Исследования

В марте 2025 года Google Cloud совместно с National Research Group опубликовали отчёт «The ROI of AI in Customer Experience» – опрос боле 3к топ-менеджеров из компаний с выручкой от $10M и штатом от 100 человек. Данные свежие, выборка большая, результаты конкретные. И – что важно – достаточно честные, чтобы с ними можно было работать.

В марте 2025 года на SXSW EDU советник по стратегическому форсайту Синид Бовелл сделала доклад об ИИ и будущем образования. Без хайпа и без паники. Но с двумя исследованиями, которые меняют то, как стоит думать о роли ИИ в обучении.

Первое: группа студентов, использовавших ChatGPT без ограничений, показала результаты на 17% хуже контрольной группы, работавшей по учебнику. Второе: другая группа, где ИИ применялся в рамках полностью переработанной учебной системы, опередила традиционную лекцию вдвое.

Один и тот же инструмент. Противоположные результаты. Разница – в подходе.

Опрос Gallup и Walton Family Foundation (2024–2025, репрезентативная выборка учителей США) зафиксировал впечатляющую цифру: преподаватели, регулярно использующие AI, экономят в среднем 5,9 часов в неделю – эквивалент шести полных рабочих недель за учебный год. Звучит как решённая проблема.

Но параллельный опрос Royal Society of Chemistry (2024, Великобритания) показывает другую картину: 44% учителей пробовали AI, но только 3% сообщили о реальном снижении нагрузки. Учитель математики из Ирландии объяснил разрыв точнее, чем любая статистика: «AI генерирует рабочие листы быстро, но их нужно тщательно проверять – и экономия времени оказывается меньше, чем казалось».

Кто прав? Мы уже разбирали кризис AI в образовании со стороны учеников – 86% школьников используют нейросети, но критическое мышление деградирует. Теперь – сторона преподавателей. За последние два года накопилось достаточно экспериментальных данных, чтобы ответить на этот вопрос не мнениями, а цифрами.

Полтора года назад я написал заметку в личном блоге о том, что замечаю в работе коллег и в своей собственной: чем больше доверяешь AI, тем реже задаёшь себе вопрос «а это точно правильно?». Я тогда опирался на исследование Microsoft – оно показывало, что доверие к AI подавляет критическую оценку выдаваемых ответов. Аргумент казался мне сильным, но у него был очевидный изъян: корреляция, а не причинно-следственная связь.

В феврале 2026 года исследователи Anthropic Джуди Шэнь и Алекс Тамкин опубликовали эксперимент, который закрыл этот пробел. Рандомизированный контроль. Конкретные данные. И вывод, который, как мне кажется, неправильно понимают большинство людей, кто о нём читал.

Потому что это не история о том, что AI делает нас глупее. Это история о том, как именно мы его используем.

11 февраля 2026 года на заседании правительства президент Токаев публично раскритиковал KazLLM. Модель, запущенную с большой помпой в декабре 2024-го, используют лишь 600 тысяч человек – 3% населения страны. Для сравнения: ChatGPT в Казахстане пользуются 2,6 миллиона человек. Президент был прямолинеен: KazLLM «не может конкурировать с ChatGPT».

Это заявление ставит вопрос ребром. Зачем Казахстану собственная языковая модель, если глобальные решения работают лучше? И если суверенный AI необходим – почему он проигрывает?

Ответ сложнее, чем кажется. Потому что KazLLM – это не «казахский ChatGPT». Это совершенно другой инструмент с другой задачей. И сравнивать их – всё равно что сравнивать национальную электростанцию с импортным бытовым прибором.

Их статья «The 2028 Global Intelligence Crisis» – это вымышленный меморандум из июня 2028 года. Не прогноз, а стресс-тест: что произойдёт с экономикой, если машинный интеллект действительно заменит белых воротничков так быстро, как обещают разработчики.

Потому что между “иметь доступ к информации” и “уметь с ней работать” – пропасть. Доступ к медицинским справочникам не делает вас врачом. Наличие кухонного ножа не делает вас шеф-поваром. А возможность задать вопрос ChatGPT не делает вас специалистом по AI. Как показывает исследование MIT о выборе, реальная сила специалиста – не в наличии инструмента, а в способности критически оценить то, что инструмент предлагает.

И это не просто красивая метафора – это подтверждённый исследованиями факт.