Использование ИИ может сделать задачи более длительными, показывает исследование

Новое исследование показывает, что ИИ может сделать простые задачи более длительными, убеждая пользователей, что они становятся более продуктивными.

Новое исследование Стэнфордского, Нью-Йоркского и Принстонского университетов показало, что мы часто используем ИИ, даже когда это неэффективно; и что для небольших задач, которые мы привыкли передавать ИИ, мы часто тратим меньше умственного усилия и экономим больше времени, если делаем задачу сами.

В трех человеческих исследованиях, заказанных для этого исследования, авторы обнаружили, что участники постоянно недооценивали, сколько времени ИИ сэкономит им на предложенной задаче, а также заметно недооценивали, насколько они зависят от ИИ и насколько часто его используют*.

‘В [втором исследовании] мы стремимся понять, почему люди могут использовать ИИ для простых задач, несмотря на то, что использование ИИ не обеспечивает выгоды в эффективности. Одна из гипотез заключается в том, что люди неправильно оценивают, сколько времени и усилий экономит помощь ИИ.

‘Чтобы проверить эту гипотезу, мы сравнили прогнозируемое и фактическое время и усилия, затраченные на выполнение этих задач с помощью ИИ и без него, и выявили иллюзию выигрыша в эффективности, когда люди переоценивали как время, так и усилия, которые ИИ экономит.

‘В среднем люди прогнозируют, что помощь ИИ сэкономит время на 55,7 секунд, когда на самом деле она экономит только 7,5 секунд. Эта недооценка особенно сильна для простых вариантов задач, когда люди прогнозируют, что помощь ИИ сэкономит время, но на самом деле задачи выполняются дольше в реальности.’

Новая статья новая статья, озаглавленная Иллюзия выигрыша в эффективности: Люди недооценивают скорость использования ИИ и переоценивают его выгоды для простых задач, написанная семью авторами из трех учреждений, также показывает, что предыдущее использование ИИ, кажется, укрепляет будущее использование ИИ, даже когда технология не обеспечивает никаких реальных выгод в эффективности.

Обзор трех экспериментов, использованных для проверки того, как люди используют ИИ для простых повседневных задач, показывающий, что пользователи недооценивают, насколько часто они полагаются на ИИ, переоценивают время, которое он экономит, и становятся более склонными использовать его снова после предыдущего воздействия. Источник

Данные из трех исследований показали, что люди становятся более склонными использовать ИИ после предыдущего воздействия, даже в случаях, когда это не продуктивно или не экономит время, или даже не уменьшает стресс (т.е. тратит меньше умственного усилия на задачу)*:

‘В отличие от возможности того, что опыт улучшает калибровку [т.е. способность оценить, насколько полезен ИИ для задачи], мы выявили эффект переноса на уровне сессии, при котором первоначальное использование ИИ увеличивает последующее использование ИИ.’

‘Участники, которые изначально выполнили задачи с помощью ИИ, стали более склонными выбирать помощь ИИ для простых вариантов задач, даже когда это не обеспечивало выгоды в времени или усилиях в среднем.’

В одном из человеческих исследований авторы обнаружили, что экономия, полученная от использования ИИ, была полностью иллюзорной:

‘Помощь ИИ может [обратиться]. [Мы] обнаружили, что люди, которые выбрали использование ИИ, потратили на 7,06 секунд больше, чем люди, которые выполнили задачи самостоятельно, и сообщили о более высоких усилиях.’

Исследование было ограничено задачами, которые занимали пять минут или меньше, но может резонировать с бывшими зависимыми от поисковых систем, которые теперь часто обращаются к ChatGPT и другим популярным, коммерциализированным ЛЛМ вместо этого.

Группы изучения

На протяжении различных пользовательских исследований задачи были разработаны на основе Таксономии потребностей и действий пользователей (TUNA) каркаса. Эксперименты охватывали информационный поиск; суммирование; арифметику; исправление орфографии; переписывание; и другие задачи низкой сложности, которые можно было выполнить менее чем за пять минут.

Первое исследование сравнило прогнозируемую готовность участников использовать ИИ с их фактическим поведением во время выполнения задач, исследуя, точно ли люди понимают свою собственную зависимость от помощи ИИ.

Второе исследование было сосредоточено на воспринимаемых и фактических выгодах в эффективности, сравнивая прогнозы участников о времени и умственных усилиях, которые ИИ сэкономит, с измеренными временем выполнения и отчетными рабочими нагрузками во время выполнения задач с помощью ИИ и без него.

Третье исследование изучало, меняет ли предыдущее воздействие ИИ последующее принятие решений, отслеживая, становятся ли участники, которые ранее выполнили задачи с помощью ИИ, более склонными полагаться на ИИ снова во время последующих задач.

