ШІ справді робить нас тупішими чи ми просто розучуємося робити те, що тепер робить за нас штучний інтелект? Чи достатньо критичного мислення, щоб не стати жертвою ШІ та дезінформації? І хто зрештою має відповідати за те, що нам розповідає машина?
Влад Бундаш: ШІ робить нас тупими? Так каже не тільки моя мама. Якось образливо. Давайте краще розберемось. ШІ за нас пише, рахує і придумує. Зручно? Дуже. Але що відбувається з мозком, коли за нас постійно думає хтось інший? Можливо, ми не стаємо тупішими. Можливо, ми просто розучуємося робити те, що більше не робимо самі. І це вже не фантастика: є дослідження, які показують, що коли люди перекладають роботу на ШІ, вони докладають менше власних когнітивних зусиль.
А тепер ще цікавіше.
Якщо ШІ може впливати на те, як ми думаємо, то хто впливає на ШІ?
Хто вирішує, що він нам відповість? Які погляди він підсилює? Які — замовчує? І чи можна навчити його думати так, як потрібно саме тобі?
Настав час обговорити найважливіше питання, повʼязане з ШІ. Чи правда, що він робить нас менш розумними? Щоб не сказати тупими.
Науковці поки середньо оптимістичні. Кажуть: базові здібності — пам’ять, увага, самоконтроль — від ШІ не сильно страждають. Принаймні поки що. Але страждають конкретні навички: письмо, діагностика, програмування. Ті, що тримаються на сотнях годин практики. Якщо ШІ робить роботу замість тебе, практика зникає, а за нею і навичка.
Тобто питання не «чи робить ШІ нас дурнішими». Питання — що саме ми перестали робити самостійно.
Влад Бундаш: Є один експеримент, який добре ілюструє наше бажання делегувати неприємне машині. Людям дали стежити за кількома рухомими об’єктами на екрані — їхня кількість поступово збільшувалась. Частину цієї роботи дозволили скинути на алгоритм. Результат: щойно ставало хоч трішки складно, люди делегували. Такий собі базовий рефлекс.
У разі чого, жодного засудження. Чудово їх розумію.
Ніби нічого особливого. Але перенесімо цю ситуацію на задачу з пошуку інформації. В Гуглі нам доводиться обирати щонайменше серед перших десяти посилань. Самостійно вирішувати, кому довіряти. А коли питаєш чатбот — отримуєш одну відповідь. Впевнену і гарно сформульовану.
Ти більше не обираєш серед десятків джерел. А мозок з кожним разом стає трохи більш ледачим.
Хороша новина: критичне мислення не зникає повністю. Все не аж так погано. Воно зміщується — від пошуку інформації до її перевірки, від розв’язання задачі до нагляду за чужою відповіддю. Усі ми тепер трохи менеджери.
Погана новина: перевіряти готову відповідь — це теж навичка. Яку мають далеко не всі. Ба навіть професійним фактчекерам поза роботою може бракувати мотивації або часу, щоб перевірити, чи, наприклад, це справжній акаунт Драпатого в Тредсі.
І поки ми лінуємось витрачати зайву енергію на перевірку, ШІ може помилятись. І робить це доволі системно.
Один із ефектів, який є результатом активного користування ШІ, — пізнавальний аутсорсинг. Це коли з часом починаєш делегувати не лише пошук інформації, а й оцінку її достовірності. Сприймаєш ШІ висновки на віру.
Google AI Overviews добряче сприяє популярності цього явища — пропонуючи одну синтезовану відповідь замість класичного списку посилань. Тут гріх не згадати, як на початку впровадження Гугл радив додавати клей на піцу або їсти каміння. Просто тому що не розпізнав сарказм з просторів інтернету.
І проблема навіть не в тому, що модель помиляється. А в тому, що робить вона це переконливо. У 2023 році адвокат у Нью-Йорку послався в суді на шість судових рішень. Усі згенеровані ChatGPT. Потім сказав, що не знав, що чатбот може вигадувати.
У 2023 році ще можна було собі дозволити не знати про галюцинації. Зараз — ні. Та все ж знати і перевіряти — різні речі.
Буквально в травні цього року компанія Ernst & Young відкликала свій великий аналітичний звіт через те, що він містив вигадані дані, неіснуючі посилання та помилкові висновки.
Втім, галюцинації — не єдиний спосіб, яким ШІ може нас довірливих дезінформувати.
І тут в гру вступає Росія.
Влад Бундаш: У лютому 2024 року французька служба VIGINUM (Віжинум) опублікувала звіт про мережу зі 193 сайтів. Найстаріші працювали ще з 2013 року. Але новіші — п’ять порталів під назвою «pravda» з локалізацією під різні країни — створювались прицільно під Францію, Німеччину, Польщу та інші країни, які підтримують нас у цій війні.
Аналітики Molfar Intelligence Institute розбирались, як працює ця мережа. І зазначають: живих читачів у неї майже немає. Telegram-канал французької гілки за півроку мав 119 підписників.
Такий собі сімейний чат на максималках.
При цьому п’ять сайтів разом видавали близько 1700 матеріалів на добу. Жодного оригінального контенту — тільки копії з російських інформагентств і проросійських телеграм-каналів.
