Всего 10 минут с ИИ — и самостоятельно решать задачи стало труднее

Эксперименты с участием 1222 человек показали: искусственный интеллект помогает быстрее находить ответы, но после отключения помощника люди чаще ошибаются и раньше сдаются

Помощник, который меняет правила игры

Представьте обычную рабочую ситуацию. Нужно разобраться в сложном документе, написать аргументированный ответ или решить математическую задачу.

Можно потратить двадцать минут на самостоятельные размышления. А можно обратиться к ChatGPT и получить готовое решение за несколько секунд.

Если оценивать только скорость и качество конечного результата, второй вариант часто оказывается привлекательнее. Именно поэтому генеративный искусственный интеллект так быстро распространяется в образовании, науке и профессиональной деятельности.

Но у этой эффективности есть сторона, которую значительно труднее измерить.

Когда человек самостоятельно решает сложную задачу, он не просто движется к ответу. Он проверяет предположения, замечает ошибки, пробует другие подходы и постепенно учится справляться с неопределенностью.

Этот процесс может быть медленным и неприятным. Однако именно он помогает развивать навыки, которые понадобятся при следующей встрече с похожей проблемой.

Что произойдет, если убрать необходимость проходить через эти трудности?

Ответ попыталась найти международная группа исследователей, в которую вошли специалисты Калифорнийского университета в Беркли, Университета Карнеги — Меллона, Массачусетского технологического института, Оксфордского университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.

Результаты работы AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance были представлены в октябре 2026 года на Conference on Language Modeling.

Как ученые проверяли влияние ИИ на самостоятельное мышление

Исследователи организовали серию рандомизированных контролируемых экспериментов. Такой дизайн предполагает случайное распределение участников по группам, что позволяет надежнее оценивать влияние изучаемого фактора.

Всего в трех экспериментах участвовали 1222 человека.

В первом исследовании 354 участникам предложили решить 15 математических задач с обыкновенными дробями.

Одни выполняли задания самостоятельно. Другие могли пользоваться ChatGPT, в том числе просить его непосредственно дать правильный ответ.

Первые двенадцать задач группа с доступом к ИИ решала успешнее.

На первый взгляд это подтверждало привычное представление: искусственный интеллект повышает результативность.

Но затем исследователи изменили условия.

После двенадцатой задачи доступ к ChatGPT отключили. Последние три задания все участники должны были выполнить самостоятельно.

Именно здесь обнаружилось принципиальное различие.

Люди, которые прежде пользовались искусственным интеллектом, стали заметно хуже справляться с заданиями. Они чаще ошибались или вообще прекращали попытки найти решение.

Участники, которые с самого начала работали без ИИ, продолжали решать задачи и демонстрировали более устойчивые результаты.

Исследователи повторили эксперимент на другой, более многочисленной группе из 667 человек.

Результат оказался сходным.

Затем провели третий эксперимент с участием 201 человека. На этот раз использовали задания на понимание прочитанного, аналогичные применяемым в американском экзамене SAT.

И снова после прекращения помощи ИИ наблюдалось снижение успешности самостоятельной работы и настойчивости.

Таким образом, эффект обнаружился не только при математических вычислениях, но и при работе с текстовой информацией.

Почему десяти минут оказалось достаточно

Самая необычная особенность исследования связана со временем.

Для появления наблюдаемого эффекта не потребовались месяцы или годы регулярного использования искусственного интеллекта.

Изменения возникали уже после короткого периода взаимодействия с ИИ — примерно 10–15 минут.

Однако здесь необходимо правильно понимать результат.

Исследователи не доказали, что за десять минут ухудшаются интеллект, память или фундаментальные способности человека.

Они обнаружили другое: после непродолжительной работы с ИИ участники хуже выполняли последующие задания без помощи и чаще прекращали попытки их решить.

Это различие принципиально.

Человек мог сохранять все необходимые знания и способности, но в изменившихся условиях демонстрировать меньшую готовность прикладывать усилия.

Именно эту готовность исследователи называют persistence — настойчивостью при решении задачи.

Она проявляется, когда первая попытка не удалась, правильный ответ неизвестен, а для продвижения необходимо продолжать размышлять.

