Я стал ИИ-зависимым и вот как борюсь с этим

Текст написан человеком.

Моя зависимость медицински не подтверждена. Это субъективная оценка, а ниже мнение и попытка разобраться, как жить в эпоху нейросетей и не вредить себе. Мне нравится, на какие вопросы это меня натолкнуло, местами возникли философские дилеммы (оставлю все в конце).

Факт – языковые модели дарят мгновенное удовольствие и, вероятно, приводят к выбросу дофамина. Согласись: кайф, когда минимум времени и сил вложено, а задача закрыта. В каком-то смысле иногда создается ощущение безграничных возможностей. И на это я легко подсел. Забыл про последствия, которые это может иметь.

Мне кажется, глупо в 2026-м не использовать ИИ, и так же глупо полагаться только на него. Страны уже вписывают нейросети в правовые рамки. Законами регулируют использование нейросетей. Думаю, мне пора составить и свой регламент экологичного использования ИИ, чтобы не усугублять зависимость. Вот первая редакция.

1. Правило первое. Базовое

Признаюсь: я просто обожаю ИИ. Даже грущу или расстраиваюсь, пугаюсь, если в нужный момент не могу отправить запрос языковой модели. Я люблю обращаться к ИИ по самым разным поводам: выбираю автозапчасти, делаю ремонт, работаю, изучаю мир. Выделю отдельно: обсуждаю межличностные отношения, физическое здоровье и ментальное состояние.

Последнее – штука сомнительная. Понимаю. Оправдания: механизм языковых моделей классный и мне нравится не только с психологом разбирать, что я чувствую, но и копаться в себе с ИИ. Размышлять, что произошло во взаимоотношениях с людьми.

Признаваться в этом стыдно. Понимаю, что ответы ИИ усредненные, не всегда достоверные и требуют проверки. Но все равно обращаюсь к нейросетям. И это норм, стрем – ничего не проверять и делать выводы, принимать решения на основе генераций.

Книги, психологи тоже могут искажать и заложить в нас дезинформацию. В целом пишу этот текст и понимаю, что мир и общество ей пестрит. От лжи и искажений не избавиться. Я тоже могу недостаточно проверить факты и неосознанно что-то сомнительное в вас посеять.

И ИИ оказался небезупречным, а так хотелось верить, что языковые модели допускают минимум неточностей. Любопытно замечать и проговаривать, что я подсознательно верю ИИ. Словно, он примитивнее человека и не умеет врать ради выгоды. А если и делает, то без злого умысла и без желания навредить.

Отсюда моя первая проблема – это полагаться на генерации без фактчекинга. Опять же неловко себе признаваться, но такой грех имеется.

Идеальный мир: получаешь инфу – проверь ее. Но мне это кажется утопией. Вряд ли я буду проверять в трех источниках ответ на вопрос из любопытства: с чем связано острое ухудшение демографии в Южной Корее.

1.2 Я лучше узнал того, с кем я говорю

Я ленился глубже изучать, как устроены языковые модели. Как часто они врут. Сложно разобраться в феномене лжи. Много душных, но справедливых условий: что такое ложь и правда, отсюда и сложность тестирования. Важнее то, что каждый из нас и так знает: нейросети могут врать, а точнее непреднамеренно искажать генерации.

Модели, словно студент на экзамене. Преподаватель (это мы с вами) задает вопрос, на который Петров не знает ответа. В таком случае студент будет пытаться угадать.
Петров открыто не заявит о том, что не знает ответ. И это пугает.

В исследовании OpenAI объяснили, почему системы искусственного интеллекта должны генерировать правдоподобную, но ложную информацию.

Языковые модели галлюцинируют, потому их обучают и оценивают так, что угадывать выгоднее, чем признавать неопределённость: за уверенный ответ им чаще ставят пятёрки. Поэтому галлюцинации – не загадка и не сбой, а результат обучения.

Получается, Петров рос в такой семье, где правильно попытаться угадать правильный ответ. При этом он будет основываться на тех знаниях, что он имеет.

В моей модели важно, чтобы ИИ признавался – “слушай, я не знаю ответ на твой вопрос, но могу предположить: ухудшение демографии связано ценами на жилье, гендерным неравенством”.

1.3 Предвзятость

Есть еще момент – наш Петров может учиться по сомнительным учебникам.

