ИИ-помощники (ChatGPT, Copilot, MidJourney) стали таким же привычным инструментом, как калькулятор. Но если калькулятор избавил нас от ручных вычислений, то ИИ претендует на нечто большее — на саму возможность рассуждать, искать решения и творить. Чем мы платим за это удобство? Сегодня редакция «Кода» размышляет на эту тему и разбирается, в чём опасность такого подхода, когда мы передаём нейросети свою способность думать.
Атрофия навыка решения задач
Представьте, что вы качаете мышцы, только занимаетесь не физическими упражнениями, а своим мозгом. Каждый раз, когда вы сталкиваетесь со сложной задачей, мозг напрягается, ищет пути обхода, ошибается и, наконец, находит решение. Это и есть тренировка. Теперь представьте, что у вас появился персональный робот-тренер, который сразу подаёт вам штангу нужного веса, показывает идеальную технику и даже дышит за вас. Удобно? Бесспорно.
Только это было в самом начале, когда ИИ-модели были, скажем так, попроще. Сейчас этот тренер не только следит за техникой, но и сам выполняет за вас большинство подходов к упражнениям. И вроде всё хорошо: веса поднимаются, показатели растут, качество тренировок вообще стремится к идеалу — только всё это прогресс роботов, а не ваш лично.
ИИ-помощники — это именно такие роботы-тренеры для нашего интеллекта. Столкнулись с ошибкой? Не нужно копаться в логах, строить гипотезы и гуглить на третьей странице выдачи. Просто вставьте сообщение об ошибке в ChatGPT и получите готовый ответ. Задача решена, время сэкономлено. Но мозг в этот момент не тренировался. Он не прошёл через тот самый мучительный, но бесценный цикл «проблема — поиск — решение», который и формирует настоящего специалиста.
Проблема не в том, что ответ может быть неправильным. Проблема в том, что даже правильный ответ лишает вас опыта. Вы не запомните, в каком именно файле была опечатка, какой параметр конфига был неправильным и какую статью на Stack Overflow стоило прочитать. Вы просто получили фикс и двинулись дальше. Следующая ошибка будет исправлена точно так же. А через год вы поймёте, что не научились отлаживать код самостоятельно — только грамотно формулировать запросы к ИИ.
Да, это тоже ценный навык, потому что при формулировании проблемы вы всё-таки стараетесь подумать, но это совсем не то. Вот подходящая аналогия:
Представьте, что вы — один из рабочих крупного цеха на заводе, у вас сложное производство; и представьте коллег, каждый из которых специалист в своём деле. И вот у вас сломался конвейер. В чём причина, вы не знаете, хотя работаете на нём и, по идее, должны понимать, как устранить поломку. Вы зовёте усатого и пожилого Михалыча, который уже тут работает двадцать лет, и просите его починить конвейер. Он вздыхает, говорит что-то вполголоса и уходит. А потом, спустя какое-то время, конвейер работает снова.
С одной стороны, задача решена: конвейер работает и все снова при деле. Но с другой — вы понятия не имеете, как Михалыч его починил. Вы можете у него потом спросить, но это не научит вас решению, если конвейер снова остановится. А когда Михалыч выйдет на пенсию, чинить конвейер будет сложно, потому что никто, кроме него, не пытался разобраться в этом.
Проще говоря, вы знаете, какую проблему вам нужно решить, но не знаете, как именно это делать, потому что ИИ каждый раз приносит вам уже готовое решение.
Кризис креативности и шаблонное мышление
ИИ не творец — он статистик. Его гениальность заключается в умении находить и комбинировать шаблоны из данных, на которых он обучен. Он выдаёт то, что уже видел, — просто в новых сочетаниях, потому что именно так работают нейросети (и так их обучают). И в этом кроется главная ловушка для вашей креативности.
Когда вы просите нейросеть придумать идею для нового приложения или сгенерировать структуру кода, вы получаете усреднённый результат на основе тысяч других подобных решений на эту тему. Это «что-то хорошее», что понравится большинству. Но это редко бывает чем-то гениальным, что взорвёт рынок (не, ну может, и взорвёт, но это единичные случаи, где должны сойтись много звёзд для такого результата).
Некоторое время спустя вы начинаете зависеть от этого. Зачем часами сидеть на мозговом штурме, если можно за три секунды получить десять готовых вариантов? Проблема в том, что эти варианты лишь ремиксы уже существующего, переработка уже переработанного. Вы перестаёте тренировать свою способность генерировать оригинальные, пусть и сырые идеи. Мозг, лишённый необходимости искать неочевидные связи, ленится, и креативная мышца атрофируется.
Знаете, почему для многих идеи, предложенные ИИ, выглядят так ново, свежо и инновационно? Потому что эти люди утратили способность придумывать и оценивать их самостоятельно, и каждая такая идея воспринимается как нечто прорывное. Хотя на самом деле это просто переработка уже существующих в мире мыслей и ничего сверхординарного в них нет.