В обычной жизни такая настойчивость нужна постоянно: при изучении иностранного языка, освоении новой профессии, анализе противоречивых данных или поиске решения нестандартной проблемы.

Главная проблема может быть не в знаниях, а в ожидании легкого ответа

Здесь возникает наиболее интересный вопрос исследования.

Почему после использования ИИ человек начинает раньше отказываться от самостоятельного решения?

Авторы предлагают объяснение, связанное с изменением ожиданий.

Когда искусственный интеллект почти мгновенно предоставляет готовый ответ, пользователь привыкает к определенному способу взаимодействия с задачей.

Появилась трудность — достаточно задать вопрос.

Ответ непонятен — можно попросить объяснить иначе.

Решение требует усилий — можно передать эту часть работы системе.

В результате человек получает правильный результат, не обязательно проходя через все этапы самостоятельного поиска.

Исследователи связывают это с понятием productive struggle — продуктивного преодоления трудностей.

Так называют интеллектуальные усилия, которые человек прикладывает, пытаясь разобраться в сложной проблеме.

Их ценность заключается не в самой сложности. Важно то, что попытки найти решение могут способствовать пониманию, формированию навыков и развитию самостоятельности.

Представьте человека, который учится решать уравнения.

Если ему сразу показывать готовые ответы, он сможет быстро проверить домашнее задание. Но это не гарантирует, что он научится самостоятельно выбирать способ решения.

Если же он пробует разные подходы, ошибается и исправляет ошибки, процесс занимает больше времени, зато создает условия для обучения.

Авторы предполагают, что постоянная доступность мгновенных ответов способна уменьшать готовность проходить через такие трудности.

Однако это пока объяснительная гипотеза, а не окончательно установленный психологический механизм.

Эксперименты показали изменение поведения. Они не доказали, что причиной стало именно привыкание к мгновенным ответам.

Почему высокая продуктивность может скрывать снижение самостоятельности

Исследование обращает внимание на проблему измерения эффективности.

Обычно продуктивность оценивают по результату: сколько задач решено, сколько документов подготовлено, насколько быстро выполнена работа.

Но такой подход не учитывает, что происходит со способностями человека в процессе выполнения задания.

Допустим, два студента правильно решили десять задач.

Первый самостоятельно разобрался в принципах решения.

Второй получил готовые ответы от искусственного интеллекта.

Если оценивать только число правильных ответов, результаты одинаковы.

Но если на следующий день предложить новую задачу без помощника, различия могут оказаться существенными.

Именно такой разрыв между текущей результативностью и последующей самостоятельной работой обнаружили исследователи.

Получается, что эффективность инструмента и развитие навыков пользователя — не одно и то же.

ИИ способен улучшать качество выполненной работы, одновременно уменьшая необходимость самостоятельно выполнять некоторые интеллектуальные операции.

Это не означает, что подобное разделение труда всегда вредно.

Калькуляторы давно избавили людей от необходимости вручную выполнять сложные вычисления. Компьютерные программы автоматизировали множество рутинных операций.

Во многих случаях освобождение от повторяющейся работы позволяет сосредоточиться на более сложных вопросах.

Проблема возникает тогда, когда автоматизируется именно та деятельность, которой человек пытается научиться.

Если цель — получить результат, помощь ИИ может быть рациональной.

Если цель — развить способность самостоятельно получать результат, готовый ответ не всегда оказывается лучшей помощью.

Что исследование действительно доказало, а что осталось неизвестным

Работа имеет важное методологическое преимущество: участники были случайным образом распределены по экспериментальным условиям.

Поэтому исследователи получили основания говорить о причинном влиянии кратковременной помощи ИИ на последующее выполнение заданий в рамках проведенных экспериментов.

Кроме того, сходные результаты были получены в трех исследованиях с разными участниками и двумя типами заданий.

Однако переносить эти результаты на всю интеллектуальную деятельность человека пока нельзя.

Во-первых, эксперименты проводились в ограниченных лабораторных условиях с онлайн-участниками.

Решение нескольких математических задач или вопросов на понимание текста не полностью воспроизводит работу врача, инженера, ученого или программиста.

Во-вторых, исследователи оценивали поведение непосредственно после прекращения помощи.

