Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

ИИ замедляет работу на 19%. Но мы продолжаем им пользоваться

Исследовательская группа METR проверила опытных разработчиков с ИИ-помощниками и без них. Результат удивил даже самих участников: с ChatGPT и Cursor задачи решались на 19% дольше. Сами разработчики при этом были уверены, что работают быстрее. Что на самом деле показал эксперимент METR Некоммерческая исследовательская организация METR провела рандомизированное контролируемое исследование в начале 2025 года. Участники — опытные open-source разработчики, работающие в собственных репозиториях. Им давали задачи с обязательным использованием ИИ-инструментов в половине случаев и без них — в другой. Все ожидали ускорения. Получили обратное: задачи с ИИ выполнялись в среднем на 19% дольше. При этом сами разработчики оценивали свою скорость иначе. Они были уверены, что ИИ помогает. Разрыв между ощущением и замером оказался главным открытием. Авторы исследования называют несколько причин замедления: Парадокс в том, что почти все участники продолжили пользоваться Cursor после эксперимента. Один и

Исследовательская группа METR проверила опытных разработчиков с ИИ-помощниками и без них. Результат удивил даже самих участников: с ChatGPT и Cursor задачи решались на 19% дольше. Сами разработчики при этом были уверены, что работают быстрее.

Что на самом деле показал эксперимент METR

Некоммерческая исследовательская организация METR провела рандомизированное контролируемое исследование в начале 2025 года. Участники — опытные open-source разработчики, работающие в собственных репозиториях. Им давали задачи с обязательным использованием ИИ-инструментов в половине случаев и без них — в другой.

Все ожидали ускорения. Получили обратное: задачи с ИИ выполнялись в среднем на 19% дольше.

При этом сами разработчики оценивали свою скорость иначе. Они были уверены, что ИИ помогает. Разрыв между ощущением и замером оказался главным открытием.

Авторы исследования называют несколько причин замедления:

  • Время на формулировку промптов и ожидание ответа.
  • Перегенерации, когда первый ответ нужно отбраковать.
  • Проверка кода, который выглядит валидным, но содержит ошибки.
  • Необходимость держать в голове две задачи одновременно: свою и контроль над ИИ.

Парадокс в том, что почти все участники продолжили пользоваться Cursor после эксперимента. Один из них объяснил это так: с ИИ работать приятнее, это редактирование, а не чистый лист. Это важное замечание. Дальше окажется, что приятность и эффективность — разные вещи.

Атрофия критического мышления: что замерила Microsoft

Исследователи Microsoft и Carnegie Mellon University в начале 2025 года изучили 319 работников умственного труда. Анализ 936 рабочих случаев использования генеративного ИИ дал жёсткий вывод: чем выше доверие сотрудника к ИИ, тем меньше он применяет критическое мышление.

Конкретные цифры из отчёта:

  • Только 36% участников активно проверяют результаты ИИ.
  • При выполнении простых задач проверка практически исчезает.
  • Пользователи ИИ выдают менее разнообразные решения одной и той же задачи по сравнению с теми, кто работает без ИИ.

Последний пункт особенно показателен. Раньше пять сотрудников решали задачу пятью разными способами. С ИИ они решают её одним и тем же, потому что модель обучена на одинаковых данных и склонна к усреднению.

Исследователи ввели термин «метакогнитивная лень»: человеку кажется, что он думает, а на деле он лишь оценивает чужой ответ. Это другая работа, требующая других навыков. И в среднем она хуже развивает то, что мы привыкли называть профессиональным мышлением.

Когнитивный долг: что увидели на ЭЭГ в MIT

Самое неудобное исследование пришло из MIT Media Lab. Учёные подключили ЭЭГ к 54 участникам и заставили их писать эссе в четырёх сессиях. Группа делилась на тех, кто пользовался ChatGPT, тех, кто работал с Google, и тех, кто писал сам.

Результаты оказались последовательными:

  • У группы с ИИ мозговая активность была заметно ниже, чем у двух других.
  • Через несколько дней эти участники хуже запоминали собственные тексты.
  • NLP-анализ показал: их эссе содержали больше клишированных оборотов и менее разнообразный синтаксис.

