает про сильные стороны кандидатов и указывает на сомнения.
ИИ-помощник даже может взять на себя первичную переписку с кандидатом. Он сформулирует приглашение, уточнит детали, ответит на вопросы, а потом перескажет вам главное из диалога. Мы обучили его так, что в разговоре с соискателями он старается заинтересовать кандидата, работает с возражениями, отвечает на вопросы о вакансии и уточняет только ту важную для позиции информацию, которой нет в резюме.
Но конечное решение будет принимать рекрутер. Задача ИИ-помощника — снять с него часть рутины и ускорить процесс подбора кандидатов благодаря сложной матрице навыков, по которым он их оценивает. Мы обучаем его на больших данных hh.ru, поэтому он способен «взвешивать» знания и потенциал, а не фильтровать соискателей по возрасту, полу или формальному стажу.
Такой подход и есть тот самый осознанный выбор при работе с ИИ. Технологии могут помогать, но ответственность за смысл и направление развития остается за людьми. Обмен опытом, разговоры и споры — это территория человека. Никакая модель не заменит личный контакт и вдохновение, из которых рождаются великие или просто работающие идеи.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
ИИ — уже не просто рабочий инструмент. Он способен рассуждать, делать выбор, планировать и учиться у человека, то есть у нас с вами. Сейчас мы формируем алгоритмы, которыми потом будут пользоваться наши дети и внуки. От того, какие данные мы сегодня передаем ИИ, зависит, каким он станет.
На одной из сессий конференции Future Talk участники генерировали с помощью разных нейросетей картинки по одному и тому же запросу. Результаты отличались кардинально, хотя промпт был одинаковый. Ответ зависит от настроек модели — от того, как будет рассчитываться вероятность. Люди дообучают модели, выбирая, какие данные для этого использовать. Современные модели дообучались на данных, собранных в результате того, что ИИ-тренеры выбирали тот вариант ответа, который им больше нравился. И это одна из причин, почему у ИИ очень много искажений.
Как ИИ меняет способ мышления и взаимодействия
По данным агентства McKinsey, в течение следующих трех лет 92% компаний планируют вкладывать деньги во внедрение искусственного интеллекта в рабочие процессы. Понимание нейросетей становится важным навыком. По данным опроса hh.ru, 10% российских компаний уже считают умение работать с искусственным интеллектом весомым преимуществом для сотрудников. Значит, люди будут использовать ИИ в работе все больше и больше.
ИИ меняет и процессы, и сам стиль мышления. На стратегических сессиях все чаще вместо того, чтобы обсуждать идеи и спорить, участники спрашивают у нейросети, что она думает по тому или иному вопросу. Это удобно, но мы теряем способность самостоятельно аргументировать и сомневаться. Так незаметно смещается акцент — мы не творим вместе с ИИ, а перекладываем на машину ответственность за наши решения. Но делегируя мышление, мы утрачиваем способность к аргументации, сомнению и креативности.
Глобальное исследование «Программы международной оценки учащихся» (PISA) показывает, что средние результаты тестов по математике, чтению и естественным наукам во многих регионах мира заметно снизились. Концентрация внимания и критическое мышление у молодежи тоже ухудшаются. Майкл Герлих из SBS Swiss Business School (Швейцария) обнаружил корреляцию между использованием ИИ и слабыми навыками критического мышления — молодые участники, которые чаще обращались за советом к ИИ, показали более низкие результаты в критическом мышлении по сравнению с пожилыми людьми.
А без критического мышления трудно разумно потреблять контент, созданный искусственным интеллектом. Он может казаться достоверным, но не дайте себя обмануть ― исследование, опубликованное в 2023 году в журнале Science Advances, показало, что по сравнению с людьми ИИ-модель генерирует более убедительную дезинформацию.
Конечно, это не первый случай, когда новые технологии вызывают такие опасения ― мы уже слышали, что смартфоны снижают концентрацию внимания, соцсети роняют самооценку, а GPS снижает навык ориентации в пространстве. Теперь появился искусственный интеллект, который освобождает нас от самых сложных когнитивных задач — он ищет нам информацию, подает идеи и даже подсказывает, как нам думать.
