Совсем немного, по историческим меркам, мы живем в «эпохе большого ИИ». За неполные четыре года от появления ChatGPT генеративный искусственный интеллект прошел путь, на который другим массовым технологиям требовались десятилетия.

Сегодня мы обращаемся к ИИ, чтобы написать письмо, найти ошибку в программе, разобрать данные, перевести текст, подготовить презентацию. Мы часто даже не замечаем, что пользуемся искусственным интеллектом.

За первые три года распространение технологии охватило более половины жителей Земли — быстрее, чем распространялись персональные компьютеры и интернет. В России в 2026 году 78% интернет-пользователей обращались к нейросетям в течение последнего года, а 58% делают это чаще раза в неделю. ИИ перестал быть технологией будущего — он стал технологией настоящего.

На этом фоне пугающе звучит утверждение: «ИИ снижает IQ». Пока еще это преувеличение. В XX веке показатели IQ росли на протяжении десятилетий, затем этот рост остановился и сменился снижением. Очевидно, генеративный ИИ причиной этого быть не мог.

Появился новый фактор — возможность передать машине уже не отдельную операцию, а интеллектуальную работу полностью. В одном из экспериментов 2025 года люди писали эссе. Одна часть писала самостоятельно, другая — с поисковиком, третья — с помощью языковой модели. У пользователей ИИ фиксировалась более слабая функциональная связанность мозга по данным ЭЭГ, а затем им было сложнее воспроизвести содержание собственного текста.

Наш мозг развивается благодаря нагрузке — мало кому после школы приходится решать системы тригонометрических неравенств, но практически все используют нейронные связи, которые удалось развить при их решении. Если интеллектуальные усилия постоянно перекладывать на ИИ, можно получить очень качественный результат — и одновременно не приобрести навык, который раньше возникал в процессе работы над задачей. Для системы образования это особенно опасно.

Чтобы научиться писать, мало получить и прочитать хороший текст. Нужно написать плохой, понять, почему он плох, переписать и таким образом научиться формулировать мысль. То же касается других задач, перекладываемых сейчас на ИИ, — написания программ, поиска информации, работы с данными и т. п.

Исследования показывают неприятную закономерность: ИИ способен заметно улучшать результат выполнения задания, но этот выигрыш не превращается в устойчивое знание. Когда инструмент убирают, преимущество исчезает.

Сегодня диапазон прогнозов в отношении образовательных систем находится между двумя крайними позициями. Первая — катастрофы не произойдет, образование адаптируется, как уже адаптировалось ко многим технологиям. Вторая — мы рискуем получить поколение людей, которые научились производить качественный продукт, не обладая интеллектуальными навыками, которые раньше требовались для его создания.

Положительные сценарии всегда начинаются с «если». Если изменить методики. Если изменить оценивание. Если научить проверять результат. Если правильно разделить работу человека и машины. Все солидарны в том, что ИИ сам по себе не может улучшить образование.

Здесь и возникает основная ошибка. Освоение ИИ мы привычно рассматриваем как очередной этап цифровизации: появились компьютеры — поставили компьютеры; появился интернет — подключили интернет; теперь появился ИИ — давайте добавим его к образовательному процессу.

Раньше такой подход работал. Технологии меняли доступ к информации, скорость вычислений или способы коммуникации. Генеративный ИИ принципиально отличается от этих инструментов. Он способен полностью создать тот продукт, по которому система образования привыкла судить о знаниях человека: текст, программный код, решение задачи, обзор литературы, презентацию.

Именно поэтому просто «внедрить ИИ в образование» недостаточно. Если старое задание теперь выполняется одной кнопкой, добавление ИИ к старой методике — это не модернизация образования. Это автоматизация обходного пути.

Впрочем, технологическая паника в образовании далеко не нова. Письменность связывали с ослаблением памяти, калькуляторы — с утратой навыков счета, интернет — с нежеланием что-либо запоминать. Ничего из этого образование не уничтожило. Велик соблазн сказать: с ИИ будет так же. Но теперь ситуация сложнее.

Во-первых, технология распространяется почти без участия системы образования: студент уже принес ее с собой в телефоне. Во-вторых, прежние инструменты заменяли отдельные операции, а ИИ одновременно ищет, объясняет, решает, программирует, анализирует и пишет. В-третьих, разрушается связь между качеством результата и компетентностью автора. Можно сдать прекрасный текст, не умея писать, получить работающий код, почти не умея программировать, подготовить обзор, не прочитав ни одной статьи.

Для системы образования это фундаментальная проблема. Значительная часть ее механизмов построена на простой логике: мы оцениваем продукт и по нему судим о квалификации человека. Этот подход стремительно перестает работать.

Что можно сделать уже сейчас? Прежде всего перестать обсуждать проблему только в терминах «разрешить или запретить ИИ» — этот спор опоздал примерно на три года.

Нужно разделить образовательный процесс на части. Есть навыки, которые человек обязан сначала сформировать сам: чтение сложного текста, письмо, логическое рассуждение, базовое программирование, работа с источниками. А есть уровень, где отказ от ИИ уже будет неприемлемым.

Нужно менять оценивание. Чем проще машине подготовить результат, тем меньше он говорит о квалификации пользователя. Значит большее значение должны получать черновики, промежуточные решения, история работы, устная защита и способность объяснить каждый шаг.

Нужно учить не столько «работать с нейросетью», сколько проверять результат: находить первоисточник, сопоставлять ответы, видеть неопределенность, проверять цифры и ссылки. В мире дефицита информации важнейшим навыком был поиск. В мире избытка убедительных ответов таким навыком становится верификация.

Придется менять и сами задания. Если типовую курсовую можно получить за 20 секунд одним запросом, проблема уже не в студенте. Это задание просто перестало что-либо измерять.

Главный вопрос образования ближайших лет — не «как научить пользоваться ИИ?», а что человек должен обязательно уметь делать сам, когда почти всё остальное за него уже может сделать машина.

Если мы найдем ответ, ИИ станет усилителем человеческого интеллекта. Если нет — мы рискуем получить общество, которое умеет быстро получать готовые ответы, но всё хуже понимает, откуда они взялись и можно ли им доверять.

Автор — заведующий лабораторией ИПУ РАН

Позиция редакции может не совпадать с мнением автора