Ще кілька років тому штучний інтелект сприймали як допоміжний інструмент: він підказував потрібний фрагмент коду, прискорював тестування та автоматизував рутинні задачі.
Сьогодні штучний інтелект і людина працюють поруч у більшості IDE, браузерів та навіть месенджерів. Це економить час і знімає рутину, але водночас створює ризик: ми поступово перестаємо робити те, що колись формувало нашу експертизу — аналізувати, будувати логіку, перевіряти гіпотези.
High Bar Journal розбирався, який саме вплив має штучний інтелект на мислення, як уникнути залежності та що робити, щоби зберегти ясність розуму у світі, де алгоритми дедалі частіше пропонують готові відповіді.
Допоміг у цьому Сергій Данилов, канд.біол.наук, нейробіолог, співзасновник проєкту Anima.ua та CEO компанії Beehiveor (Центр нейробіологічних досліджень і нейротехнологій, що допомагає вивчати поведінку людини).
Вплив штучного інтелекту
на мислення й роботу мозку
Дослідники когнітивних процесів уже зараз попереджають: вплив штучного інтелекту на мозок виходить за межі «просто допоміжного інструмента». Про що саме треба турбуватися?
1. Зміщення фокуса з генерації на редагування. Коли штучний інтелект і людина працюють разом, розробник частіше бачить перед собою готовий код чи пропозицію рішення. Це зменшує кількість ситуацій, коли потрібно «вигадувати з нуля». Мозок перестає тренувати повний цикл мислення — від формування ідеї до її реалізації.
2. Зменшення когнітивного навантаження. На перший погляд, це плюс: чим менше рутинної роботи, тим більше часу на складні завдання. Але тут спрацьовує «ефект м’яза»: як м’яз слабшає без тренувань, так і ділянки мозку, що відповідають за логічний аналіз та абстрактне мислення, з часом втрачають тонус, якщо їх рідко навантажувати.
3. Зміна швидкості обробки інформації. ШI привчає нас до миттєвих відповідей. Це зручно, але зменшує толерантність до «повільного мислення» — глибокого аналізу, перевірки фактів, тестування гіпотез. Для складних проєктів це критично, адже глибинна робота часто вимагає часу та концентрації.
4. Перенесення відповідальності. Коли результат створює алгоритм, психологічно легше сказати: «Так порахував ШI». Відповідальність розмивається, і це впливає на внутрішню дисципліну розробника.
За словами Сергія Данилова, штучний інтелект можна порівняти з екскаватором для людини, що вміє користуватися лише лопатою. Він може зробити нас фізично слабшими, якщо ми зовсім перестанемо рухатися, але насправді змінює сам підхід і відкриває новий масштаб роботи. Використовувати лопату й далі корисно, якщо хочете тримати «м’язи» в тонусі. Але є безліч інших способів тренуватися, головне — підтримувати фундаментальні вміння та навички.
«У культурі завжди так, — додає Сергій. — Одні здібності зникають, інші народжуються. Колись ми запам’ятовували книжки напам’ять, а тепер звично читаємо з бібліотек і онлайн-ресурсів. Колись потрібно було знати, які рослини їстівні чи як орієнтуватися в лісі, сьогодні ж культурні пріоритети інші. Тож штучний інтелект в сучасному світі створюватиме нові набори вмінь, знань та навичок, «когнітивних гаджетів», які стануть такими ж необхідними інструментами культурної адаптації, як і читання.
Водночас важливо пам'ятати: якщо ми віддаємо ШI всю роботу, мозок перестає будувати власну когнітивну карту процесу. Ми маємо результат, але не пережитий досвід. Це і є ефект «мозкового автопілота». Це як у спорті: якщо ви не робите вправу самостійно, м’язи не ростуть».
Мінуси штучного інтелекту:
до чого варто бути готовим
Зазвичай ми говоримо про ШI як про прискорювач продуктивності, але мінуси штучного інтелекту менш очевидні й проявляються поступово. Їхня небезпека в тому, що вони не відчуваються як проблема — допоки наслідки не стають очевидними.
