Cassie Kozyrkov
12 февраля 2026 г.
Обсуждение статьи возможно в телеграм канале "Попал в цель/не попал в цель".
Обсуждение статьи возможно в канале Max "Попал в цель/не попал в цель".
Каждый раз, когда появляется новая, блестящая возможность в области ИИ, интернет наполняется шумом, как обычно, толпой хайпожеров и ворчунов, обсуждающих, насколько она на самом деле хороша (или плоха). Но я бы предпочла сразу перейти к логическому выводу по каждому релизу ИИ, задав вопрос:
"Представьте, что искусственный интеллект настолько хорош, что вы можете мгновенно получить ответ на любой интересующий вас вопрос. Или мгновенно выполнить любой ваш запрос. Что бы стоило изучать в таком мире?"
Самый ценный навык из всех существующих.
- Какой смысл в идеальном ответе, если вы не понимаете вопроса?
- Какими бы способными они ни были, даже лучшие модели иногда допускают ошибки. Насколько сильно вы будете расстроены из-за этого – решать вам.
- А что, если следующая модель окажется идеальной? Готовы ли мы к этому?
Многие студенты считают, что технические дисциплины – это только инструменты и формулы… Но инструменты никогда не являются главной целью. Это всего лишь обилие информации, которое быстро приедается по мере стремительного развития технологий.
Напротив, суть в понимании. Сложность получения ответа может служить фильтром, гарантируя, что только те, кто глубоко понимает проблему, смогут прийти к решению. А понимая проблему, вы сможете понять, как использовать следующий инструмент, и тот, что последует за ним…
До недавнего времени, чтобы найти решение, приходилось долго и упорно работать над проблемой.
Сложность получения ответа часто служила фильтром, гарантируя, что решение найдут только те, кто глубоко понимал проблему.
Но сегодня границы возможностей изменились. Вы можете набросать сложное распределение вероятностей на салфетке, сделать снимок и загрузить его в модель ИИ, чтобы сгенерировать код, который без труда запустит симуляции. Вы можете предсказывать структуры белков, предлагать новые молекулы и проектировать материалы, не проводя ни одного эксперимента. Вы можете составлять юридические документы, не имея юридического образования и даже поверхностного знания соответствующих законов. И всё это можно делать в режиме реального времени, в диалоговом режиме, на десятках языков. Это невероятный сдвиг, но он также подчёркивает более глубокую проблему: чем больше наши инструменты делают за нас, тем меньше нам приходится быть дисциплинированными в понимании того, что мы на самом деле от них требуем.
Чем больше функций выполняют наши инструменты, тем меньше мы понимаем, чего именно мы от них на самом деле требуем.
В этом и заключается парадокс прогресса в эпоху искусственного интеллекта. Хотя инструменты делают получение ответов относительно простым, мы сталкиваемся с растущим разрывом между простотой использования и глубиной понимания.
Представьте, что у вас есть самый простой инструмент из всех: волшебная лампа со всемогущим джинном внутри. Вы уверены, что обладаете необходимыми навыками, чтобы загадывать желания ответственно?
Насколько быстро движется мысль?
Опасность ИИ та же, что и его перспективы: он способствует бездумности. Другими словами, вы можете получить результаты, не прилагая особых усилий и размышлений. Но получите ли вы именно те результаты, которые вам действительно нужны? Для самых важных задач это может оказаться сложнее, чем когда-либо.
Настоящая сложность заключалась не в том, чтобы научиться нажимать нужные кнопки в нужном порядке. Человечество будет вспоминать прошлый век технологий как свои неуклюжие подростковые годы, когда все инструменты, к которым мы так серьезно относились, были лишь опорой на пути к выполнению задач со скоростью мысли.
Насколько быстро движется мысль?
А насколько быстро, собственно говоря, работает мышление? К сожалению, на практике оно не такое уж и быстрое. Суждения – это та область, в которой мы получили наименьшее количество улучшений с тех пор, как ручка и бумага улучшили нашу память. Время, необходимое нам, чтобы осмыслить что-то даже умеренно сложное, по-прежнему остается огромным узким местом… Возможно, это самый важный ограничивающий фактор для будущего ИИ.
Если дать неопытному лицу, принимающему решения, самую сложную систему искусственного интеллекта, какую только можно себе представить, он окажется в тупике. Он может получить результат, технически безупречный, но совершенно нерелевантный. Или, что еще хуже, вводящий в заблуждение. Откуда ему об этом знать?
Новая беглость речи
Вот почему в современном мире, управляемом искусственным интеллектом, самым важным навыком является не вычислительная мощь, а способность глубоко и ясно мыслить о проблемах, которые вы пытаетесь решить. Лидеры прошлого могли месяцами обдумывать проблему, пока их команды возились с математикой и кодом, пытаясь найти решение. У них было время, чтобы не спешить.
