Автор отмечает затруднения в оценке реальной полезности новых систем искусственного интеллекта на фоне их активного пиара в соцсетях, где пользователи хвастают количеством агентов, работающих на них.
В качестве иллюстрации приводится случай с системой Claude Interviewer: сотрудник предложил расширить её функциональность и обратился к коллегам, владеющим соответствующей инфраструктурой.
Вместо длительного инженерного проекта коллеги договорились о цели, после чего их агенты автоматически прочитали и суммировали необходимую документацию — большая часть подготовки заняла значительно меньше времени и людей, чем раньше.
Другой пример описывает рабочий распорядок, в котором человек ставит задачи нескольким агентам, уходит на пробежку, а затем получает подготовленные отчёты и поручает агентам проанализировать результаты и предложить дальнейшие шаги.
Авторы отмечают, что такие подходы меняют организацию труда: люди тратят больше времени на постановку целей и принятие решений, а рутинная работа всё чаще делегируется системам ИИ.
В то же время высказывается обеспокоенность: творческое мышление и глубокое понимание связаны с процессом собственного обучения и написанием первых черновиков, а массовое переложение этих этапов на ИИ может лишать людей важного опыта.
Подводится вывод о необходимости реформ в системах образования и организации труда, чтобы обеспечить развитие навыков и сохранить активное мышление, а не только видимость продуктивности при пассивном потреблении результатов работы агентов.
Комментариев