Сифон забився. Жека залив у злив ванної «Крота», почекав дві години, але вода не виливалася. «Треба піти у чата спитати», — сказав Жека і поліз в листування з Chat GPT. «Дідо б мій плювався», — подумав я. Дід був упевнений: усе, що зламалось у домі, може зробити сам, і вже точно — без підказок комп'ютера.
Але Жека далеко не один такий, а діди стають реліктами. Вчені у нещодавньому дослідженні стверджують: люди переважно використовують ChatGPT, велику мовну модель (далі — ВММ), аби виконувати повсякденні завдання.
Приблизно 49% запитів — це пошук практичних порад і пояснень (asking), ще 40% просять ChatGPT написати за них текст або код (doing). 11% — це люди, які роблять за допомогою ВММ дослідження, грають чи діляться особистими роздумами (expressing). У робочому використанні переважав doing, але поза роботою користувачі дедалі частіше використовували модель як аналітичного помічника й порадника.
У вибірці зі 130 000 користувачів учені з'ясували: активніше використовували ChatGPT у роботі освічені фахівці. Понад 80% робочих запитів стосувалися збирання та інтерпретації інформації, а також ухвалення рішень і творчого розв'язання проблем.
Зростання популярності великих мовних моделей на кшталт ChatGPT викликає занепокоєння у вчених і викладачів. У цьому тексті ми розбираємося, які небезпеки науковці бачать у ВММ і чи можемо ми щось цьому протиставити.
Нудьга й відсутність агентності
У травні 2025 року в Harvard Business Review опублікували результати дослідження: як використання ВММ впливає на мотивацію працівників. Науковці провели чотири дослідження за участі понад 3 500 людей. Вони вивчали, як змінюється досвід людей, які виконують рутинні професійні завдання: готують фейсбук-пости, генерують ідеї, пишуть електронні листи із застосуванням ВММ і без нього. Цікавила і якість роботи, і психологічний стан учасників: відчуття контролю, внутрішня мотивація та рівень нудьги.
Задачі дійсно виконувались ефективніше і швидше із застосуванням генеративного ШІ. Електронні листи, написані за допомогою ВММ, були емпатійними й теплими, оцінки ефективності — детальнішими, розлогішими та професійнішими. Але мотивація працівників при виконанні цих задач упала на 11%, а рівень нудьги зріс на 20%. У тих, хто працював без допомоги генеративних нейромереж, таких змін не зареєстрували.
ВММ часто бере на себе найскладнішу частину роботи, але й саме через це люди часто не відчувають залученості та задоволення від процесу. Наприклад, оцінка ефективності чиєїсь роботи потребує навичок аналізу й критичного мислення, а коли це робить ШІ, працівник фактично віддає частину контролю та авторства.
Це знижує внутрішню мотивацію. Навіть якщо людина починає робити завдання без допомоги ШI, вона наче й повертає контроль, але вже не відчуває натхнення, зручність замінює захоплення. І чим частіше людина покладається на ШI, тим більшим стає розчарування. Із часом це може призвести до втрати задоволення роботою, зниження продуктивності та до професійного вигорання.
Погіршення якості навчання
Учителі й викладачі університетів, одні з головних критиків ВММ, почуваються безсилими перед ШІ. Письменник Орін Старн, антрополог з Університету Д'юка, видав колонку «Моя програшна битва проти шахрайства зі штучним інтелектом», де фактично визнає поразку класичної освіти у протиборстві з ChatGPT і аналогами.
«Технології та плин часу не зупиниш, хоча я не впевнений, що цей дивний світ прямує до чогось хорошого», — каже Орін.
OpenAI, компанія-власниця ChatGPT, навпаки, підживлює використання ВММ. У квітні й травні 2025 року під час випускних іспитів преміум-версія великої мовної моделі була безплатною для всіх студентів зі США та Канади.
То, може, все це — лише страхи вчителів перед прогресом і перспективою втратити роботу? Але ні, використання ВММ студентами дійсно може шкодити навчанню.