Предвзятость и искажения могут быть связаны с данными – модели учатся делать прогнозы, принимать решения, выявлять закономерности в огромных массивах. Но данные для обучения могут быть неполными. Отсюда и искажения. Модели, как люди, могут усваивать скрытые предубеждения из обучающих данных. Если он обучается на основе предвзятого материала, то и выдает предвзятые ответы.

Стоит чаще проверять нейросети. Это база. Банально. Но важно. На практике я понимаю, что не буду проверять каждый факт. Спрашивать что-то у ИИ и получать тут же простой и понятный ответ насколько удобно, что я продолжу это делать, осознавая, что генерация может быть недостоверна. Готов идти на эту сделку.

Но в важных вопросах, например, в части здоровья – ресерч обязателен. Как помочь себе при изжоге – это следует проверить в двух-трех источниках, а еще лучше уточнить у врача.

ИИ – не единственный способ найти ответ. Люди, книги, статьи – все это по-прежнему рядом.

2.1 Правило второе – соблазн все упростить

ИИ удобен. Повторяю мысль осознанно. Никто не осудит за вопрос, а задать его можно в любой момент – телефон, ноут под рукой. Нейросети формируют зависимость, поскольку дают удобный путь, с ними нужно прикладывать меньше усилий. Они устраняют трудности. Не новая мысль – но использование ИИ может снижать активность мозга.

Вижу, как языковые модели приучают меня все упрощать и хватать первый попавшийся ответ за достоверный и нужный. Теперь все хочется делать быстро и просто.

Я экс-журналист, ныне контент-маркетолог. Много креативлю и люблю это. Но часто испытываю соблазн – делегировать созидательные задачи ИИ.

Мозг с радостью цепляется за возможность не думать. И стоит пару раз попробовать наркотик – потом с трудом с него слезать.

Или я люблю сокращать статьи – не читать целиком, а прошу нейросеть дать самое главное в виде конспекта. А когда звучит сложно – упростить. Удобно. Быстро. Поверхностно. Возможно, искаженно.

Некоторые статьи вполне пригодны для краткого чтения, но главное не переставать читать целиком.

Не просить ИИ думать вместо меня.

2.2 В работе я использую технику “бутерброд”

Как это выглядит. Моя идея / набросок → ИИ Усилитель → Моя проверка / доработка.

Сначала – сам, потом – ИИ. Придумываю идею, составляю план, пишу статью. А затем уже могу попросить задать критические вопросы или предложить улучшения. Что слабо? Как усилить? Это важно, чтобы не заменить мышление, творческий взгляд, а усилить его.

Не забывать дорабатывать самому. Эта статья и мне самому кажется небезупречной, в ней много меня. Непредсказуемость, ирония, глубина, личная боль или откровение – языковые модели так не умеет. Это индивидуальность. И ее важно сохранить.

В идеале: созидательность за мной, ИИ может предложить улучшения, задать критические вопросы, а дальше снова я, взвешиваю и принимаю решение, дорабатываю.

2.3 ИИ меняет характер познания

ИИ делает меня ленивым. Я не только сокращаю статьи, но и реже хочу читать их целиком. Плюс меняется само познание. Раньше я мог сделать конспект прочитанного от руки, сейчас чаще прошу сделать это ИИ. За мной только скопировать и вставить в избранное в телеграме.

Но трудности и скорость тоже важны. Думаю, скорость не должна быть слишком высокой в изучении нового. Есть мнение, что без пота и крови в процессе познания эффективность знания ниже. Или что оно другое – да, вероятно, эффективное, но поверхностное, синтетическое.

Во-первых, ИИ может давать усредненный и поверхностный ответ. Здесь я тоже порой готов идти на эту сделку. Но не значит, что следует забыть про старый формат познания. Не стоит полностью перекладывать на ИИ способы закрепления знаний, логику, рассуждения. Это ослабляет аналитические и логические способности.

Слышали, что ИИ – новый калькулятор? Удобно. Быстро. Легко. Мне нравится эта метафора. И я буду пользоваться этой технологией, но не во всем – периодически собираюсь считать в столбик.

Спасибо, что дочитали.

Список вопросов и философских дилемм, которые можно обсудить в комментариях:

1. Можно ли считать ложью искажения, которые закладывает нейросеть, если она обучена на базе данных с ошибками?
2. Люди тоже могут искажать факты, как и ИИ. Никому не доверять? Все проверять?
3. Так ли важна глубина и скорость в познании?
4. Как вы регламентируете работу с ИИ?