2028. Кризис естественного интеллекта в мире и школе

Письмо из 2028 года

Если вам нравится фантастика «ближнего прицела» и фильмы-катастрофы, то текст Citrini Research «Глобальный кризис интеллекта 2028» вам принесет большое удовольствие. По форме это «письмо из будущего», написанное как аналитический отчет. Там нет суровых терминаторов или восстания машин, это, скорее, хроника событий того, что произойдет на горизонте двух лет, если темпы развития искусственного интеллекта будут оставаться такими же, как и сейчас.

Аналитики Citrini Research написали такой текст в феврале 2026-го, но датировали его июнем 2028-го. Это такое «предупреждение из будущего» — документ, который описывает, как AI-оптимизм корпораций мог превратиться в экономическую катастрофу. Не потому что AI не работает, а потому что работает слишком хорошо.

Я рекомендую вам выделить двадцать минут вашего времени и прочитать публикацию полностью, это очень сильный текст. Но если кратко обрисовать его логику, то историю можно описать в нескольких абзацах.

Сейчас постепенно начинает набирать силу тенденцию, когда компании увольняют белых воротничков — менеджеров, аналитиков, юристов, разработчиков — потому что намного выгодней заменить отдельного специалиста ИИ-агентом. Он способен делать все то же самое, но при этом не спит, не требует зарплаты (кроме подписки), и приносит еще большую прибыль. Это предельно понятное и интуитивное решение, для тех, кто хочет максимизировать прибыль за счет новых технологий.

Прибыль растёт, акции компаний с принципом AI-first летят вверх. Но уволенные специалисты, которые получали зарплату — больше не тратят как прежде. Потребление падает, потому что у уволенных сотрудников меняется покупательская способность — после увольнения особо не пошикуешь. Увольнения массовые, компании повально заменяют человеков ИИ-агентами, и люди постепенно обнаруживают, что работы для них просто нет. Нет работы — нет зарплаты, люди начинают меньше тратить, экономика начинает охлаждаться.

Компании замечают этот перекос в экономике  и снова пытаются оптимизироваться под сокращающийся рынок. Расходы урезаются — увольняются те, кому надо платить зарплату, нанимаются те, кто живет у тебя на сервере за месячную подписку и делает все необходимое 24/7. Круг замыкается.

Авторы назвали это intelligence displacement spiral — спираль вытеснения интеллекта, и по сути, это порочный круг без какого-то либо тормоза.

Есть в этом тексте формулировка, которая очень емко очерчивает центральную идею: «Friction went to zero» — «трение» обнулилось. Что такое «трение» в этом контексте? Человеческая лень, инерция, невнимательность — то, чем люди не хотят заниматься сами. То, что мы отдаем на откуп тем, кто готов взять работу на себя, вспомните: «Лень — двигатель прогресса». Тезис авторов — что кажется, уже в ближайшие пару лет мы увидим как прогресс дойдет до точки, где под лень будет оптимизировано все, и это не совсем хорошие новости. 

Подумайте, какой гигантский сектор экономики строится на том, что кто-то готов за определенную сумму выполнить то, что вам трудно, долго, скучно, сложно сделать самим. С развитием искусственного интеллекта, все это будут делать ИИ-агенты. Страховки будут обновляться сами автоматически по лучшей цене; ипотеки и банковские операции будут пересчитываться в реальном времени сами; доставку еды за вас будет выбирать алгоритм, посмотревший двадцать приложений и выбравший лучшие условия двадцать приложений; документы будут оформляться полностью в автоматическом режиме. 

Авторы подводят итог первой части своего текста так: «Turns out a lot of what people called relationships was simply friction with a friendly face.» Многое из того, что мы называли «отношениями», держалось на информационной асимметрии. Что это значит? Это когда риелтор, который сопровождал сделку, финансовый советник, который объяснял, какой вклад выгоднее, страховой агент, который «разбирался за вас», все они строили отношения с вами, как с клиентом — но на том, что они знали или умели что-то, чего вы не знали. Когда ИИ закрыл этот разрыв, исчезла не просто работа, а по сути, вообще необходимость взаимодействия, построения отношений с другими людьми в профессиональном плане.

Перенесемся в школу.

Как учить в 2028?

Учитель, который объясняет параграф, проверяет задание, исправляет ошибки и выставляет оценку — частично тоже работает на этой асимметрии. Он знает, ученик — нет. Он видел решение, ученик — ещё нет. Если ИИ закрывает этот разрыв, и моментально дает ответы на все вопросы, делает все необходимое за ученика, что тогда остаётся?

