Всего 10–15 минут работы с ИИ-помощником хватает, чтобы заметно снизить способности к самостоятельному решению задач и упорство на последующих этапах без поддержки ИИ. Таковы результаты исследования ученых из университетов США и Великобритании.
Авторы работы подчеркивают: ИИ улучшает текущие показатели, но после его отключения пользователи справляются хуже, чем те, кто сразу работал сам. Они чаще сдаются.
Раньше подобные выводы основывались в основном на опросах или небольших выборках. Здесь впервые представлены масштабные данные из контролируемых экспериментов.
Задачи с дробями демонстрируют зависимость от подпорки
В первом эксперименте участники решали 15 задач на дроби — от простых одноступенчатых до сложных в три этапа. Одна группа имела доступ к GPT-5 в боковой панели, где заранее загружались задача и ее решение.
Это позволяло получать верные ответы без усилий — достаточно было ввести «Ответ?». Контрольная группа обходилась без инструментов. После 12 задач ИИ неожиданно убрали, и все решали три одинаковые тестовые задачи самостоятельно.
На тестовых задачах бывшие пользователи ИИ дали значительно меньше правильных ответов, чем контрольная группа. Они пропускали задачи почти вдвое чаще. Поскольку штрафов за ошибки не было и оплата не зависела от результатов, пропуски авторы интерпретировали как показатель упорства и мотивации.
Второй эксперимент подтверждает тенденцию
Продолжение устранило методический недостаток: в первом случае слабые участники с ИИ проходили дальше за счет готовых ответов, в отличие от контрольной группы.
Теперь добавили предварительный тест с простыми задачами на дроби, а контрольной группе предоставили боковую панель с решениями теста — для равенства интерфейсов.
Результаты подтвердились: без ИИ группа с ним показала худшие показатели. Высокий уровень пропусков указывал в том же направлении, хотя общая статистическая значимость не достигла порога. Различия в использовании ИИ могли повлиять, отмечают ученые.
Пользователи прямых ответов страдают сильнее всего
Около 61% пользователей ИИ запрашивали у него готовые ответы. Четверть брали подсказки или объяснения, остальные ИИ не задействовали. На предварительном тесте группы были равны по решениям и пропускам — базовые способности и мотивация совпадали.
Без ИИ картина изменилась круто: зависимые от прямых ответов показали худшие результаты, а полностью игнорировавшие ИИ превзошли даже контрольную группу. Первые также потеряли относительно своего предварительного теста, в то время как другие удержали или улучшили позиции. Негатив сосредоточен на тех, кто перекладывал мышление на ИИ.
Та же картина в задачах на понимание текста
Чтобы проверить, ограничивается ли эффект математикой, авторы применили схему к отрывкам на понимание чтения из американского SAT. Контрольной группе дали боковую панель с общими советами по тесту — для имитации смены условий. Ответы за менее пяти секунд засчитали как пропуски, поскольку текст за это время не прочитать.
Результаты совпали с математическими: без ИИ группа дала меньше правильных ответов и значительно чаще пропускала. Снижение упорства — общий побочный эффект ИИ-поддержки, даже в задачах, близких к критическому мышлению, заключают авторы.
Два механизма, общая системная проблема
Исследование выделяет два механизма потери упорства. Во-первых, ИИ меняет эталон сложности: без него задача кажется тяжелее, как после любой удобной привычки. Процесс самоподкрепляющийся — каждый раз срез углубляет ощущение затрат на самостоятельную работу.
Во-вторых, пользователи лишаются полезной борьбы, которая формирует знания и адекватное представление о своих силах.
Ученые связывают выводы с дискуссией о постепенной деградации навыков. ИИ, заточенные на мгновенную помощь, подрывают долгосрочные способности пользователей. Дроби и понимание текста кажутся тривиальными для делегирования, но служат основой для алгебры и критического мышления.
Студенты с ограниченными ресурсами рискуют особенно сильно. Если 10 минут уже дают эффект, последствия за месяцы и годы могут накопиться и стать необратимыми, предупреждают авторы.
Ограничения вроде сократического ИИ или лимитов — лишь временные заплаты. Нужен пересмотр конструкции систем: от фокуса на сиюминутном удобстве к моделям, стимулирующим автономию, иногда отказывающим в помощи.
Накопившиеся данные о когнитивных расходах ИИ
Предыдущие работы указывали то же, но слабыми методами. Исследование Швейцарской бизнес-школы выявило сильную обратную связь между использованием ИИ и критическим мышлением — особенно у 17–25-летних. Высшее образование защищало: образованные чаще сомневались в ИИ-ответах и анализировали глубже.
Работа Microsoft Research и Carnegie Mellon описала «иронию автоматизации»: ИИ беря рутину, лишает «когнитивной гимнастики». На простых задачах пользователи просто сбрасывают всё на ИИ.
Эксперимент Anthropic с 52 в основном начинающими разработчиками показал: ИИ мешает освоению новых навыков программирования. Участники решали две задачи с незнакомой библиотекой Trio. Одна группа использовала помощника на базе GPT-4o, контрольная — только документацию и поиск.
На итоговом тесте знаний группа с ИИ набрала на 17% меньше. Стиль использования решал: спрашивавшие объяснения учились лучше тех, кто делегировал.
Опыт тоже важен. В другом исследовании Anthropic опытные пользователи Claude добивались успеха на 4 процентных пункта выше новичков на одинаковых задачах. Они работали итеративно, а не отдавали команды.
Есть данные, что ИИ повышает индивидуальную и командную эффективность. Но компании часто не превращают локальные приросты в реальный рост эффективности или доходов по разным причинам.