Дослідження Університету Пенсильванії показало, що старшокласники з Туреччини, які користувалися ChatGPT під час практичних занять із математики, у підсумку написали тести гірше за тих, хто працював без нього. Користувачі ВММ виконали на 48% більше завдань, однак результати тестування виявилися на 17% нижчими, ніж у студентів, які не користувалися чатботом.
Для ще однієї групи під час практики ChatGPT працював у режимі «репетитора»: давав підказки, але не називав точних відповідей. Ця група виконала 127% завдань, але під час тесту показала такий же результат, як і студенти, що працювали взагалі без ШІ.
Студенти, які користувалися ChatGPT або ШІ-репетитором, зазвичай переоцінювали свої знання та вважали, що вони навчилися не менше або значно краще впоралися з тестом, ніж ті, хто використовував лише мізки.
Когнітивний борг і мозкова лінь
Дослідження медіалабораторії Массачусетського технологічного інституту, опубліковане в червні 2025 року — одне з найдетальніших щодо того, як великі мовні моделі впливають на людину.
Участь у дослідженні взяли 54 студенти з п'яти університетів. Їх рівномірно розділили на три групи та попросили написати есе. В одну групу входили ті, хто покладався лише на свій мозок, до другої — ті, хто користувався пошуковою системою, у третій опинилися ті, хто міг користуватись ВММ. Такий дизайн дослідження дозволив простежити, як різні інструменти трансформують процес мислення.
Есе, написані без використання додаткових інструментів, були найоригінальнішими: автори використовували власні приклади, посилалися на соцмережі, тексти мали чітко виражений стиль. Група, що використовувала пошукову систему, написала матеріали, базуючись на інформації, яку найчастіше просували алгоритми видачі.
«Деякі есе вирізнялися майже ідеальним використанням мови і структури, водночас не висловлювали особисті думки й чіткі твердження. Ці, часто довгі, есе містили стандартні ідеї, повторювані типові формулювання і твердження. Використання штучного інтелекту в процесі написання було очевидним. Ми, викладачі англійської мови, сприймали ці есе як “бездушні”», — зауважили двоє викладачів, які оцінювали піддослідні твори.
Електроенцефалограма студентів, що використовували ВММ, показала низький рівень виконавчого контролю й залучення уваги. У тих, хто використовував Google, значно більшою була активність мозку, а студенти були задоволені власною роботою. Група, яка не користувалася допоміжними інструментами, показала найвищий рівень нейронної зв'язності, особливо в альфа-, тета- й дельта-діапазонах, пов'язаних із творчими ідеями, пам'яттю, здатністю розуміти значення слів і поєднувати їх із досвідом.
Після написання есе учасникам запропонували переписати їх. Групі, що працювала з ChatGPT, цього разу довелося писати без нього. Студенти, які використовували власні мізки, тепер могли звертатися до ВММ. Перша група мало що пам'ятала із власних есе та демонструвала слабші альфа- та тета-хвилі. Друга група, навпаки, показала хороші результати та значне збільшення зв'язності мозку у всіх діапазонах частот ЕЕГ.
Дослідники підсумовують: використання ВММ має свою когнітивну ціну. Воно дійсно дає швидкий і зручний доступ до інформації. Але водночас може послаблювати критичну оцінку, порушувати глибокий зв'язок із текстом, впливати на відчуття авторства, змінювати характер мислення. Інструменти автоматизують частину роботи, і мозок поступово адаптується, стає більш «лінивим» і залежним від нейромереж.
У короткостроковій перспективі тим, хто користувався ChatGPT або його аналогами, було легше виконувати завдання. Але при цьому в людей накопичувався когнітивний борг, який у майбутньому загрожує зниженню критичного мислення й креативності, а також підвищеною вразливістю до маніпуляцій.
«Один із найбільш тривожних висновків — учасники групи ChatGPT зосереджувалися на вужчому наборі ідей. Це свідчить: багато учасників, можливо, не заглиблювалися в теми чи критично не досліджували матеріал, наданий ВММ. Коли люди не можуть критично розглядати тему, їхні письмові роботи можуть стати упередженими й поверхневими. Ця закономірність відображає накопичення когнітивного боргу, стану, при якому повторна залежність від зовнішніх систем, таких як ВММ, замінює зусилля, необхідні для самостійного мислення», — кажуть автори дослідження.
