Главное про AI - Вадим Жартун

Первая половина главы разобрала, что делать, когда AI ошибся в публичном поле. Вторая половина — про другое измерение: что AI делает с нашим мышлением, даже когда формально не ошибается. Здесь разговор о креативном процессе: на каких его стадиях машина действительно помогает, а на каких — отучает думать, и где проходит граница между «AI ускоряет меня» и «AI постепенно заменяет мне мозг».

AI И ТВОРЧЕСТВО: ПОМОЩЬ МЫШЛЕНИЮ ИЛИ ЕГО ПОДМЕНА

СТАДИИ ТВОРЧЕСКОГО ПРОЦЕССА И МЕСТО AI В КАЖДОЙ

У креативного процесса есть пять различимых стадий: замысел, развилка, черновик, отбор, отделка. AI полезен на стадиях 3 (черновик) и 5 (отделка), отчасти полезен на стадии 4 (отбор) в роли «второго читателя». На стадиях 1 (замысел) и 2 (развилка) AI опасен — именно там сильнее всего работают когнитивная разгрузка и эффект якоря (см. раздел 2.2).

Стадия 1 — замысел: идея появляется часто из накопленного опыта, разговоров, чтения, когда человек не ищет, а натыкается. Здесь человек работает с пространством возможного. AI в этом пространстве только перебирает комбинации того, что уже есть в обучающих данных. Если на стадии 1 человек берёт AI-идею как первую, дальше он работает с якорем. Стадия 2 не происходит. AI-идея на стадии замысла — якорь, который сужает пространство до того, что AI уже знает.

Стадия 2 — развилка: выбор между направлениями, переформулировка задачи. Здесь человек принимает стратегические решения. Если AI выбирает направление за него, человек теряет самостоятельность мышления и готовность идти против тренда.

Стадия 3 — черновик: первая материализация идеи в форме, с которой уже можно работать. Здесь AI полезен для структуры, перевода, технических кусков. И вреден, когда пишет всю основную ткань текста, — человек лишается «мышления наружу».

Стадия 4 — отбор: критическая работа, выбросить плохое, оставить хорошее. AI полезен как «найди в моём черновике 5 самых слабых мест». Но не как единственный критик: у него нет собственного вкуса.

Стадия 5 — отделка: полировка ритма, точности, формулировок. AI полезен для грамматики, орфографии, проверки фактов по базе, стилистической правки. И вреден, если подменяет авторский голос.

КОГНИТИВНАЯ РАЗГРУЗКА И ЭФФЕКТ ЯКОРЯ В РАБОТЕ С AI

Когнитивная разгрузка — это перенос мышления во внешний инструмент. Риско и Гилберт (Risko и Gilbert, обзор 2016 года в Trends in Cognitive Sciences) описали её как способ снизить когнитивную нагрузку через внешнее действие. В 2024–2026 годах появилась серия исследований, которые показывают: AI-инструменты — качественно новый уровень разгрузки, потому что они не просто хранят, а «думают за тебя». Исследование Gerlich 2025 года на выборке около 700 участников показало прямую связь: чем чаще человек использует AI-инструменты, тем ниже его показатели критического мышления. Когнитивная разгрузка выступает медиатором этой связи. Frontiers in Psychology в 2025 году опубликовало обзор «Когнитивная разгрузка или когнитивная перегрузка? Как AI меняет ментальную модель» (оригинал: Cognitive offloading or cognitive overload? How AI alters the mental model). Авторы ставят вопрос прямо: AI снимает часть когнитивной нагрузки, но платой становится деградация навыка, который не тренируется. UTS в марте 2026 года выпустил policy paper «AI, cognitive offloading and implications for education», где авторы предупреждают: неструктурированное использование AI в школах рискует привести к когнитивной атрофии.

Эффект якоря проявляется в работе с LLM особенно жёстко. Исследование в Scientific Reports (группа изданий Nature) в августе 2024 года «Establishing the importance of co-creation and self-efficacy» зафиксировало: роль «редактора» по отношению к AI-выходу создаёт эффект якоря. Редакторы сильно зависят от того, что они редактируют, и редко выходят за пределы AI-черновика. INFORMS Management Science в номере октября 2024 года публикует статью «Large Language Model in Creative Work: The Role of Collaboration Mode» с тем же выводом: один из механизмов человеко-AI-сотрудничества — эффект якоря. В марте 2026 года вышла работа по arXiv «Understanding the Anchoring Effect of LLM with Synthetic Data», которая формализует эффект уже на стороне модели: LLM, обученная на синтетических данных, при генерации новых примеров стремится к якорю, заложенному в обучающей выборке.

Это значит простую вещь. «Брейншторм с AI» чаще всего не расширяет пространство идей, а сужает его до того, что AI уже знает.

В июне 2023 года в Science Advances вышла статья «Generative AI Enhances Individual Creativity but Reduces the Collective Diversity of Novel Content». Группа под руководством Анила Р. Доши (Anil R. Doshi, UCL) и Оливера П. Хаузера (Oliver P. Hauser, University of Exeter) проанализировала сотни идей, сгенерированных людьми с AI и без AI. Что отсюда следует: на индивидуальном уровне AI повышает качество идеи. На коллективном уровне — снижает разнообразие. Идеи становятся более похожими друг на друга, чаще попадают в один кластер, реже выходят за пределы того, что AI «знает». Авторы вводят термин «AI-convergent ideation»: AI подтягивает мышление к среднему по обучающим данным.

Тезис «AI помогает творчеству» верен для индивида и неверен для команды. Если вся команда использует AI одинаково, она выдаёт более гладкий, но менее разнообразный результат.

Вывод для менеджера: либо использовать AI в команде неодинаково, либо применять его только на финальных стадиях.

AI В КРЕАТИВЕ: ПОЛЬЗА И ОПАСНОСТЬ

ПРИЁМЫ МОЗГОВОГО ШТУРМА С AI БЕЗ ПОТЕРИ АВТОРСТВА

1: Старт без AI. 15 минут мозгового штурма без AI, бумага и ручка, идеи вслух. Якорь не успевает закрепиться: AI получает на вход уже сформированные идеи, а не задаёт направление.

2: «Список якорей». После первой AI-идеи человек записывает её и специально ищет противоположную. Так ломается эффект якоря и восстанавливается ширина поиска.

3: «Промпт на чужой опыт». «Как бы это сделал X из индустрии Y?» — вытаскивает AI из «среднего» в конкретную позицию.

4: «Промпт на невозможное». «Какой самый плохой вариант?», «Как бы это сделал тот, кто нас ненавидит?» — использует склонность AI к шаблону против самой себя.

5: «AI как второй читатель». Человек пишет черновик сам, потом просит AI «найди 5 самых слабых мест». Авторство остаётся у человека, появляется критическое зеркало.

6: «Ручная редактура после AI». Человек переписывает AI-текст так, чтобы было непохоже на AI. Голос автора удерживается.

7: «Пауза перед отправкой». 24 часа между «AI готов» и «отправляем». Критическое мышление возвращается, автоматизм ловится.

ЗАДАЧИ, КОТОРЫЕ ОСТАЮТСЯ ЗА ЧЕЛОВЕКОМ

Пять задач в 2026 году всё ещё остаются за человеком в креативной работе. Первая — финальное