Все чаще мы обсуждаем идеи не с людьми, а с нейросетью. Там, где раньше спорили и рождали гипотезы, теперь звучит: «Давайте спросим ChatGPT». Мы теряем традицию живого интеллектуального взаимодействия. Слабеет навык аргументации, умение челленджить себя и коллег, придумывать нестандартное. Но именно эти качества создают инновации и предпринимательское мышление.
Означает ли это, что от ИИ нужно отказаться? Это уже невозможно: миллионы людей ежедневно используют эту технологию. Однако стоит подумать, как внедрить ИИ в работу так, чтобы он приносил пользу.
Ответственная разработка, ответственное использование
ИИ формируется не только алгоритмами, но и людьми — теми, кто оценивает ответы и обучает модели. Именно поэтому так важно, чтобы в этот процесс были вовлечены представители разных культур, традиций и сообществ. Мы уже видим, как растет спрос на «учителей алгоритмов» — специалистов, которые задают модели рамки смысла и этики. И чем больше культурных контекстов они предоставляют, тем справедливее и точнее будет искусственный интеллект.
Не менее важно выстраивать систему критики внутри процесса разработки — постоянно проверять, не формируют ли алгоритмы дискриминационные паттерны. Модели искусственного интеллекта уже эволюционировали в reasoning models — системы, способные не просто генерировать ответы, а рассуждать: учитывать контекст, последствия, культурные и эмоциональные аспекты. Такой ИИ будет полноценным участником принятия решений, но вместе с этим возрастет риск различных ошибок.
Поэтому все больше компаний вводят позицию Chief AI Ethics Officer — человека, который отвечает за то, чтобы алгоритмы оставались ответственными, прозрачными и культурно чувствительными. Нам важно уже сейчас формировать культуру ответственного ИИ: развивать внутри бизнеса понимание, что технологии должны не заменять человеческий выбор, а усиливать его, действуя в соответствии с ценностями и долгосрочными интересами общества.
Если мы внедряем ИИ в продукты и процессы, важно, чтобы он опирался на культурно значимые данные и помогал формировать правильные смыслы. Одновременно стоит развивать внутри компаний ИИ-грамотность — умение осознанно интерпретировать ответы машин и относиться к ним критически. Только так мы вырастим поколение, которое не просто доверяет алгоритмам, а умеет с ними работать — осмысленно, ответственно и с уважением к человеческому опыту.
Наблюдая за эволюцией взаимодействия человека и ИИ на рынке труда, мы в hh.ru разрабатываем новые инструменты, которые сэкономят время соискателям и работодателям.
Например, мы запустили ИИ-помощника ― он умеет составлять вакансии и рассылать персональные приглашения кандидатам. Достаточно сказать, какого специалиста вы ищете, а ИИ-помощник сам сгенерирует вакансию, исходя из требований к позиции. Он также помогает разбирать отклики на вакансии. Это работает так: вы описываете идеального кандидата своими словами, а ИИ-помощник анализирует все отклики, сопроводительные письма и чаты, а затем распределяет резюме по категориям, объясняет, почему он рассортировал их именно так, рассказывает про сильные стороны кандидатов и указывает на сомнения.
ИИ-помощник даже может взять на себя первичную переписку с кандидатом. Он сформулирует приглашение, уточнит детали, ответит на вопросы, а потом перескажет вам главное из диалога. Мы обучили его так, что в разговоре с соискателями он старается заинтересовать кандидата, работает с возражениями, отвечает на вопросы о вакансии и уточняет только ту важную для позиции информацию, которой нет в резюме.
Но конечное решение будет принимать рекрутер. Задача ИИ-помощника — снять с него часть рутины и ускорить процесс подбора кандидатов благодаря сложной матрице навыков, по которым он их оценивает. Мы обучаем его на больших данных hh.ru, поэтому он способен «взвешивать» знания и потенциал, а не фильтровать соискателей по возрасту, полу или формальному стажу.
Такой подход и есть тот самый осознанный выбор при работе с ИИ. Технологии могут помогать, но ответственность за смысл и направление развития остается за людьми. Обмен опытом, разговоры и споры — это территория человека. Никакая модель не заменит личный контакт и вдохновение, из которых рождаются великие или просто работающие идеи.