Неизвестно, сохраняется ли снижение настойчивости через несколько часов, дней или недель.

В-третьих, резкое отключение инструмента само по себе меняет привычный способ выполнения задания.

Человек, рассчитывавший на помощь, внезапно оказывается в других условиях. Часть наблюдаемого ухудшения может быть связана с необходимостью быстро перестроить стратегию работы.

Поэтому результаты нельзя автоматически интерпретировать как доказательство утраты интеллектуальных способностей.

Наконец, использование ИИ бывает принципиально разным.

Можно попросить систему написать готовый текст.

А можно предложить ей проверить собственные аргументы, найти логические ошибки или задавать вопросы, помогающие самостоятельно разобраться в теме.

Исследование не позволяет утверждать, что все эти способы взаимодействия одинаково влияют на последующую самостоятельную работу.

Как использовать ChatGPT, чтобы он помогал учиться, а не только отвечать

Практический смысл исследования заключается не в необходимости отказаться от искусственного интеллекта.

Гораздо интереснее другой вопрос: какую именно интеллектуальную работу мы передаем системе?

Если человек использует ИИ для поиска информации, проверки фактов, структурирования материалов или автоматизации рутинных операций, это может освобождать время для более содержательной деятельности.

Но если инструмент постоянно выполняет за пользователя ключевые этапы рассуждения, возможностей для самостоятельной практики становится меньше.

Авторы исследования предлагают развивать другой подход к взаимодействию человека и искусственного интеллекта.

Вместо немедленной выдачи готового решения система могла бы действовать как преподаватель.

Например:

• Сначала предложить пользователю самостоятельно сформулировать возможный ответ.
• Помочь обнаружить ошибку, не раскрывая сразу правильное решение.
• Разбить сложную проблему на последовательные вопросы.
• Предложить проверить собственные предположения.
• После объяснения попросить человека самостоятельно решить похожую задачу.

Это не проверенный в данном исследовании способ предотвращения обнаруженного эффекта, а перспективное направление, которое следует дополнительно изучать.

Разница между двумя подходами существенна.

В одном случае искусственный интеллект заменяет часть интеллектуальной деятельности человека.

В другом — помогает человеку выполнять эту деятельность самостоятельно.

Для образования такая разница особенно важна.

Студенту необходимо не просто сдать правильно выполненную работу, но и приобрести знания, которые останутся с ним после окончания учебы.

Для профессионалов вопрос несколько сложнее.

Врач, исследователь или инженер не обязан самостоятельно выполнять каждую рутинную операцию. Но ему необходимо сохранять способность оценивать достоверность результата, замечать ошибки и принимать решения в ситуациях, когда автоматизированная система недоступна или ошибается.

Почему будущее ИИ зависит не только от качества ответов

Сегодня разработчики искусственного интеллекта стремятся сделать системы быстрее, точнее и удобнее.

Чем меньше усилий требуется пользователю для получения результата, тем эффективнее кажется инструмент.

Однако исследование показывает, что у такого подхода может существовать скрытая цена.

Если оценивать ИИ исключительно по скорости выполнения задач, можно упустить его влияние на поведение человека.

Брайан Кристиан, один из авторов работы и исследователь Центра человекосовместимого искусственного интеллекта Калифорнийского университета в Беркли, обращает внимание на необходимость создавать системы, которые усиливают человеческие способности, а не просто заменяют их.

Особенно остро эта проблема проявляется в образовании и научной работе.

Научное открытие редко возникает как мгновенный ответ на правильно сформулированный вопрос.

Оно требует длительного взаимодействия с данными, проверки гипотез, обсуждения ошибок и поиска объяснений, которые первоначально могут казаться маловероятными.

Если искусственный интеллект ускоряет этот процесс, сохраняя участие исследователя, он способен стать мощным инструментом.

Если же человек постепенно перестает самостоятельно разбираться в материалах, возникает риск потери важных элементов профессионального опыта.

Насколько серьезен этот риск при многолетнем использовании ИИ, пока неизвестно.

Для ответа необходимы долгосрочные исследования, которые будут оценивать не только скорость выполнения заданий, но и развитие знаний, устойчивость навыков и способность самостоятельно решать новые проблемы.