AI hysteria, part I: Cognitive empathy trap

Вскоре после релиза ChatGPT (конец аж 2022 года!) мир начал погружаться в “AI истерию”. Для кого-то это происходит и происходило более заметно, для кого-то менее. Как инженер-программист по профессии, любознательный человек по натуре и зачастую тот ещё ленивец, я не смог пройти мимо такого сладкого способа добычи новой информации, как этот ваш чатжипити. Первый ChatGPT скорее указал направление развитие, чем был готовым инструментом - вызывая иногда wow-эффект, он слишком часто галлюционировал и тупил для постоянного использования. Но это было круто, и очень привязывало! Чатботы и до этого робко внедрялись разными компаниями, и скачок от заскриптованного полубесполезного, весьма декоративного и зачастую назойливо всплывающего “Задайте мне вопрос” окошка к сложносочиненно выражающемуся дофига знающему ChatGPT был огромен. Оно даже стихи могло писать!! В общем, на наших глазах происходило пробитие той самой “зловещей долины” (спросите у ChatGPT что это, если не знаете, или прочитайте на википедии, пока она не вымерла, как ей того предрекают).

Дальше, по мере течения времени и развития LLM-ок мои знакомые стали делиться на три группы.

“Ого посмотри как оно отвечает, хихихи, это будущее, AI захватит мир!!”
“Я попробовал этот ChatGPT, он выдал полную хрень, и я забил”
“Ну я пользуюсь иногда, в основном как поиском, бывает удобно”

Деление на эти три группы как-то слабовато коррелировало с конвенциональной успешностью, интеллектуальными способностями, родом работы и так далее. Антропоморфизировать LLM - скользкая и гиблая дорожка, но по-другому предполагать об этих четких и разных группах сложно. Пожалуй, в силу пробития зловещей долины, это будет легитимный подход, но держите в уме, что каждая LLM - это лишь математическая модель генерации следующих символов (токенов) по заданным предыдущим!

Группа №1 для меня - люди, которые хотят все большего от других людей, при этом у них преобладает когнитивная эмпатия над аффективной. Разобраться в чем отличие когнитивной от аффективной эмпатии - сложное мысленное приключение, но если кратко (и как я себе это объясняю) - при когнитивной эмпатии мы сначала осознанно учимся коррелировать мимику, поведение и другие наблюдаемые признаки с чувствами и эмоциями других людей, а затем оно может стать уже бессознательным навыком. При этом мы можем понимать эмоции других людей, но совсем их не чувствовать в себе. Аффективная же эмпатия - это эмпатия, выученная уже с самого начала бессознательно, путем ощущения того же, что и другой человек. Она может казаться более магической штукой, но на самом деле просто ближе к животному и бессознательному, чем когнитивная. Зачем я это расписывал? ChatGPT может сильно за струны нашей когнитивной эмпатии, а вот зацепить аффективную эмпатию у него сильно меньше шансов. СЕО разных компаний, инвесторы и другие “большие шишки” прошли долгий путь бизнес разборок с другими “большими шишками” и их успешность во многом зависела от навыков когнитивной эмпатии - той, что дает понимание поведения других людей (а значит и предсказания их поведения!), но при этом не влияет на твое подсознание напрямую при попытках манипуляции твоими эмоциями. Из-за такого перекоса самые успешные и вроде бы самые умные люди зачастую попадали в ловушку AI истерии больше чем те, кто меньше видел по жизни, и вроде бы должен был быть заворожен ChatGPT гораздо сильнее.

Группа №2 - это те, кто склонен к легкому инфантилизму, хочет жить на всем готовом и ожидает от других механически стабильных результатов. А так же не любит ситуации “найди то, не знаю, что”. Строго говоря, это даже и не было минусом или упущенной возможностью. Поначалу использование LLM для кодинга или других продуктивностей было определенно менее полезно чем неиспользование, вызывало кучу раздражения, а лучшей аналогией был “однорукий бандит” - делаешь ставку токенами, с какой-то вероятностью получаешь правильный ответ, смотришь как крутится “thinking…”, а потом ещё и разбираться/фактчекать че оно там написало в ответ. Лично я к началу AI кодинга уже начал отвыкать “писать код руками”, и больше смотрел и проверял чужой код, но при этом тяга создавать что-то своими руками не проходила. Аналогия генерации кода с постоянным мерж-ревью привела к сравнению LLM с джунами и кризису найма новичков-программистов. Это, конечно, уже начало аукаться индустрии и еще будет продолжать. Оглядываясь назад, стоит признать, что довольно долго моя продуктивность с AI кодингом была меньше, чем без. Другое дело, что это про сухую метрику “количество кода/закрытие задач” в единицу времени. А вот усталости от такого процесса у меня быстро стало возникать сильно меньше - проверять чужую работу проще, чем писать самому :) Кроме того, дебильную задачу приятнее скинуть кому-то другому (особенно нейросети, которая не может сказать тебе “нет”), чем делать самому. Вот и бумкнуло!

Группа №3 - те, кто скорее всего начинал в группах №1 или №2, но преодолел барьеры и негатив, постоянно нащупывая и обновляя в голове границы применимости этих полумагических black box инструментов - и может быть даже увеличил свою эффективность-продуктивность. Впрочем, никто из нас не относится на 100% к одной из этих групп - это скорее яркие базисные вектора нашей реакции на всякие новые AI инструменты, пробивающие ту самую зловещую долину эмпатии человека к AI и роботам. В общем, могущественные люди мира сего в силу своих когнитивных особенностей дружно попали в ловушку группы №1, а те, кто сомневался, подверглись жесточайшему FOMO и peer pressure от коллег по могущественному цеху. Устоять было слишком сложно. Клюшка роста вложений в AI начала расти не по годам, а по месяцам.

← Назад к оглавлению серии | Следующая часть →

2026-01-11

../