Атрофія критичного мислення
Дослідники з Microsoft Research і університету Карнегі-Меллона опитали 319 фахівців, які щодня взаємодіють із генеративними інструментами. Вони проаналізували майже тисячу реальних кейсів використання ВММ і спробували зрозуміти, як їхнє регулярне використання впливає на навички критичного мислення.
Виявилося: чим вище впевненість людини у здатності ШІ виконати завдання, тим менше користувачі замислюються про якість відповідей і перевіряють їх. Впливає на зниження критичного мислення і відчуття, що завдання не варте зусиль. Якщо робота здається неважливою, люди переглядають відповіді менш уважно.
Кілька вдалих відповідей від ВММ — і в користувача з'являється зайва впевненість у моделі, він менш ретельно ставится до наступних результатів. Якщо не вистачає часу і горять дедлайни — людина, ймовірно, автоматично прийме першу ж згенеровану відповідь. Ще користувачі вважають, що перевірка результатів — не їхня робота, а також іноді банально не мають достатньо знань, аби верифікувати відповіді моделі.
Ті, хто вірять у свою здатність виконати завдання самостійно і краще, ніж велика мовна модель, — навпаки, активніше аналізують отримані відповіді. У них збільшується відчуття зусилля, коли вони застосовують або оцінюють відповіді моделі.
Вчені виокремили кілька причин, що спонукають людей уважніше працювати з результатами, отриманими від ШІ. Найчастіше це прагнення отримати якісніший результат, особливо коли модель генерує шаблонні чи надто загальні відповіді. Ще причина — страх програмних збоїв, застарілих даних, помилок у формулах і фактах.
Якщо якість виконання завдання важлива — доповідь піде керівництву чи за некоректні результати настане юридична чи етична відповідальність — рівень уважності автоматично підвищується. Також мотивує бути уважнішими бажання не втратити власну професійну форму й розвивати навички, а не перекладати роботу на алгоритм.
Загальне зниження рівня критичного мислення при роботі з ВММ призводить до довгострокової атрофії навичок самостійного розв'язання проблем. ШІ змушує вас вірити, що ви легко і швидко виконуєте завдання, хоча за вас його робить Chat GPT.
І що з цим робити?
Для викладачів, на жаль, швидкого рішення не існує. Деякі професори приховано вбудовують у тексти домашніх завдань дивні фрази, маскуючи їх, наприклад, білим дрібним текстом між абзацами. Коли студент копіює та вставляє все завдання до чатбота, ШІ, на відміну від людини, зчитує всі символи як частину інструкції та включає нелогічну вимогу в згенерований текст.
«Іноді це спрацьовує. Я використовував запитання “Що би на це відповів Арістотель?”, коли ми не читали Арістотеля, або додавав абсурдні питання. Студенти не помічали — і це означало, що вони не тільки не писали роботу, але й не читали її перед тим, як здати», — розповідає Трой Джоллімор, професор Каліфорнійського університету в Чіко.
Інші викладачі перевіряють роботи студентів ШІ-інструментами, які шукають сліди використання ВММ. Однак врешті-решт студенти знаходять способи обійти ці хитрощі: пишуть спеціальні промпти та навмисно допускають граматичні помилки.
Учені радять не відмовлятися повністю від допомоги штучного інтелекту, а комбінувати підходи. ВММ може створювати чернетки, які людина згодом наповнюватиме контекстом, аналізом і власним унікальним стилем. Також чатові можна віддавати нудні рутинні задачі, натомість людина може шукати рішення для складних проєктів, в яких головне — креативність і автономія.
Ну і якою би дрібною та рутинною не видавалася задача, перевіряйте результати, видані штучним інтелектом. Це не лише вбереже від «галюцинацій» у результатах, а й зменшить ваш когнітивний борг.
Платити за яким рано чи пізно доведеться.
