Миф 1. «ИИ заменит всех, но программисты останутся!».
Миф 2. «ИИ сделает меня умнее и будет за меня работать!».
Два самых популярных и в корне неверных представления об ИИ. Первый миф создаёт иллюзию, что без IT-скиллов не выжить. Второй — что можно расслабиться, а ИИ сам сделает всю интеллектуальную работу. Оба варианта приводят к заблуждению и беспомощности.
Если нет навыка осваивать новое, адаптироваться, создавать системы и работать с неизвестностью, то не спасёт ни программирование, ни ИИ. Этим фундаментальным навыкам нужно постоянно учиться и развивать, о них стоит постоянно заботиться независимо от профессиональных навыков.
Можно уже с уверенностью говорить, что IT-навыки — ещё не гарантия будущего. Python, машинное обучение, промпт-инжиниринг — в это сейчас бегут в надежде на будущую стабильность. Но технологии меняются так быстро, что вчерашние IT-специалисты уже учат новые стеки и переписывают свой подход к работе. Да и о стабильности сейчас можно мыслить только так: “стабильно будут новые правила, новые проблемы и вызовы, новый мир”.
На Hugging Face уже миллионы моделей, многие из которых кодят лучше, чем 90% программистов. Опытные разработчики понимают: не меняешь мышление — не нужен рынку. А за мышление отвечает не профессиональный навык, а более фундаментальные уровни личности.
Технологии дешевеют. Всё, что можно стандартизировать, автоматизируется. Если процесс работы состоит в том, чтобы следование инструкциям и выполнять команды, то в этом больше нет ценности. Поэтому требования сотрудников типа “поставьте мне четкую задачу” становятся маркером того, что такой сотрудник больше не нужен. У него нет желания думать, он не только ничем не отличается от ИИ, он хуже ИИ, который не болеет и потенциально готов учиться.
Сейчас уже не так остро стоит вопрос, знаете ли вы IT. Намного важнее, что вы хотите с его помощью сделать в мире. Какие у вас идеи и какие смыслы вы готовы производить и/или воплощать в реальности? Какие вы видите проблемы и умеете ли их переводить в задачи? Насколько готовы брать на себя ответственность за их реализацию? Здесь не важно, что у вас сейчас нет способностей сделать что-то большое, но вспомните, что в детстве ребенок тоже мечтает о чем-то большом. Поэтому тут важно не потерять это желание менять мир.
ИИ не сделает умнее и не решит все проблемы за людей. Почему?
Некоторые думают, что ИИ просто освободит их от необходимости разбираться в сложном. Этот мем о том, чтобы “было все просто” является ущербным и ведущим к ненужности. Однако, пока ещё большинство считает, что достаточно давать команды (научиться писать промпты), и ИИ возьмёт на себя сложную работу.
Но о каких командах идет речь в целом? Какие проблемы решаются? Как оптимизировать процессы? Какие модели подходят под конкретные ситуации?
Без развитого интеллекта и способности учиться ИИ становится случайным генератором ответов, причем плохих ответов. Ведь вы же не думаете, что ИИ уравняет вас с первоклассником? Тогда почему ИИ должен уровнять пассивного обывателя с человеком, который озаботился развитием своего интеллект (развивает калибр личности и агентность) и постоянно учится новому.
ИИ не создаст желание разобраться, если его нет. Он не покажет возможности в проблемах, если нет привычки их видеть. Если утрировать: точно так же кучер должен был “дорасти” до управления автомобилем, так и современный человек должен дорасти до работы с ИИ, а не ждать, что ИИ вытянет его на новый уровень без усилий.
Итак, я веду к тому, что агентность и калибр личности — это ключевые характеристики человека в эпоху перемен. Они определяют интеллект человека.
Высокая агентность — это про умение брать на себя сложные задачи, работать с неизвестностью, не ждать объяснений, а разбираться самому. Калибр личности — про масштаб мышления, о каких системах вы думаете. Одно дело — думать в рамках зарплаты и удобного рабочего процесса. Другое — строить системы уровня сообществ, общества, мира.