В разработке это выглядит особенно ярко. Все ваши пет-проекты внезапно начинают выглядеть одинаково — тот же стек технологий, та же архитектура, те же решения, что и у тысяч других пользователей Copilot, DeepSeek или ChatGPT. Исчезает личный почерк, исчезает желание экспериментировать со странными, непопулярными языками или фреймворками просто ради интереса. Зачем? ИИ с ними плохо работает, а значит, это «неэффективно».
В итоге вы рискуете превратиться в архитектора, который проектирует только типовые многоэтажки. Вы будете делать свою работу грамотно, но никогда не построите собственный Эрмитаж или Саграда Фамилия. Потому что для этого нужно было бы отказаться от готовых решений и начать думать самому.
Иллюзия компетентности и потеря экспертизы
ИИ создаёт самый опасный самообман для новичка: иллюзию моментальной компетентности. Вы получаете от ChatGPT красивый, сложно выглядящий блок кода. Вы не до конца понимаете, как он работает, но он решает вашу задачу. Внутри возникает приятное чувство: «Я смог!». На самом деле смогли не вы, а инструмент. Это как если бы ученик водителя, нажав кнопку автопилота, решил, что уже освоил все навыки управления машиной (и последствия тут куда опаснее, чем в среднем от программирования через ChatGPT).
Всё это — прямой путь к эффекту Даннинга — Крюгера. Вы начинаете переоценивать свои реальные знания, потому что ваш «интеллектуальный партнёр» всегда подсказывает ответ. Вы не чувствуете глубины своего непонимания, ведь не сталкиваетесь с настоящими трудностями. Пропускается важнейший этап — фаза неуверенности, поиска и осмысления, где и рождается настоящее мастерство.
Но есть и вторая, скрытая проблема — разрыв в передаче опыта. Раньше, когда джуниор заходил в тупик, он шёл к мидлу или сеньору. Этот разговор был не просто про код, он был про логику, про подход к решению проблем, про ошибки, которые сеньор совершил десять лет назад. Вы получали не просто ответ, а кусочек чужого опыта, ментальную модель, которую невозможно извлечь из документации.
Теперь этот канал общения прекращается. Зачем идти к человеку, если можно спросить у безотказного и вежливого ИИ? Вы лишаетесь не только знаний, но и нетворкинга, неформального наставничества и тех самых историй из жизни, которые формируют не просто специалиста, а полноценного члена профессионального сообщества.
В итоге возникает поколение разработчиков, которые умеют эффективно ставить задачи ИИ, но не могут самостоятельно объяснить, почему их код работает или не работает. Они знают «как», но не понимают «почему». А без этого «почему» невозможно стать настоящим экспертом — только оператором умного автозаполнения.
Что делать? Стратегия осознанного использования ИИ
ИИ — это не враг, а просто очень мощный, но при этом глупый инструмент. Задача не в том, чтобы отказаться от него, а в том, чтобы научиться им управлять. Поставьте себе правило: ИИ должен быть вашим стажёром, а вы — его тимлидом.
Поручайте ему чёрную работу. Скучную, однообразную, отнимающую время. Пусть он пишет шаблонный код, генерирует документацию, придумывает названия переменных или ищет опечатки. Это освободит ваши мозги для действительно важных вещей — проектирования архитектуры, решения сложных логических задач и того самого творчества, которое недоступно машине.
Всегда подвергайте сомнению его ответы. Получили код? Не копируйте его слепо. Спросите себя: «Что здесь происходит? Почему это решение работает? Я бы сам до этого додумался?» Если не понимаете — заставьте ИИ объяснить каждую строчку, а потом задумайтесь, почему вы не поняли код без подсказок. Если он выдаёт идею — попробуйте придумать три альтернативных варианта без его помощи. Это заставляет мозг оставаться в тонусе.
Не забывайте про людей. Если зашли в тупик, сначала попробуйте решить проблему сами, затем спросите у коллеги и только потом идите к ИИ. Живой диалог даёт то, что никогда не даст алгоритм — неожиданные инсайты, обмен опытом и просто человеческую поддержку. ИИ не заменит комьюнити. Нейросеть по объёму знаний действительно превосходит человека, но пользоваться ими на человеческом уровне не умеет — помните об этом.
Думаем, что ваша цель — стать специалистом, который использует ИИ для усиления своих возможностей, а не оператором ЭВМ, который не может работать без подсказки. Ваша ценность не в том, чтобы уметь генерировать промпты, а в том, чтобы иметь в голове знания, позволяющие оценить и улучшить то, что создал за вас ИИ (при всём уважении к промпт-инженерам, конечно же, есть области, где они прям сильны, без шуток).
Бонус для читателей
Если вам интересно погрузиться в мир ИТ и при этом немного сэкономить, держите наш промокод на курсы Практикума. Он даст вам скидку при оплате, поможет с льготной ипотекой и даст безлимит на маркетплейсах. Ладно, окей, это просто скидка, без остального, но хорошая.
Вам слово
Приходите к нам в соцсети поделиться своим мнением о статье и почитать, что пишут другие. А ещё там выходит дополнительный контент, которого нет на сайте — шпаргалки, опросы и разная дурка. В общем, вот тележка, вот ВК — велком!