1. Проблема автоматизації мислення
Це найпомітніший і водночас найпідступніший ефект. Коли ШI вирішує більшість завдань за нас, мозок поступово втрачає здатність проходити повний цикл мислення: від аналізу проблеми — до створення власного алгоритму її вирішення. Залишається лише етап «перевірити й схвалити». Це спокушає відмовитися від пошуку альтернатив і приймати перше ж згенероване рішення.
«Я б не сказав, що побоювання про деградацію когнітивних навичок через ШІ коректні. Когнітивні здібності людини визначаються передусім структурою мозку, а не конкретними інструментами. Згадаймо приклад із телефонами: вони дійсно змінили поведінку — підлітки стали більше порівнювати себе з іншими, зросла тривожність. Але ж самі когнітивні функції від цього не зникли.
Те саме й із програмуванням. Якщо порівняти дві групи: одні постійно практикують кодинг, інші — просто натискають «кнопку автоматизації», то через кілька місяців перші, звісно, будуть сильніші. Але життя складніше, ніж експеримент у лабораторії. Ми працюємо в конкурентному середовищі, і виграють ті, хто вміє адаптуватися до нових інструментів. Це трохи схоже на те, як колись Генрі Форд використав конвеєр і отримав перевагу. Тобто мова йде не про деградацію мозку, а про адаптацію через вибір та еволюцію», — зазначає Сергій.
До того ж наш мозок має природні межі: робоча пам’ять утримує приблизно 5-7 об’єктів одночасно. Саме тому програмісти завжди виносили складні логічні структури назовні — на папір чи на екран. ШІ у цьому сенсі скоріше новий «зовнішній блокнот»: він не лише прискорює роботу, а й допомагає структурувати думки, надихає на нові ідеї. Тобто він розширює наші можливості, але ніяк не замінює здатність мислити.
2. Втрата глибини
Працюючи з ШІ, ми все частіше маємо справу з узагальненими відповідями. Це швидко, але поверхово. Наприклад, замість розбору алгоритмічної складності конкретної функції ми отримуємо загальні поради «оптимізувати запити» чи «зменшити складність циклів». Така поверховість накопичується і з часом зменшує нашу здатність занурюватися в деталі.
Сергій наголошує: важливо не лише те, які знання ми отримуємо, а й те, чи самі ми пройшли шлях до результату. Коли робота зроблена власноруч, виникає відчуття завершеності й задоволення, а знання вбудовуються у внутрішні моделі й залишаються надовго. Якщо ж рішення приходить «ззовні», наприклад від ШІ, ми радше стаємо менеджерами готових фрагментів, ніж їхніми творцями.
«Ключ — у чесному знанні власних сильних і слабких місць, — каже нейробіолог. — Одні прогалини доречно делегувати, щоб не витрачати зайву енергію, інші ж краще закривати власною практикою, щоби не втрачати глибини. Але саме сильні сторони варто системно розвивати й посилювати. Від цього залежить, чи автоматизація стане союзником, чи навпаки поступово зменшить нашу компетентність».
3. Надмірна залежність
Ще одна проблема штучного інтелекту — звичка працювати лише з його підказками. Уявіть собі критичний дедлайн і повне відключення ШI-сервісів: багато розробників просто втратять швидкість і впевненість у власних рішеннях.
Як працювати зі штучним інтелектом
і не втратити навички
ШI — це інструмент, а не заміна розробника. І саме ви вирішуєте, чи стане він вашим «мозковим екзоскелетом» або ж «інтелектуальним автомобілем». Ось кілька принципів, як працювати зі штучним інтелектом, щоб зберегти й прокачати свої компетенції.
1. Відокремлюйте аналітику від автоматизації
Не віддавайте ШI весь процес ухвалення рішень. Використовуйте його для пошуку варіантів, але аналізуйте, який із них найбільш релевантний. Це дозволяє зберігати контроль і підтримувати власний «аналітичний м’яз».
2. Планування — тільки власноруч
Планувати архітектуру системи чи проєктний беклог — це не лише технічна, а й стратегічна робота. Свідомість та штучний інтелект можуть співіснувати, але коли ви делегуєте планування алгоритму, ви втрачаєте можливість бачити повну картину та враховувати неочевидні ризики.