Вот вопрос, который в исходном тексте не звучит (там, все-таки, больше про экономику), но, на мой взгляд, является центральным для школы: если правильный ответ стал «бесплатным» — что именно мы преподаем?

Первый импульс — найти ответ в оптимизации. ИИ берёт на себя всю рутину, учитель получает время для чего-то более важного. Это звучит очень понятно и правильно, но боюсь, что это останется утопией. Любое освободившееся время сразу же заполнится отчетами, ведомостями и погоней за контрольными цифрами, которые еще и пересматривать придется. Путь наименьшего сопротивления для этого сценария — «ИИ помогает сдать экзамены лучше», а не «ИИ помогает думать глубже». Это, по сути, история каждой предыдущей технологии в школе.

Есть и другой вариант: ИИ-тьютор для каждого ученика — и проблема решена. ИИ как помощник, не дающий ответы напрямую, но поддерживающий на пути. На мой взгляд, этот вариант тоже звучит логично и правильно, но важно сказать, что в этой идее живёт ловушка, которая прямо рифмуется со сценарием Citrini.

Comfortably numb

Центральная проблема использования ИИ-инструментов в образовании заключается в том, что инструменты работают слишком хорошо, и снимают то, что называется productive struggle — продуктивным усилием. Как пишут Rose E. Wang and Megha Srivastava в публикации «Productive Struggle: The Future of Human Learning in the Age of AI»: если ИИ-помощник «заботливо» выдает ученику готовый алгоритм или снимает когнитивное напряжение, реальный уровень знаний падает. Образовательный результат рос только в одном случае: когда ИИ был программно ограничен в подсказках и вынуждал студента самого выводить следующий шаг. Посмотрите, как красиво сформулирован вывод:

We believe AI’s role in education isn’t to eliminate struggle but to enhance it

Как только наш мозг понимает, что этап сложного анализа, поиска структуры или связывания фактов можно безопасно отдать на аутсорс внешнему алгоритму, он перестает тратить на это энергию. Психика просто оптимизирует затраты.

То есть: чем больше ученик полагается на ИИ при решении задач, тем ниже его показатели критического мышления. И происходит это не потому, что ИИ — плохой инструмент. Наоборот, ИИ делает свою работу слишком хорошо. Мышление формируется в процессе преодоления сложностей, построении новых связей, обработке обратной связи от своих действий.

Тут, на мой взгляд, уместно привести пример похожей проблемы, с которой человечество уже сталкивалось.

Физкультура для мышления

Промышленная революция убрала физический труд из повседневности. Люди перестали пахать и ковать — что, в общем-то, неплохо. Нагрузка снизилась, человек смог наконец-то отдохнуть, и через некоторое время обнаружил что в мире, где тяжелую работу делают машины ему не хватает нагрузки. К 1840-1850 годам, когда урбанизация и фабричный труд (сидячая, монотонная работа) стали массовыми, врачи и санитарные инспекторы (например, знаменитый отчет Эдвина Чедвика 1842 года в Британии) зафиксировали резкое падение здоровья рабочего класса: туберкулез, плохая осанка, сердечно-сосудистые заболевания.

Но люди, по понятным причинам, не пошли в спортзалы добровольно от внезапного осознания пользы фитнеса. Первые массовые гимнастические площадки в Европе в начале XIX века (например, Turnplatz Фридриха Яна в Пруссии) создавались как экстренный ответ на физические проблемы населения. Обществу пришлось искусственно спроектировать пространства для физического усилия, потому что естественная среда перестала его требовать. Но без сопротивления мышцы не растут, и тело не получает нужной нагрузки, это физиология.

С мышлением происходит то же самое. И так же, как атрофию тела не решили советом «двигайтесь больше», атрофию мышления не решит лозунг «думайте глубже» (Ильенков написал «Школа должна учить мыслить!» в 1964 году). Нужна среда, в которой когнитивное усилие, развитие происходит намеренно и регулярно. Это — задача школы. Абсолютно точно — не единственная, но сейчас, пожалуй, первоочередная.

Образование делает (почти) полный круг

Приведу цитату Владимира Погодина, которая очень емко описывает, что из себя представляет школа, в которой создана среда, развивающая человека:

Есть школы, где ученики, учителя, директора, родители и учебная среда, в которой все они работают, обладают примечательным набором общих ценностей. Описание школ, любимых детьми, свидетельствует, что дети хотят, чтобы их ценили как людей, хотят иметь возможность учиться у других и делиться своими собственными идеями. 

