Когда ИИ скорее мешает: 5 кейсов от Итана Моллика — 16 июня 2026 г. в 08:02:06.720
Когда ИИ скорее мешает: 5 кейсов от Итана Моллика Профессор Уортонской школы Пенсильванского университета Итан Моллик (Ethan Mollick) собрал практическое руководство: где LLM помогают, а где их лучше не использовать. С плюсами всё понятно: 15 сценариев, от брейншторма до переводов и различных рутинных операций. Интереснее следующая часть статьи: 5 сценариев, в которых ИИ может быть контрпродуктивным. Очевидные вещи — нелегальные задачи, высокая цена ошибки, решения, где этически нужен человек — автор выносит за скобки. 🧠 Когда нужно изучить новую информацию Просить ИИ решить проблему за вас — неэффективный способ обучения. Получить от ИИ краткое саммари — не то же самое, что самостоятельно изучить материал. Чтобы научиться чему-то новому, придется читать и размышлять самостоятельно. 🎯 Когда важна точность Галлюцинации звучат очень правдоподобно: так работают LLM. Исследования показывают, что люди даже не пытаются их искать и не обращают на них внимания. Галлюцинации можно уменьшить, но не устранить. ⚠️ Когда не понимаешь, как именно ошибается ИИ И это не только про галлюцинации. Модели часто пытаются убедить вас в своей правоте или могут подхалимничать и соглашаться с вашим неправильным ответом. Замечать такие сбои учишься только на собственном опыте: со стороны они не видны. 🔄 Когда усилия — не побочный эффект, а суть процесса Писатели многократно переписывают одну и ту же страницу, ученые годами бьются над теорией. Через эти усилия и приходит успех. Срезать путь — значит остаться без прорыва. 🎲 Когда ИИ просто плох в задаче Способности моделей устроены странно: шекспировский сонет — без проблем, посчитать буквы в слове — провал. Невозможно описать границы возможностей искусственного интеллекта, которые постоянно меняются. Где ИИ работает, а где ломается, выясняется только методом проб и ошибок. 📌 Что в сухом остатке Моллик называет это не техническим навыком, а формой мудрости: ▪ ИИ хорош там, где вы уже разбираетесь сами и можете проверить ответ. И вреден там, где этого понимания еще нет. ▪ Снимает с вас задачи, которые вы могли бы сделать сами, но тратить на них время не должны. И, возможно, самое главное: постоянное развитие искусственного интеллекта потребует от нас постоянно подвергать сомнению предположения о том, где ИИ помогает, а где мешает. 💬 А где у вас проходит граница «делегировать ИИ — сделать самому»? Что помогло ее нащупать — провал, эксперимент, разговоры с коллегами? #радар_трендов