Герои в этом смысле — те, кто берут сложные вызовы и не бросают, даже когда тяжело. Те, кому интересно разбираться, создавать, расти и ставить сверхцели.
ИИ делает таких людей многократно эффективнее. Но если мышление заточено на минимальные усилия или на максимальный комфорт для себя, он просто ускорит путь в никуда.
Как развивать интеллект?
Еще один сюрприз современного мира состоит в том, что опыт, интуиция и профессионализм перестают много значить. Справляться с новыми вызовами только за счёт опыта и профессионального мастерства уже не получится. Они помогают решать задачи, но не справляться с неизвестностью.
Здесь уже нужны интеллект и фундаментальные знания. Интеллект-стек — 16 трансдисциплин, формирующих базу сильного мышления. Среди ключевых:
- Инженерия — универсальные принципы создания любых систем.
- Логика и алгоритмика — умение структурировать мышление и упрощать сложные задачи.
- Рациональность — контроль мышления, исправление когнитивных искажений.
- Методология — системное управление знаниями, выстраивание процессов работы.
Тот, кто глубже разбирается в этих дисциплинах, не боится изменений, потому что не зависит от конкретных инструментов, а понимает принципы их работы. Но однако, чтобы начать в этом разбираться необходима агентность и еще умение быстро учиться, иначе эта сложность может вас сломить.
Как научиться учиться и правильно выполнять роль ученика?
Прочитать пару статей, посмотреть видео и надеяться, что знания сами осядут в голове, — это не обучение. В эпоху ИИ, где скорость изменений зашкаливает, просто “что-то изучать” недостаточно. Требуется осознанно выполнять роль ученика, делать обучение системным процессом.
Эта роль предполагает использование определённых методов — они и составляют культуру современного обучения. В курсе “Практики саморазвития” выделены 8 ключевых методик, которые позволяют учиться сложному и осваивать новое быстро и эффективно:
- Инвестирование и учёт времени — контроль за тем, сколько и на что выделяется время, чтобы обучение не оставалось “на потом”. Инвестирование – это обмен времени на мастерство.
- Мышление письмом — осознанное формирование новых нейронных связей, а не столько фиксация мыслей, структурирование знаний, формирование интеллектуальных моделей.
- Систематическое медленное чтение — не просто потребление информации, а понимание, анализ взаимосвязей и выделение ключевых понятий, принципов и запуск личного творческого конвейера.
- Организация досуга — продуманное чередование нагрузок, чтобы отдых не превращался в пустую трату времени, а был эшелонированной обороной к стрессу, усталости и депрессии.
- Мышление проговариванием — формирование навыка формирования новых мыслей в процессе изучения нового за счет ясного изложения изучаемых идеи вслух, что ускоряет понимание сложных концепций.
- Формирование окружения — осознанный выбор среды, которая стимулирует интеллектуальный рост.
- Личное стратегирование — определение своих неудовлетворенностей и выделение приоритетных проектов по их устранению.
- Планирование — формирование работ по приоритетным проектам, в том числе выделение бюджета времени и других ресурсов.
Эти 8 методов не просто облегчают процесс обучения, они превращают обучение в систематичное выделение 1-2 часа каждый день, а не в стихийное поглощение информации. Учиться бессистемно — всё равно что собирать мозаику без картинки.
Таким образом, подводя итог:
- IT-навыки не спасают, если за ними нет интеллекта и умения учиться.
- ИИ ничего не сделает сам. Он усиливает только тех, у кого уже есть сильная база.
- Мышление и скорость обучения — ключевые преимущества.
- Агентность и калибр личности как характеристики интеллекта определяют, будет ли человек востребован.
- Интеллект-стек — это основа, без которой любое обучение теряет эффективность.
- 1-2 часа саморазвития в день — это не нагрузка, а необходимость.
Если мышление ограничено только личной карьерой и зарплатой, то большие проекты просто не будут доступны без развития агентности и калибра личности. В современном мире вопрос уже не в том, как пользоваться ИИ, а скорее в том, каким человеком быть в мире, где технологии меняют всё. ИИ, конечно, еще тот усилитель интеллекта. Но есть ли что усиливать?