Учащиеся рассматривают учителей как специалистов, иногда как арбитров и всегда как людей, проявляющих заботу и «знающих меня как человека». Школа это место, куда они любят приходить, потому что жизнь замечательна, радостна и полна стимулирующей, напряженной и непростой работы; учение — это и «путешествие в доверие», и открытие себя и мира. 

Ценности, с которыми люди живут в этих школах, не косны, а гибки; интеллект, как и действия, — лишь часть жизни учащихся. Свобода ― не распущенность: она предполагает равную меру ответственности и участия. Здоровые ценности создают благоприятный климат в учебной среде.

Как эту школу появить? На самом деле, у нас есть все необходимое.

Выготский писал: человек растет над собой не там, где ему легко, и не там, где он бессилен. Он растёт в зоне ближайшего развития — в точке «могу с поддержкой другого», рядом с тем, кто видит эту точку и удерживает ее. Учитель ценен не тем, что знает больше ИИ — ИИ знает больше, здесь глупо даже пытаться спорить. ИИ выдаёт правильный следующий шаг, потому что знает профиль пользователя и историю его ошибок. Но алгоритм никогда не сможет стать тем, кого ученики описывают главной фразой: «человек, знающий меня как человека». Согласиться на трудность, пойти в зону своего бессилия можно только рядом с тем, кому доверяешь.

Давыдов добавлял к этому принципиальное различие: есть задача, которая производит результат, и есть задача, которая меняет того, кто её решает. Первый тип — получить правильный ответ, написать грамотный текст, собрать нужные данные. Это ИИ делает быстро и хорошо, и снова, с ним нет смысла соревноваться. Второй тип задач — столкнуться с противоречием, удержать его, построить из него понимание. После такой задачи ты другой, и это нельзя сделать за кого-то — ни человеку, ни машине.​

Школа, которая строит задачи второго типа не отказывается от ИИ (как и от задач первого типа совсем!). Она понимает, для чего он нужен, а для чего — нет.

Греки называли это παιδεία. Это не «образование» в смысле передачи знаний, или гиперфокуса на предметной подготовке к экзаменам, это формирование человека: интеллектуальное, нравственное, телесное — одновременно. Сократ, например, не давал ответов — он удерживал собеседника в вопросе, пока тот не добирался до понимания собственным усилием не по своей прихоти, а потому что именно так знание становится частью человека, а не просто информацией у него в голове.​

В мире Citrini дефицитом становится именно это: человек, который умеет думать, когда «подпорка» убрана. Формулировать вопрос, когда никто не подсказывает. Удерживать суждение в ситуации, где нет правильного ответа. Пайдея описывала такого человека за двадцать пять веков (!!!) до ИИ. Сейчас у этой модели появилось новое, не просто экономическое, а скорее, экзистенциальное обоснование.​ Образование делает (почти) полный круг, и возвращается к истокам.

AI-resilience, ИИ-устойчивость в образовании — это не «учить без ИИ», или запретить его под страхом отчисления. Это воспитание человека, который умеет мыслить, когда ИИ убран или ошибается. Разница между этой, и знакомой нам моделями образования — в приоритетах. В школе, устойчивой к ИИ, образовательные результаты признаются важной, но всё же лишь частью жизни учащихся (даже во ФГОС образовательные результаты – лишь одна треть!). На первое место выходят личностные, метапредметные компетенции и ценности: свобода выбора и деятельности, которая не означает распущенность, а предполагает равную меру ответственности; способность учиться у других и делиться своими идеями в безопасной среде. 

Для меня, для вас, для всех учителей — вдумайтесь! — планеты это все уже не абстрактная философия. Мы начинаем сталкиваться с этим противоречием уже сейчас.

Преподавание лежит в двух плоскостях. Первая — та, что держится на информационной асимметрии: вы знаете, ученик не знает. Этот слой ИИ закрывает. Спорить с этим бессмысленно, но списывать его со счетов тоже не нужно — учитель (на мой взгляд) должен оставаться профессионалом, специалистом в своей предметной области.

Вторая плоскость — не про информацию. Это про то, как удержать ученика в моменте, когда он встретил своё непонимание и хочет сбежать. Про то, как создать задачу, в которой нельзя схитрить не потому что нет телефона в кармане, а потому что задание про тебя. Быть рядом как живой человек, который сам думает вслух, сам признаёт ошибку, сам держит вопрос открытым — и именно этим меняет что-то в том, кто рядом.

На мой взгляд, это и есть сердце нашей профессии, которое будет актуально даже когда информационное «трение» обнулится.