Мы тут упираемся в более глубокую проблему. Авторы говорят о произвольном мышлении, но сами остаются внутри старых парадигм. По сути, это логика XIX века: сильные, слабые, отбор, замещение, «лишние» люди. Только теперь вместо фабричной трубы — дата-центр, вместо паровой машины — нейросеть, а вместо «лишних рук» — «имитаторы интеллекта».
Но разве текущее технологическое развитие не говорит, что пересматривать надо не только людей, а сами формы обучения, труда и отбора? Современная школа тоже не с неба упала. Классно-урочная модель Коменского, прусская массовая школа, педагогика Гербарта — всё это было изобретением эпохи. Эта машина поставила обучение на поток, дала грамотность, дисциплину, навыки и кадры для государства, бюрократии, фабрики, науки.
Но у неё был очевидный недостаток: она стандартизировала человека. Шлифовала индивидуальность, подгоняла людей под расписание, программу, экзамен, профессию, место в системе. Да, из неё выходили гении, учёные, инженеры, художники, люди, благодаря которым возник современный мир. Но это ещё не доказывает высокий КПД системы. Возможно, человеческий потенциал настолько живуч, что пробивался через эту машину. А сколько людей она не распознала, недовырастила, направила не туда или сломала — мы не знаем.
Теперь ИИ делает вопрос особенно острым. Многие навыки, ради которых школа и труд дисциплинировали человека, становятся делегируемыми: шаблонное письмо, первичная аналитика, поиск, компиляция, отчёты, тексты, часть кода, рутина. Тогда что остаётся человеку? Тут как раз и неплохо бы проявить произвольное мышление.
Михаил Никитин в подкасте у Глеба Соломина приводит риск: школьники делегируют ИИ написание сочинений, и это может вести к деградации мышления. Да, проблема есть. Но разве это не говорит, что многие старые формы обучения изживают себя? Если задание может быть выполнено машиной без большой потери смысла, возможно, смысл был потерян ещё до машины. Может быть, надо спрашивать не «как запретить ИИ», а какие задания развивают мышление, а какие проверяют воспроизведение шаблона.
То же касается бизнеса, производства, управления, науки, творчества. Главная ошибка руководителей часто в том, что они пытаются нейросетями просто ускорить старые процессы, хотя надо пересматривать их алгоритмы и логику. Нельзя поставить новый двигатель на старую телегу и объявить это будущим. Она поедет быстрее, но телегой быть не перестанет.
Вот главная ошибка подобных футурологов. Они берут старые формы общественных отношений, старую логику капитализма, старый отбор, старую выбраковку, старые критерии эффективности — и ускоряют всё это с помощью ИИ. Получается не будущее, а старая машина с новым мотором.
Настоящий вопрос должен быть другим. Не как быстрее переместиться из точки А в точку Б, а что теперь считать точкой Б. Кто её назначил? Не изменилась ли карта? Может быть, нужен не быстрый экипаж, а другой способ движения — и другое понимание пути.
ИИ должен заставить нас пересмотреть не только профессии, но и образование, критерии достижений, формы деятельности, понятие успеха, труда, вклада и даже счастья. Не в смысле, что настало время космизма, коммунизма, трансгуманизма или ещё какого-нибудь «изма». Название будущего появится потом. Но уже сейчас понятно: новые формы деятельности потребуют новых социальных отношений, ценностей и нового понимания того, зачем нужен человек в мире, где рутину всё больше можно делегировать машине.
И здесь авторы, говорящие о «произвольном мышлении», сами оказываются заложниками старой логики. Они не спрашивают, какую новую среду построить, чтобы раскрывать способности человека, а снова говорят о замещении, ликвидации и социальном отборе. Критикуют комбинаторику, сами комбинируя старые парадигмы: социал-дарвинизм, элитарное презрение, эффективность и бухгалтерский цинизм.
А настоящий интеллектуальный ход был бы в другом: увидеть, что ИИ ставит под вопрос не только компетенции людей, но и сами основания школы, труда, профессии и общественной ценности тех или иных достижений.