Переоценка выгод ИИ в экономии времени

В втором исследовании участники были разделены на две отдельные группы, одна из которых сначала оценила, сколько времени и умственных усилий ИИ сэкономит на серии задач, а другая группа фактически выполнила те же задачи либо самостоятельно, либо с помощью ИИ. Задачи снова были сосредоточены на задачах низкой сложности, включающих арифметику, переписывание, фактический поиск, суммирование, исправление орфографии и короткие упражнения по рассуждениям.

Целью было сравнить ожидания людей о продуктивности ИИ с тем, что действительно происходит, когда работа выполняется. Согласно статье, участники постоянно переоценивали, насколько ИИ помогает им, особенно на более простых задачах, где многие предполагали, что ИИ значительно уменьшит рабочую нагрузку и время выполнения.

Вместо этого измеренные результаты часто показывали только незначительные выгоды, и в некоторых случаях, как упоминалось ранее, использование ИИ фактически замедляло участников. Статья сообщает, что люди ожидали, что помощь ИИ сэкономит почти минуту в среднем, в то время как фактическая экономия времени составляла только несколько секунд.

На некоторых более простых задачах пользователи ИИ действительно тратили больше времени на выполнение, чем люди, которые выполнили работу самостоятельно:

Прогнозируемое и фактическое время и умственные усилия во время выполнения задач с помощью ИИ и без него, показывающее предложенную ‘иллюзию ускорения’, при которой участники постоянно верили, что ИИ сэкономит гораздо больше времени, чем он действительно сделал. Фактические времена выполнения задач с помощью ИИ были значительно дольше, чем прогнозируемые, в то время как оценки для выполнения задач самостоятельно оставались гораздо ближе к наблюдаемым результатам.

Исследование также изучало воспринимаемые умственные усилия. Участники часто верили, что ИИ сделает задачи гораздо проще; однако, измеренное уменьшение умственных усилий было гораздо меньше, чем ожидалось. Статья характеризует это как ‘иллюзию выигрыша в эффективности’, при которой люди систематически переоценивают как скорость, так и полезность помощи ИИ во время простой повседневной работы.

Использование ИИ углубляет заблуждение

Последнее из трех исследований было разработано для проверки того, изменяет ли даже кратковременное воздействие ИИ последующее принятие решений. Участники были разделены на несколько групп и сначала прошли ‘фазу воздействия’, где некоторые выполнили простые задачи с помощью ИИ; некоторые выполнили более сложные задачи с помощью ИИ; и другие выполнили те же категории задач самостоятельно, без ИИ. Отдельная контрольная группа полностью пропустила этап задач.

Затем все группы вошли во ‘фазу тестирования’, на этот раз получив новые и более простые задачи, и им было разрешено решить, использовать ли ИИ или нет. Задачи снова были сосредоточены на задачах низкой сложности (т.е. переписывание, арифметика, поиск, исправление орфографии, суммирование и короткие упражнения по рассуждениям), которые можно было выполнить всего за несколько минут.

Статья сообщает, что участники, которые ранее использовали ИИ во время фазы воздействия, стали гораздо более склонными полагаться на него снова во время последующих задач, даже когда предыдущее использование ИИ не привело к значительным выгодам в времени или уменьшению умственных усилий.

Исследователи обнаружили, что участники, которые ранее использовали ИИ, выбрали помощь ИИ гораздо чаще во время последующего этапа тестирования, чем участники, которые изначально выполнили задачи самостоятельно:

Участники, которые ранее использовали ИИ во время фазы воздействия, стали гораздо более склонными использовать его снова во время последующих задач, несмотря на то, что предыдущее использование ИИ часто не приводило к значительным выгодам в времени или уменьшению умственных усилий. Левая панель показывает, что предыдущие пользователи ИИ выбрали помощь ИИ гораздо чаще во время последующего этапа тестирования, чем участники, которые изначально выполнили задачи самостоятельно. Правая панель иллюстрирует предложенную ‘иллюзию ускорения’, при которой предыдущее воздействие ИИ увеличило убеждение участников в том, что работа с помощью ИИ быстрее и более эффективна, даже когда измеренные времена выполнения часто показывали мало пользы и иногда более медленную производительность. Вместе результаты показывают, что кратковременное воздействие ИИ не только увеличивает последующую зависимость от ИИ, но и укрепляет завышенные представления о его полезности.

Повторное воздействие ИИ, как сообщается, искажает суждение участников о том, действительно ли ИИ полезен: люди, которые уже использовали ИИ, стали менее склонными согласиться с тем, что задачи можно выполнить быстрее без него, несмотря на то, что измеренные результаты часто показывали мало пользы и, в некоторых случаях, более медленное время выполнения.

