Перегрузка из-за ИИ — это реальное явление. Вот что происходит в вашем мозге.

Примерно в 2024 году что-то изменилось. Число людей, описывающих особый вид когнитивного истощения — не совсем выгорание, не совсем информационную перегрузку, а что-то на пересечении этих двух состояний — резко выросло. Описания повторяются: ощущение, что голова переполнена, трудности с самостоятельным мышлением, сниженная терпимость к неопределённости и неприятная зависимость от инструментов ИИ, из-за которой думать почему-то становится труднее, а не проще.

Дело не в технофобии и не в ностальгии. Это отражает реальные нейробиологические процессы, которые можно предсказать, если понимать, как мозг обрабатывает информацию, поддерживает когнитивные функции и реагирует на постоянно доступную помощь. Вот что происходит — и что данные подсказывают о том, как с этим ориентироваться.

Новая когнитивная среда

К 2025 году специалисты умственного труда в большинстве отраслей взаимодействуют с инструментами ИИ — ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude и десятками специализированных инструментов — по нескольку раз в день. В среднем пользователь отправляет десятки запросов ежедневно. Контент, созданный ИИ, теперь составляет значительную долю черновиков писем, кратких итогов встреч, кода, текстовых документов и результатов поиска.

Это действительно новая когнитивная среда. Впервые в истории значительную часть умственной работы, которая раньше требовала длительных усилий — написание черновиков, кратких сводок, поиск, планирование, отладка, — можно почти мгновенно передать ИИ. Вопрос в том, как это со временем влияет на мозг.

Ответ, исходя из того, что известно о когнитивных функциях и когнитивной нагрузке, сложнее, чем и оптимистичная версия (ИИ расширяет человеческие возможности), и пессимистичная (ИИ ослабляет человеческие возможности). И то и другое происходит, но по-разному и для разных типов мышления.

Почему инструменты ИИ могут увеличивать когнитивную нагрузку, а не снижать её

Интуитивно кажется, что передача работы ИИ снижает когнитивную нагрузку. В некотором смысле так и есть. Но исследования теории когнитивной нагрузки (Sweller, 1988) различают внутреннюю нагрузку (сложность самой задачи), постороннюю нагрузку (когнитивные требования, возникающие из-за того, как задача подана), и полезную для обучения нагрузку (умственные усилия, которые помогают формировать понимание и навыки).

Инструменты ИИ в первую очередь снижают внутреннюю и полезную для обучения нагрузку — они берут на себя работу, которая иначе требовала бы усилий и приводила бы к обучению. Но они часто увеличивают постороннюю нагрузку: проверку точности ответов ИИ, сборку нескольких сгенерированных фрагментов в цельную работу, управление контекстом в разных инструментах, выбор того, что делегировать, а что делать самостоятельно, и контроль за процессами ИИ. Это новые когнитивные требования, которых раньше не было.

Для многих людей результат оказывается парадоксальным: больше результата, больше умственной усталости. Работа в отдельные моменты ощущается легче, но за день выматывает сильнее. Многие называют это усталостью от принятия решений: длинная череда мелких решений утомляет почти так же, как несколько крупных. Почему так происходит, в исследованиях нет единого мнения, но чувство умственной усталости после часов постоянных мелких решений — обычное дело.

AI-работа заметно увеличивает число микрорешений: принять это предложение, отклонить то, переписать этот абзац, заново задать этот запрос. Каждое решение занимает немного времени, но в сумме нагрузка от сотен таких микрорешений в день получается ощутимой.

Парадокс автоматизации и угасание навыков

В исследованиях по эргономике и человеческому фактору хорошо описано явление, которое называется парадоксом автоматизации или иронией автоматизации (Bainbridge, 1983): когда автоматизация берет на себя рутинную работу, у людей-операторов остается меньше практики для навыков, нужных в нештатных ситуациях. Пилоты, которые в основном летают на автопилоте, хуже управляют самолетом вручную. У радиологов, которые используют AI-инструменты для диагностики, снижается частота обнаружения, когда AI что-то пропускает.

Та же динамика относится и к умственной работе. Письмо, размышление над задачами, планирование и творческое соединение идей — это навыки, которые развиваются через практику и без нее постепенно ослабевают. Когда AI берет на себя первый черновик, синтез или структурированное рассуждение, эти когнитивные процессы получают меньше нагрузки. Речь не о чем-то драматичном — это не значит, что люди разучиваются думать, — но постепенное ослабление натренированных навыков со временем реально меняет когнитивные возможности и уверенность.

This is distinct from simply being less practiced at writing by hand. Writing — actually composing, not dictating or editing — engages working memory, conceptual organization, and reflective thinking in ways that reviewing and editing AI output does not fully replicate. The cognitive work of composing is generative; the cognitive work of editing is evaluative. Both have value; they're not interchangeable.

