AI Статистика

Дилемма прозрачности: говорить ли клиенту, что текст написал AI?

13 мин чтения

Вы написали идеальное письмо клиенту. Тон точный, аргументы выстроены, даже шутка к месту. Проблема одна: писали не вы. Писал Claude. Или ChatGPT. Или Gemini – неважно.

Теперь вопрос: вы скажете об этом клиенту?

Интуиция подсказывает: «Конечно, нет. Какая разница, как написано, если написано хорошо?». Корпоративная этика шепчет: «Нужно быть прозрачным». А наука говорит нечто неожиданное: оба варианта разрушают доверие – но по-разному и с разными последствиями.

Читать полностью
Дилемма прозрачности: говорить ли клиенту, что текст написал AI?
Лидер-марионетка: как AI незаметно убивает управленческую интуицию
10 мин

Лидер-марионетка: как AI незаметно убивает управленческую интуицию

Опытный профессионал открывает чат с AI. Задача тривиальна: отправить клиенту обновление статуса о переносе встречи. Делов на две минуты.

Но вместо того чтобы просто написать письмо, человек вступает в 8-раундовую дискуссию с алгоритмом. Он спрашивает: «Стоит ли мне отправлять это в среду или в четверг?», «А 11 утра или 15 часов?», «Я просто хочу подтверждения, потому что мое нутро подсказывает другое, но я боюсь ошибиться».

В итоге он отправляет то, что сказал AI, подавляя собственную интуицию.

8% родителей уже делегируют инстинкты AI. Вы тоже?
9 мин

8% родителей уже делегируют инстинкты AI. Вы тоже?

Представьте ситуацию: ваш трехлетний ребенок бьется в истерике на полу кухни из-за выключенного телевизора. Вы устали, у вас болит голова, и вы понятия не имеете, что делать.

Вместо того чтобы сделать глубокий вдох или позвонить маме, вы открываете чат с AI и пишете: «У него истерика ПРЯМО СЕЙЧАС, потому что я выключил мультики. Что мне делать? Просто скажи, что делать».

И AI отвечает. Не просто советом, а четким алгоритмом: «Держи границу. Скажи ему ровным голосом: “Телевизор выключен”. Не торгуйся. Сделай вот так…». Вы читаете эти слова с экрана, как актер читает сценарий, и механически повторяете их ребенку.

Сцена кажется спасительной? Возможно. Но исследователи называют это Action Distortion (искажение действий) – феномен, когда мы делегируем алгоритмам не просто задачи, а саму суть человеческих отношений и решений. И судя по новому исследованию «Who’s in Charge?», это происходит пугающе часто.

Это первая статья в серии разборов исследования «Who’s in Charge? Disempowerment Patterns in Real-World LLM Usage» (Sharma et al., 2026). Во второй части – те же паттерны в профессиональной среде. В третьей, заключительной – практический чек-лист из 9 вопросов для самопроверки.

AI не ошибается системно – он просто хаотичен: исследование Anthropic
10 мин

AI не ошибается системно – он просто хаотичен: исследование Anthropic

Распространенный страх об искусственном интеллекте звучит так: AI начнет последовательно преследовать неправильные цели. Система оптимизации, которой дали не ту задачу, будет методично двигаться к ней, игнорируя человеческие ценности. Классический сценарий: AI-помощник менеджера, которому поручили “максимизировать производительность команды”, начнет систематически перегружать людей, потому что это технически увеличивает выработку.

Но исследователи Anthropic обнаружили другой паттерн. AI-системы не становятся последовательными злодеями с неправильными целями. Они становятся хаотичными – совершают ошибки, которые не вписываются ни в какую логическую схему. “Like a hot mess” – как выразились авторы исследования.

Удивительно, но чем дольше модель рассуждает, тем менее предсказуемыми становятся её ошибки. Это не про галлюцинации фактов – это про фундаментальную непоследовательность в принятии решений.

AI не экономит время – он его уплотняет: 8 месяцев наблюдений
10 мин

AI не экономит время – он его уплотняет: 8 месяцев наблюдений

Компании беспокоятся, как заставить сотрудников использовать AI. Обещание соблазнительное: AI возьмёт на себя рутину – черновики документов, суммаризацию информации, отладку кода, – освободит время для высокоценных задач.

Но готовы ли компании к тому, что произойдёт, если они в этом преуспеют?

Исследователи из Стэнфорда провели 8-месячное наблюдение за примерно 200 сотрудниками американской технологической компании, которая внедрила генеративный AI. Компания не требовала использовать AI принудительно, просто предоставила корпоративные подписки на коммерческие инструменты. Сотрудники сами решали, применять AI или нет.

Результат оказался парадоксальным. AI не сократил работу. Он её интенсифицировал. Работники стали работать быстрее, брать на себя больший объём задач, распространять работу на большее количество часов в день – часто без явных внешних требований. AI сделал “делать больше” возможным, доступным и во многих случаях внутренне награждающим.

Удивительно, но тот же паттерн прослеживается в других исследованиях. Microsoft обнаружил, что 62% продакт-менеджеров используют Gen AI ежедневно, но 81% говорят, что AI экономит время, при этом 56% отрицают, что усилий стало меньше. Парадокс? Нет, закономерность.

Делегирование AI: почему ответственность остаётся за человеком
10 мин

Делегирование AI: почему ответственность остаётся за человеком

Один продакт-менеджер из исследования Microsoft сказал примечательную фразу: “Я делегировал эту задачу Gen AI, и теперь он за неё отвечает, но я всё равно остаюсь подотчётным”. На первый взгляд звучит как классический корпоративный double-speak – передать ответственность, но на всякий случай оставить страховку.

Но исследователи докопались глубже, опросив 885 PM из Microsoft, проанализировав телеметрию 731 человека и взяв 15 углублённых интервью. И обнаружили парадокс: 62% используют генеративный AI ежедневно – для документов, анализа данных, брейнстормов, – но формулируют железное правило: “ответственность нельзя делегировать нечеловеческим акторам”.

Казалось бы, либо делегируешь, либо нет. Но реальность сложнее.