Исследователи утверждают, что это создает условия для ‘самоукрепляющегося цикла’, при котором использование ИИ увеличивает последующую зависимость от ИИ, одновременно ослабляя способность пользователей точно оценить, улучшает ли технология продуктивность вообще.

Заключение

Мнение Многие читатели, которые приняли ИИ для небольших задач, могут, как и я, чувствовать знакомство с выводами новой статьи.

Лично моя одержимость автоматизацией повторяющихся задач предшествует текущему буму ИИ на несколько десятилетий. Тогда, как и сейчас, вопрос остается: Превосходит ли усилие, необходимое для настройки и/или поддержания автоматизации, предполагаемое (человеческое) усилие в простом выполнении задачи без автоматизации?

Те, кто любит автоматизировать, могут в конечном итоге автоматизировать ради самого процесса, даже если это займет годы или десятилетия, прежде чем какая-либо отдача (в виде сэкономленного времени) станет очевидной; и это меняет контекст деятельности с ‘оптимизации’ на ‘хобби’.

В этом нет ничего плохого, пока вы не обманываете себя, думая, что реальные выгоды достигаются. Тем не менее, это плохая привычка, которую я пытался сопротивляться в последние годы; и возможность использования ИИ, в последнее время, кажется, склонна усугубить это, поскольку даже плохие или неоптимальные результаты можно получить гораздо быстрее, чем, например, при написании макросов на JavaScript и других языках.

Обманчивые индикаторы

Что статья немного упускает из виду, так это напряжение между случайными или удачными результатами через ИИ и преобладанием тупиков и разочаровывающих попыток приспособить доступные чат-боты ИИ, такие как ChatGPT, к своим собственным потребностям – в рабочем процессе, который можно полагаться, даже перед лицом принудительных обновлений до новых версий, которые может не работать так же, как версия, на которой был основан ваш рабочий процесс или рутина.

‘Магический’ результат, таким образом, является тем случаем, когда ИИ сразу же решает вашу проблему легким и рациональным способом.

Например, каждый раз, когда я проверяю статью, мне приходится печатать ее и неизбежно писать номера страниц в жирном шрифте вверху, поскольку они обычно отсутствуют или представлены в крошечном шрифте внизу. Запрос к ChatGPT на написание скрипта Python, который добавит большой и жирный номер страницы вверху, показал невероятно быстрый результат, поскольку теперь я могу перетянуть PDF Arxiv на файл.BAT и получить новую версию с заметными номерами страниц всего за 2-3 секунды:

Заметные номера страниц, добавленные к PDF с помощью скрипта Python, написанного ИИ.

Помимо минуты или двух спора о том, имеет ли Windows родной и отдельный шрифт Arial Black (он больше не имеет), это было, возможно, самое быстрое, что ИИ когда-либо создавал что-то постоянно и регулярно полезное для меня.

Вероятно, этот тип ‘прорыва’ или ‘легкой победы’ дает ложное представление о真正щей способности ИИ экономить время и/или умственные усилия, поскольку мы склонны придавать таким случаям непомерное значение: наша естественная тенденция подавлять болезненные или негативные воспоминания и переиспользовать или сосредоточиться на более счастливых воспоминаниях означает, что успешные случаи, когда ИИ решает небольшие задачи полезным способом, в конечном итоге станут ориентиром, которого мы будем придерживаться, даже перед лицом статистических данных, как показано в новой статье, и даже перед лицом нашего собственного опыта, что такие ‘легкие победы’ являются исключением, а не правилом.

Растет доказательство, помимо новой статьи, что мы обманываем себя относительно полезности ИИ. В 2025 году исследование показало, что разработчики, использующие ИИ, потратили на 19% больше времени; и другое, более недавнее исследование подтверждает основное сообщение новой статьи, обсуждаемой в этой статье – что экономия времени занимает время.

Было бы полезно, если бы исследования такого рода можно было перевести в (неизбежно основанную на ИИ) старую ‘изучение времени и движения’, позволяющую нам получить реальные представления о том, насколько ИИ действительно экономит нам время – или стоит нам времени.

Наконец, исследование исключительно в другом важном отношении, поскольку оно хотя бы пытается количественно оценить ‘умственные усилия’ в отношении использования ИИ для меньших задач. Поскольку все больше внимания уделяется ‘интенсивности’ работы с помощью ИИ, нам срочно нужны надежные единицы измерения, которые могут количественно оценить, насколько требования и причуды ИИ истощают или истощают нас, при более общей стоимости качества работы и пригодности для работы.

* Форматирование принадлежит авторам, из исходной статьи. Любые внутренние ссылки, преобразованные в гиперссылки мной.

Опубликовано впервые в субботу, 23 мая 2026 года