Слой фрагментации внимания

Помимо когнитивной нагрузки и угасания навыков, AI-инструменты добавляют еще один слой рассеивания внимания в среде, и без того переполненной отвлечениями. Каждый чат-интерфейс, помощник для кода и инструмент для письма — потенциальный источник отвлечения: запрос на генерацию, результат для проверки, уточнение для доработки.

Префронтальная кора, которая отвечает за устойчивое внимание и исполнительные функции, не различает отвлечения, вызванные человеком, и отвлечения, вызванные AI. Исследования издержек переключения между задачами (Rubinstein et al., 2001) показывают, что переключение между задачами — даже на короткое время — создает когнитивную нагрузку, которая накапливается в течение дня. Добавление нескольких AI-инструментов к и без того фрагментированной рабочей среде усугубляет ситуацию, и многие даже не замечают, откуда берется усталость.

Ирония в том, что AI-инструменты часто внедряют именно для снижения когнитивной нагрузки. Но появление новых инструментов, новых интерфейсов и новых точек принятия решений часто повышает общую когнитивную нагрузку, а не снижает ее — по крайней мере до тех пор, пока эти инструменты не будут достаточно встроены, чтобы работать с ними автоматически, а не каждый раз обдуманно.

Что с этим делать на практике

Различайте снижение нагрузки и перекладывание работы. Не вся помощь ИИ влияет на мышление одинаково. Использование ИИ для действительно малозначимых задач (форматирование, шаблонный текст, однотипные поиски) снижает нагрузку без заметной потери навыка. Использование ИИ для навыков мышления, которые вы хотите сохранить — сложного письма, обоснованного анализа, творческого решения проблем — снижает нагрузку ценой потери отработанного навыка. Осознанно определять, к какой категории относится конкретный случай, — это отправная точка.

Защищайте время для самостоятельного мышления. Когнитивные навыки, которым больше всего грозит перекладывание на ИИ, — это как раз те, что особенно важно сохранить: самостоятельное рассуждение, длительное письмо, сложное планирование. Осознанная практика этих навыков без помощи ИИ — в течение заранее определённых периодов и на действительно важных задачах — это не технофобия; это та же логика, по которой хирург отрабатывает ручные техники, даже когда доступны роботизированные инструменты.

Сократите число ИИ-инструментов, которые используете одновременно. Когнитивная цена управления пятью разными интерфейсами ИИ выше, чем цена работы с одним удачно выбранным. Распространение ИИ-инструментов создаёт ту же проблему распыления внимания, что и множество приложений и уведомлений. Объединение снижает лишнюю когнитивную нагрузку.

Применяйте те же принципы, что и для общего цифрового благополучия. Перегрузка ИИ — это частный случай более широкой проблемы, которую решает Unwire: когнитивная среда, требующая больше, чем отдаёт; распыление внимания, которое истощает, не давая восстановиться; и постоянно доступный стимул, из-за которого отключиться кажется невозможным. Подходы здесь те же: заранее определённые периоды без ИИ, организация среды так, чтобы сократить фоновое взаимодействие с ИИ, и регулярное время на восстановление, когда мозг не находится под управлением.

Долгосрочная перспектива

Интеграция ИИ в умственный труд не откатится назад. Вопрос в том, как люди ориентируются в среде, которая по замыслу нацелена на максимальную вовлечённость и минимум трения, — и что это делает с когнитивным здоровьем не за дни, а за годы.

Исследования цифрового благополучия в более широком смысле показывают: лучше всего в высокотехнологичной среде ориентируются не те, кто использует больше всего инструментов или меньше всего, а те, кто сознательно контролирует условия собственного внимания — когда они доступны, когда нет, что делегируют и что защищают.

Такая осознанность труднее сохраняется в среде, насыщенной ИИ, чем в просто насыщенной смартфонами. Но базовый принцип — защищать способность мыслить самостоятельно, восстанавливать исходный уровень работы мозга через настоящий отдых и выстраивать среду, а не просто реагировать на неё, — остаётся тем же.

Sources

1. Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285.
2. Bainbridge, L. (1983). Ironies of automation. Automatica, 19(6), 775–779.
3. Rubinstein, J.S., et al. (2001). Executive control of cognitive processes in task switching. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 27(4), 763–797.
4. Wiehler, A., et al. (2022). A neuro-metabolic account of why daylong cognitive work alters the control of economic decisions. Current Biology, 32(16), 3564–3575.
5. Baumeister, R.F., et al. (1998). Ego depletion: is the active self a limited resource? Journal of Personality and Social Psychology, 74(5), 1252–1265.

Как мы исследуем и проверяем материалы