ИИдиот: как отличить настоящего эксперта от цифровой пустышки

Написание статей, эссе и аналитических материалов руководителями, CEO и другими профессионалами является ключевым инструментом построения личного бренда и демонстрации экспертизы.

Однако соблазн использовать LLM (Large Language Model) —большая языковая модель, тип программы искусственного интеллекта, которая может распознавать и генерировать текст) таит в себе главную опасность: подмену реальной компетентности её иллюзией.

Когда за автора статью по сути пишет LLM, возникает феномен «псевдо-авторства».

Внешний результат создает «эффект ореола» вокруг человека: аудитория приписывает ему глубину мысли и широту знаний, которые являются продуктом алгоритма.

Это ловушка: публичная репутация начинает опережать реальные когнитивные способности и глубину понимания темы, что неминуемо проявится в живой дискуссии или выступлении, нанося сокрушительный удар по доверию.

Использование технологий LLM для эффективной разгрузки от когнитивных тренировок может оказывать пагубное влияние на обучение и память и заставлять людей неправильно оценивать собственное понимание или способности, приводя к когнитивным ошибкам.

Аналогия: Если робот в спортзале будет поднимать тяжести за вас, ваши мышцы атрофируются, и вы станете зависимы от помощи даже для простых задач. Точно так же привычка перекладывать мышление на LLM может привести к тому, что собственные когнитивные «мышцы» ослабеют.

Составление статьи или эссе — это процесс переосмысления аргументов, выстраивания логических связей, подбора точных формулировок, обнаружения слабых мест в собственной логике.

Когда LLM делает это за автора, предлагая «идеальные» правки и важные дополнения, он получает результат, но избегает процесса, в котором и происходит настоящее осмысление и обучение. Это все равно что получить готовый ответ на сложную математическую задачу, не поняв хода решения.

• Использование LLM для составления, правки эссе и статей приводит к парадоксу: краткосрочное улучшение качества текста не равно приросту реальных знаний и навыков у автора.
• Студент или эксперт получает качественный текст, но избегает главного — когнитивного процесса глубокого анализа, переформулирования мыслей и выявления логических ошибок, который и составляет суть обучения и развития экспертизы.
• Это создает опасную иллюзию компетентности и не приводит к переносу знаний на новые задачи, выполняемые без помощи LLM.

Слепо верить тексту только из-за имени автора стало рискованно.
Обращайте внимание на:

• Признаки чрезмерного влияния LLM: слишком общие, безликие формулировки, отсутствие личных историй и уникальных примеров из практики, поверхностность в аргументации.
• Глубину экспертизы: задайте вопрос автору в комментариях, посмотрите, как он говорит на эту тему в живом интервью. Проявляется ли в тексте его настоящая личность и опыт?

Используйте LLM как инструмент для исследования или структурирования, но ключевой когнитивный труд — формирование главной идеи, отбор релевантных примеров из своего опыта — должен оставаться за вами.

Именно этот труд и является вашим главным активом.

В эпоху доступного ИИ псевдо-экспертов неизбежно станет больше.

Легкость создания убедительных, но пустых текстов позволит большому числу людей создать видимость компетенции, которую будет всё сложнее отличить от подлинной.

Это повышает ценность и ответственность настоящих экспертов, которые продолжают заниматься настоящим когнитивным трудом.

Как продемонстрировать и реализовать эту ценность читайте на этом сайте. Спасибо!