Але навіщо публікувати півтори тисячі текстів на день, якщо їх ніхто не читає?
American Sunlight Project були одними з перших, хто припустив: аудиторія цієї мережі — не люди. А машини. Боти, які пилососять інтернет, збираючи дані для навчання мовних моделей. Тоді ж з’явився термін «LLM grooming». Він підсвічує доволі просту річ: що більший масив наративів є в інтернеті, то вища ймовірність, що модель їх засвоїть. І процитує. Навіть якщо йдеться про відверті фейки.
Гіл Варфоломєєв: Ми в Molfar Intelligence Institute аналізували роботу цієї мережі і прослідкували, як вона розросталась. DFRLab і CheckFirst у березні 2025 року зафіксували: домени «Pravda» процитовані майже дві тисячі разів на сторінках Вікіпедії більш ніж сорока мовами. А Вікіпедія — це одне з базових джерел, з яких беруть інформацію не тільки люди, а і мовні моделі.
Наскільки це працює на практиці, ми все ще не знаємо. Бо одна справа — дослідити, що пишуть російські пропагандисти. Інша — дізнатись, як часто цих пропагандистів цитують чат-боти в особистому спілкуванні з десятками мільйонів людей по всьому світові.
В експериментальних умовах NewsGuard побачили, що кожна третя відповідь чатботів може відтворювати наративи російської мережі. Інше рецензоване академічне дослідження отримало більш консервативні результати: посилання на «російську правду» з’являлись у восьми відсотках відповідей, а на підтримку відвертих фейків — в одному. Один відсоток — це не тридцять три. Але в масштабі мільйонів запитів це і не нуль.
Є важливий нюанс. Мережа не потрапляє в топ видачі гугла на широких запитах на кшталт «війна в Україні». Вона спливає на вузьких, рідкісних темах — там, де якісного контенту просто не існує. Дослідники називають це «data voids», інформаційні порожнечі. І саме на таких запитах чатботи найвразливіші: коли в даних є лише одне джерело, модель посилатиметься саме на нього.
Влад Бундаш: Як на мене, найкраща ілюстрація концепції інформаційної порожнечі — це історія про те, як журналіст BBC став найкращим у світі технологічним журналістом з поїдання хот-догів. Згідно з відповідями ChatGPT і Gemini, звичайно.
Просто ніхто раніше не писав про поїдання хот-догів технологічними журналістами. Такої теми просто не існувало. Аж до вигаданої статті в його особистому блозі — на яку вже наступного дня впевнено почали посилатись моделі штучного інтелекту.
Звичайно, ризик, що хтось шукатиме саме таку комбінацію тем і контексту, невеликий. Але ж і людей, які за новинами йдуть не до медіа білого списку, а до чатботів, стає все більше.
Reuters Institute у звіті за 2026 рік фіксує: кожен десятий респондент по всьому світу використовує ШІ-чатботів для отримання новин. Серед молоді — навіть більше, 16%.
Влад Бундаш: Окей, то що з цим робити? Перше, що спадає на думку — навчати людей скепсису. Але і тут є пастка. Дослідження в Nature за 2024 рік показало: коли люди намагаються перевірити неправдиву новину через пошук, їхня віра в неї може зрости. Бо на вузькі теми якісних спростувань може не бути, а підтверджень — вдосталь.
Тобто одного критичного мислення справді недостатньо.
Гіл Варфоломєєв: Критичне мислення користувача і модерація з боку розробників — необхідні, але недостатні. Обидва механізми спрацьовують постфактум: користувач вмикає скепсис, коли вже прочитав відповідь, розробник блокує домен, коли той уже потрапив у навчальні дані. Головна вразливість не на боці людини і не на боці моделі. Вона на боці даних.
Тому головна протидія — це заповнення тих самих інформаційних порожнеч. Якщо пропаганда потрапляє у відповідь моделі через брак якісного джерела, треба створювати якісне джерело. Кожна вузька тема без нормального українського матеріалу — це місце, яке потенційно може зайняти ворожий наратив.
І таких місць в Україні багато. Media Development Foundation дослідили 138 районів: лише 23% з них інформаційно «здорові» — тобто мають бодай два незалежних локальних медіа. Решта — райони з одним медіа або взагалі без жодного. Так звані новинні пустелі.
Влад Бундаш: Для звичайного же користувача варто пам’ятати три речі.
Люблю порівняння, яке вигадав нідерландський дослідник та осінтер Henk van Ess. Уявіть театр, де актори грають у порожній залі. У першому ряді сидить один глядач — робот, який робить нотатки, а потім переказує решті світу, про що була вистава. Тож в якийсь момент актори починають грати вже для нього – коротше, голосніше, без складнощів чи нюансів. Бо робот їх просто не зрозуміє.
Це те, що відбувається з інтернетом прямо зараз. Сайти пишуть не для людини в залі, а для машини в першому ряді. А людина чує лише переказ. Питання ж у тому, чи ви все ще хочете дивитися спектакль самостійно, чи вас влаштує низькоякісна роботизована інтерпретація?