Как не стать ненужным в эпоху ИИ: не уповайте на IT, а прокачивайте интеллект

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?

7 лайков

Хочется добавить, что одна из приоритетных задач разработчиков ИИ — это сделать ответы LLM привлекательными для людей.
Если посмотреть на результат работы алгоритмов того же YouTube, мы видим, что при бесконтрольном потреблении YouTube начинает показывать контент, вызывающий «быстрый дофамин». И обратно перенастроить на более ценные ролики становится настолько сложно, что некоторые создают несколько аккаунтов — один для учёбы и работы, другой для развлечений.
LLM работают по тому же принципу, но на более глубоком системном уровне. Они оценивают не только предпочтения пользователя, но и анализируют форму и содержание запроса, а в скором времени и все предыдущие запросы также будут влиять (точнее уже влияют, но в ограниченном объеме). Соответственно здесь образование помогает не только разобраться как об этом мыслить и критически оценить качество выдачи, но и о чем мыслить, а LLM уже подстроится и усилит качество и скорость мышления

2 лайка

Церен, огромная благодарность за такой важный и вдохновляющий на обучение и развитие пост! Мне давно казалось, что мир уже давно где-то в будущем, а мои навыки и мышления несмотря на то, что живу в современном мире, уже давно в прошлом. Но что с этим делать и куда бежать с этим ощущением было совершенно не понятно. Сейчас по пазлу появляется общая картина и общее понимание благодаря ШСМ и это вызывает большое чувство радости.

4 лайка

Разработчики разные, мы тоже станем разработчиками ИИ-агентов. Всегда будут “виноторговцы и философы”, есть такая притча). Мы будет создавать другие системы и использовать другие методы, и таким образом поучаствуем в техноэволюции. Если бы удовольствие и развлечение победило бы, не было бы науки и развитие цивилизации, но с другой стороны, это не означает, что нужно заниматься активным просвещением обучением. Побороться за умы людей придется, придется довольно сильно попотеть.

3 лайка

Довольно интересно поплыл T-shaped. Ощущение такое, что эффективнее опытному разработчику теперь натягивать на себя модель архитектора, когда кругозор очень широкий, глубина тоже есть. Но раньше за прикладной глубиной архитектору надо было или к опытным разработчикам сходить, или в дебри документации. Теперь можно ходить к ИИ, но за ним всё равно проверять надо. И прикладное всё равно нужно достаточно хорошо знать, но как будто чуть менее детально теперь. И обновлять уровень знаний прикладного приходится в том числе.

Не состоит процесс работы из следования инструкциям у программистов и не состоял, если это не джуны. Тут нового ничего нет. Хотя и люфт “когда пора увольнять ненужных людей” остался. Всё-таки “вас заменит ИИ” пока что либо мотивационная страшилка, которая может по-разному работать. Либо реальность, но для фронтира. Но если вы на фронтире, то “дополнит” и наверное итак понятно, что надо развивать. А если страшилка, то те, кто штаны просиживают с места не сдвинутся всё равно.

2 лайка