Авторы назвали это явление когнитивным долгом. Это состояние, при котором ИИ заменяет умственное усилие, и оно накапливается. Когда тех же людей в финальной сессии лишали ИИ, всплеск активности у них был, но более слабый, чем у тех, кто всё это время работал сам.

В 2011 году психологи описали «эффект Google»: мы хуже запоминаем информацию, которую можно нагуглить. То, что показали в MIT, это шаг дальше. Мы начинаем хуже думать о том, за что отвечает ИИ. Появился даже отдельный научный термин: AICICA, когнитивная атрофия, вызванная ИИ-чатботами.

Что это значит для российского рынка

В исследовании «Контур.Толк» и hh.ru середины 2025 года выяснилось: 43% российских работников уже используют ИИ-инструменты в работе. 74% начали, чтобы ускориться и стать эффективнее. Но никто не замерял, действительно ли они стали.

Параллельно происходят два процесса. С одной стороны, по данным hh.ru, 93% работодателей в 2025 году столкнулись с дефицитом навыков. Hh.индекс на конец года достиг 8,1, это уже зона рынка работодателя, когда соискателей сильно больше, чем мест. С другой, компании активно внедряют ИИ. Сбер в октябре 2025 года объявил о перепрофилировании до 5–10 тысяч ИТ-специалистов из примерно 40 тысяч, ссылаясь на внедрение ИИ.

Получается ножницы. Бизнес ждёт от сотрудников более сильных навыков, особенно навыков работы с ИИ. А сами сотрудники, осваивая эти инструменты, рискуют ослабить именно то, за что им платят: способность анализировать, выбирать решения, замечать ошибки.

У зумеров история ещё ярче. По данным Авито Работы за октябрь 2025, 43% соискателей моложе 25 лет уже используют ИИ при поиске работы, почти вдвое больше, чем в среднем по рынку. При этом исследование Майкла Герлиха на 666 респондентов показало: именно эта возрастная группа сильнее всех зависит от ИИ и хуже всех проходит тесты на критическое мышление.

Почему мы не замечаем замедления

Ключевое наблюдение в эксперименте METR не сам факт замедления. А то, что участники его не чувствовали.

Когда человек пишет код или отчёт сам, перед ним чистый лист. Это сложно. Когда он редактирует текст, сгенерированный ИИ, мозг получает другой сигнал: уже что-то есть, осталось доделать. Усилие меньше, а ощущение продуктивности выше.

Microsoft в своём отчёте называет это смещением фокуса. Раньше работник тратил усилие на создание. Теперь — на верификацию. И вторая задача воспринимается как более лёгкая, даже если по часам она съедает больше времени.

Отсюда и парадокс. Объективно работа идёт медленнее и хуже. Субъективно она ощущается приятнее и быстрее. В долгосрочной перспективе побеждает не статистика, а ощущение. Поэтому от Cursor никто не отказывается, даже после прямых данных о замедлении.

Что с этим делать

Что делать российскому работнику, который не хочет ослаблять собственные навыки:

  1. Не делегируйте ИИ задачи, которые формируют вашу ценность. Если вы аналитик, пишите выводы сами, ИИ оставьте сбор данных. Если вы юрист, структуру документа делайте руками, ИИ может переформулировать.
  2. Введите режим обязательной проверки. Каждый ответ ИИ должен пройти через вопрос «А почему именно так?», это и есть включение критического мышления, которое атрофируется без тренировки.
  3. Раз в неделю работайте без ИИ. Один день, один документ, одна задача целиком руками. Это аналог тренировки, чтобы не потерять форму.
  4. Замеряйте время по часам, а не по ощущениям. Ощущение скорости обманывает. Хронометраж нет.
  5. Учитесь работать с ИИ как редактор, а не как заказчик. Хорошие редакторы хуже не пишут, они учатся видеть слабые места.

ИИ не заменит вас в ближайшие годы. Но он может медленно сделать вас тем, кого легче заменить. Это и есть настоящий парадокс: инструмент, обещающий усиление, при некритичном использовании работает на ослабление того, кто им пользуется.