Ваши дни, когда вы прятались за компьютерщиками и их вычурными электронными таблицами, сочтены. Новые, блестящие инструменты будут брать на себя все больше и больше вычислений, симуляций, обработки данных – но только если вы правильно их направите. Как только инструменты перестанут быть узким местом, внимание будет приковано к вам. Вам потребуется гораздо быстрее реагировать, чтобы достичь того же качества мысли за минуты, что ваши предшественники достигали за месяцы.
Настоящее испытание для лидеров в этом новом мире заключается не в овладении инструментами, а в овладении искусством принятия решений и оценки ситуации.
Традиционные образовательные модели не смогли угнаться за этими изменениями. Слишком часто учеников учат решать фиксированные задачи с четкими решениями, выполнять упражнения, где границы четко определены, а правильный ответ известен.
Но принятие решений в реальном мире – это сложный, запутанный и редко столь же гибкий процесс. Он требует от лидеров ответственности не только за то, что они решают, но и за сами вопросы, которые они задают. Он требует свободного владения языком неопределенности, умения справляться с двусмысленностью и способности видеть более широкие последствия своих решений.
Возможно, пришло время внимательно посмотреть на себя в зеркало. Если бы технологии работали со скоростью мысли, хватило бы вам остроты мышления, чтобы за ними угнаться?
Развитие навыков принятия решений в колоссальных масштабах современной автоматизации и искусственного интеллекта требует такого уровня экспертизы, что это стало бы самостоятельной дисциплиной: интеллектуальное принятие решений.
Мы не можем передать свои мысли машинам.
Если вы попробуете лучшие модели OpenAI, то увидите на экране очень дерзкое слово: "Рассуждение". Здесь никакого рассуждения нет, только дополнительный код, который заставляет ChatGPT не так часто, как раньше, "проверить себя, прежде чем всё испортить". Не поддавайтесь искушению думать, что ChatGPT будет думать за вас.
Если привлекательность ИИ иногда создает впечатление, что мы можем передать наше мышление машинам, это опасное заблуждение.
Главное преимущество человека, принимающего решения, по-прежнему заключается в его собственном разуме: способности создавать ментальные модели, понимать взаимозависимость переменных и оценивать обоснованность своих предположений. В мире, где ИИ может генерировать ответы с молниеносной скоростью, истинным конкурентным преимуществом является лидер, который умеет задавать важные вопросы… и глубоко понимать, о чём именно он спрашивает.
Если мы не будем осторожны, искусственный интеллект усугубит наши ошибки и ошибочные суждения.
Поэтому, восхищаясь возможностями новых систем искусственного интеллекта, давайте не будем упускать из виду человеческий фактор. Эти инструменты – усилители: они усиливают нашу способность решать проблемы, да, но они также усугубляют наши ошибки, если мы не будем осторожны.
Ваша роль как лидера заключается не просто в использовании этих инструментов, но и в их мудром применении. Ваша задача – обеспечить, чтобы принимаемые вами решения основывались на глубоком понимании вопросов, на которые вы пытаетесь ответить. Всё это требует усилий и навыков, которые вы вряд ли сможете развить, если будете ожидать, что каждый новый релиз ИИ приблизит нас к бездумному мгновенному удовлетворению.
Руководители, умение подсказывать – это не что-то новое. Это древний навык. Это искусство знать, что нужно сделать, тщательно формулировать конкретные требования, предвидеть возможные сбои, а затем проверять качество работы, когда она попадает к вам на стол. Для простых, неважных задач мы все делаем это интуитивно. Для сложных, технических, критически важных проектов это невероятно сложная задача… и так будет и впредь.
Повышение когнитивных способностей лидеров
Я верю, что OpenAI и его аналоги создадут еще более совершенные волшебные лампы, но я не вижу, чтобы кто-то разрабатывал инструменты, которые действительно могли бы поднять когнитивные способности лидера настолько, чтобы он мог идти в ногу со временем. (Я был бы рад ошибиться!) Нам срочно необходимо сместить приоритеты в сторону коллективного самосовершенствования и создания инструментов, ориентированных на исполнение желаний (а не на волшебство).
Пока способность лидера выражать свое видение и требования ограничена тем, что укладывается в скудный человеческий круг внимания, обсуждать искусственный общий интеллект кажется глупым. Мы просто отложим это дело, если оно появится. Какая польза от автомобиля, развивающего скорость, равную скорости света, если наши человеческие рефлексы слишком медленны, чтобы им управлять? Нам нужно сначала создать инструменты для улучшения нашей способности управлять автомобилем. Пока таких инструментов не будет, наш лучший вариант – посадить за руль самых здравомыслящих людей.
По мере ускорения темпов инноваций, на совершенство в суждениях и принятии решений оказывается как никогда сильное давление. Лица, принимающие решения завтрашнего дня, должны быть лидерами мнений, обладающими ясностью мышления, позволяющей понимать не только то, чего они хотят, но и почему это важно. В этом заключается вызов – и в этом возможность, которую ставит перед нами прогресс в области искусственного интеллекта.
Давайте поднимемся навстречу этому.