Искусственный интеллект помогает решать задачи быстрее, экономит время и избавляет от рутины. Но у этой эффективности может быть обратная сторона: если слишком часто перекладывать работу на нейросеть, становится труднее самостоятельно концентрироваться, искать решения и доводить дело до конца. Новое исследование показывает, что заметные изменения могут проявиться всего после десяти минут работы с ИИ.
К таким выводам пришла международная команда исследователей, изучавшая влияние инструментов искусственного интеллекта на настойчивость и самостоятельность человека. Результаты работы, получившей название AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance («Помощь ИИ снижает настойчивость и ухудшает самостоятельную результативность»), представили на конференции Conference on Language Modeling в октябре 2026 года.
Как проверяли влияние ИИ на мышление
В серии рандомизированных контролируемых экспериментов участвовали 1222 человека. Исследователи хотели выяснить, что произойдёт, если предоставить людям доступ к нейросети для решения задач, а затем неожиданно убрать эту возможность.
В первом эксперименте участвовали 354 человека. Им предложили решить 15 несложных задач на дроби. Одна группа работала самостоятельно, а другая могла пользоваться ChatGPT — в том числе просто спрашивать у него готовые ответы.
Поначалу участники с доступом к ИИ справлялись лучше: нейросеть помогала им быстрее находить правильные решения. Однако после двенадцатой задачи исследователи отключили инструмент.
И тут обнаружилась неожиданная закономерность. Участники, привыкшие полагаться на ChatGPT, практически сразу стали чаще ошибаться. Самостоятельно продолжать работу им оказалось заметно труднее, чем участникам, которые с самого начала решали примеры без помощи нейросети.
Чтобы убедиться, что результат не был случайностью, команда провела второй эксперимент с более многочисленной группой — 667 человек. Картина повторилась: после отключения ИИ его пользователи чаще давали неправильные ответы или вовсе отказывались продолжать решение, тогда как участники из контрольной группы в целом успешнее справлялись с оставшимися заданиями.
В третьем эксперименте, в котором участвовал 201 человек, исследователи проверяли уже не математические навыки, а способность понимать прочитанное. Участникам предложили задание на понимание текста в формате, похожем на задания SAT — американского стандартизированного экзамена для поступающих в университеты.
Результат оказался аналогичным: после отключения ИИ у тех, кто пользовался его помощью, снижались и точность ответов, и готовность самостоятельно разбираться в вопросах.
Таким образом, эффект наблюдался не только при решении математических задач, но и при работе с текстом.
Почему готовые ответы могут мешать учиться
Один из участников исследования — Брайан Кристиан (Brian Christian), научный сотрудник Центра искусственного интеллекта, совместимого с человеком, при Калифорнийском университете в Беркли (UC Berkeley). Он давно изучает влияние ИИ на мышление и поведение людей.
По словам Кристиана, результаты исследования подтвердили опасения, которые многие испытывают интуитивно: постоянная доступность готовых ответов способна менять наше отношение к интеллектуальным усилиям.
Проблема заключается не в том, что искусственный интеллект обязательно ухудшает способности человека. Скорее, дело в том, как именно мы используем эту технологию.
Когда нейросеть выдаёт решение за несколько секунд, ожидание и самостоятельный поиск начинают казаться неоправданной тратой времени. Человек постепенно привыкает к тому, что сложную задачу можно передать алгоритму, и может утратить готовность разбираться в ней собственными силами.
Исследователи используют для описания этого процесса понятие productive struggle — «продуктивное преодоление трудностей». Так называют ситуацию, когда человек не получает ответ немедленно, а самостоятельно перебирает варианты, допускает ошибки, проверяет гипотезы и постепенно приходит к пониманию.
Подобная работа требует усилий, но именно она помогает закреплять знания, развивать навыки и обнаруживать новые способы решения проблем.
Если же нейросеть постоянно устраняет необходимость проходить этот путь, человек рискует получить правильный ответ, не освоив способа его получения. В результате успешное выполнение конкретного задания ещё не означает, что пользователь действительно научился решать подобные задачи.
Почему это важно не только для школьников
На первый взгляд может показаться, что исследование касается преимущественно образования. Однако его авторы считают, что проблема гораздо шире.
Брайан Кристиан обращает особое внимание на научную работу. Исследователю недостаточно быстро получить ответ на вопрос: ему необходимо понимать исходные данные, замечать противоречия, оценивать достоверность результатов и выдвигать собственные гипотезы.
Научные открытия нередко возникают после продолжительного изучения материала, обсуждения идей с коллегами и многократной проверки предположений. Если значительную часть этой работы передать искусственному интеллекту, исследователи могут постепенно утратить навыки, необходимые для оценки его выводов.
Есть и более масштабный риск. Если небольшая команда учёных начнёт выполнять работу, которую прежде распределяли между десятком специалистов, повысится производительность, но одновременно сократится количество людей, получающих полноценный опыт исследования.
Это может сказаться на подготовке будущих экспертов: профессиональное мастерство формируется не только благодаря изучению готовых результатов, но и в процессе самостоятельной работы над сложными задачами.
Авторы подчёркивают, что речь идёт не исключительно о математике или экзаменационных заданиях. Вопрос касается сохранения человеческих знаний и профессиональных компетенций в самых разных областях — от школьного образования до передовых научных исследований.
Как сделать ИИ помощником, а не заменой мышления
Исследователи не призывают отказываться от искусственного интеллекта. Напротив, они считают, что необходимо изменить подход к взаимодействию с ним.
Вместо того чтобы по умолчанию выдавать готовый ответ, нейросети могли бы чаще объяснять ход решения, задавать наводящие вопросы и помогать пользователю самостоятельно разобраться в материале. По мнению Кристиана, такой подход приблизил бы работу с ИИ к взаимодействию с хорошим преподавателем.
Разница принципиальна. В одном случае человек просто получает результат. В другом — использует подсказки, чтобы развить собственные способности.
Разумеется, проведённые эксперименты не доказывают, что десять минут работы с нейросетью надолго ухудшают интеллект или вызывают необратимые изменения. Исследование показывает более конкретный эффект: после краткого периода использования ИИ участникам было сложнее продолжать аналогичные задачи самостоятельно, когда помощь внезапно исчезала. Долгосрочные последствия такого взаимодействия требуют дальнейшего изучения.
Тем не менее результаты заставляют задуматься о том, как мы внедряем ИИ в повседневную жизнь. Если главная цель технологии — расширять возможности человека, важно следить за тем, чтобы автоматизация не вытесняла навыки, благодаря которым человек способен работать самостоятельно.
Как выразился Кристиан, будущее должно быть таким, в котором искусственный интеллект по возможности усиливает человеческие способности, а не подменяет их.