3. Залишайте творчість за собою
ШI може згенерувати UI-компонент, написати документацію чи скласти тестовий сценарій. Але креативні завдання, як-от пошук нестандартного підходу, вигадування оптимальної архітектури чи створення алгоритму з унікальними обмеженнями, — це те, що формує вашу унікальність як фахівця.
4. Валідація — завжди обов’язкова
Не приймайте ШI-відповіді «на віру». Перевірка логіки, тестування результату, критичне ставлення до кожного кроку — це щит, який захищає від помилок і водночас підтримує розум у формі.
«У психології є поняття desirable difficulties — «бажані труднощі». Якщо ШI прибирає рутину, розробнику важливо не обмежуватись редагуванням, а свідомо шукати складніші завдання. Саме вони формують майстерність і тренують мозок», — зауважує Сергій.
Як тренувати мозок у світі, де все робить ШІ
У 2025-му розробнику легко опинитися в ситуації, коли ШI виконує 70-80% роботи — і це здається чудом. Але з погляду когнітивної форми це може бути ризиковано. Якщо ви хочете знати, як тренувати мозок і залишатися конкурентним, доведеться цілеспрямовано створювати для себе «штучні перешкоди».
1. Складне читання
Регулярно працюйте з матеріалами, які не можна «пробігти очима». Це можуть бути RFC-документи, офіційні white paper, наукові статті з алгоритмів чи архітектури. Такі тексти — як тренажер для абстрактного мислення, пам’яті й здатності концентруватися. Це напряму впливає на покращення роботи мозку, бо змушує будувати логічні зв’язки, а не просто сприймати готові висновки.
«Інформація для мозку — це їжа. Якщо постійно «харчуватися» легким контентом чи готовими відповідями від ШІ, ми ризикуємо перетворити мислення на «картоплю фрі» — швидко й ситно, але без користі для розвитку. Натомість читання складних текстів чи повільне занурення у тему працює як «висока кухня» — мозок має час пережувати, побудувати власні гіпотези й тренувати глибину аналізу», — пояснює Сергій.
2. Ручне проєктування
Як розвивати свій мозок? Навіть якщо ШI може за секунду створити ER-діаграму чи пропозицію архітектури, час від часу робіть це самостійно. Використовуйте дошку, папір або блокнот для створення моделей систем. Це чудовий спосіб саморозвитку, адже ви змушені враховувати всі залежності та можливі сценарії без готових підказок.
3. Ведення логів мислення
Створіть власний «щоденник рішень». Записуйте, чому ви обрали певну технологію, алгоритм або структуру бази даних. Аналізуйте ці записи через місяць чи квартал. Такий підхід тренує метамислення — здатність розмірковувати про те, як ви думаєте, і вдосконалювати процес.
«Є три ключові складники метамислення. Перше, знання — розуміння власних сильних і слабких сторін та типових викривлень (саме це дозволяє зрозуміти наша розробка Аніма). По-друге, досвід — відчуття легкості чи складності, моменти сумніву й упевненості. Саме тут формується самоефективність — віра у власну здатність впоратися й рухатися далі. І нарешті, регуляція: вміння планувати, перевіряти й оцінювати свої кроки, щоб поступово будувати більш надійні внутрішні моделі, як у циклі — поставив завдання → виконав → оцінив → виправив», — додає нейробіолог.
4. Аналіз чужих рішень
Регулярно розбирайте код, архітектурні документи чи дизайн-патерни, створені іншими. Це можна робити навіть із вихідним кодом open-source проєктів. Тут важливий саме процес розуміння логіки, а не швидкість — це ефективне покращення роботи мозку через розвиток критичного мислення.
Ми запитали в Сергія, як уникнути ризику надмірної залежності від ШІ у довгостроковій перспективі.
«Наш мозок працює за принципом use it or lose it — або використовуєш навичку, або втрачаєш. Якщо людина перестає запам’ятовувати, аналізувати й докладати зусиль, відповідні функції слабшають. Це як із м’язами: без навантаження вони зменшуються. У когось це може призвести до звички обходитися спрощеними рішеннями та з часом підвищити ризик вікового когнітивного зниження, — пояснює Сергій. — Разом з тим, існує поняття когнітивного резерву. Це здатність мозку компенсувати втрати завдяки різноманітному досвіду: нові знання, друга мова, соціальна активність, спорт, мистецтво. Чим більше у людини різних занять, тим легше їй пристосовуватися до змін і навіть відновлюватися після хвороб чи травм.
Універсальної «пігулки для мозку» немає. Але є прості й перевірені практики:
Головне — робити те, що справді приносить задоволення».
Штучний інтелект
і майбутнє логічного програмування
Одна з тривог розробників — чи не зробить ШI логіку «застарілою» навичкою. Відповідь: ні, але штучний інтелект і логічне програмування вже змінюють правила гри.
Логіка не зникне, але зміниться її формат
Стосовно питання про штучний інтелект і майбутнє: найближчими роками логічне програмування більше нагадуватиме «інженерний аудит» — роботу з готовими рішеннями, але з глибоким розумінням основ. Якщо ж говорити про прогноз розвитку технологій для майбутнього, то картина вимальовується приблизно так:
Як пояснює Сергій Данилов:
«Навіть якщо частину алгоритмів ми перекладаємо на ШI, мозок не перестане мислити алгоритмічно. Він працює у двох режимах: симультанному (паралельному, коли ми охоплюємо одразу кілька ідей) і сукцесивному (послідовному, алгоритмічному). Обидва режими вбудовані у нашу нейронну архітектуру — і ця подвійність нікуди не зникне. Логічне програмування не зникає — воно змінює формат: від рутинних алгоритмів до завдань вищого рівня, де потрібні творчість і стратегічне мислення. А от те, який режим ми тренуємо більше, залежить від суспільства.
Подивімося на спорт: сто років тому типовий олімпієць мав середні параметри, а сьогодні баскетбол «відбирає» гігантів, а гімнастика — мініатюрних атлетів. Біологія людини не змінилася, змінився відбір. У програмуванні відбувається щось схоже. Коли ця сфера стала прибутковою, вона почала притягувати людей із найсильнішими аналітичними здібностями. Це формує нові «екосистеми мислення», змінює те, як суспільство тренує мозок.
Я не вірю, що аналітичне мислення може зникнути. Його завжди підтримуватимуть освіта й культура. У школах дітей і далі вчитимуть рахувати, розмірковувати, шукати рішення — бо без цього немає розвитку. Активно розвиватиметься й штучний інтелект для навчання: технології допомагатимуть тренувати мислення, але не замінять базової здатності людини до логіки й аналізу.
Чи може все це привести нас до сценарію на кшталт «Гаттаки», де людей розподіляли за здібностями? Складно сказати. Але вже сьогодні компанії пробують «відбирати» та вдосконалювати людей. Це водночас відкриває великі перспективи й створює серйозні етичні ризики. Насправді це дуже схоже на еволюцію: постійний перебір, конкуренція і відбір. І ми рухаємося саме цим шляхом — десь випадково, а десь свідомо».
Часті запитання (FAQ)
Що важливіше у 2025 — пам’ять чи вміння формулювати запити?
У світі з миттєвим доступом до ШI знання фактів стає менш критичним, ніж уміння ставити правильні питання. Але без фундаменту пам’яті навіть ідеальний запит не дасть точного розуміння відповіді.
Які навички точно не варто передавати ШІ?
Критичне мислення, постановка задач, архітектурне проєктування, логічний аналіз. Це базис, який забезпечує вашу незалежність.
Чи може ШІ зруйнувати логіку мислення програміста?
Логіка має базовий рівень — це генетика й попереднє навчання. ШІ може уповільнити чи прискорити розвиток, але зруйнувати — ні.
Чи варто вивчати щось, що ШІ може зробити за мене?
Так. Знання дає контроль: розуміючи процес, ви здатні оцінити якість ШI-виходу та уникнути критичних помилок.
