Как нейросети экономят время, но перегружают мозг

• • 

    Дарина Земляных

    Автор Викиум

Вы наверняка замечали это чувство. После дня активной работы с нейросетями — написания писем, генерации идей, проверки кода — голова гудит, мысли путаются, а сил нет даже на простые бытовые задачи. При этом формально вы сделали больше, чем обычно. Экономия времени налицо, но почему-то усталость только растёт.

Этот парадокс — одна из самых актуальных и противоречивых тем современной когнитивной науки. Нейросети действительно помогают работать быстрее, но плата за эту скорость может оказаться выше, чем кажется. В этой статье мы разберём последние исследования того, как регулярное использование ИИ влияет на мозг, память, мышление и способность к самостоятельной работе, а главное — что с этим делать.

Парадокс производительности: быстрее, но ценой чего?

Массачусетский технологический институт (MIT) в 2025 году провёл масштабное исследование, которое стало первым в своём роде: учёные в реальном времени отслеживали активность мозга людей, выполнявших задания с помощью нейросетей и без них. В эксперименте участвовали 54 человека, разделённые на три группы: те, кто пользовался ChatGPT, те, кто использовал поисковые системы, и те, кто работал без цифровых помощников.

Результат оказался тревожным. Группа ChatGPT показала самую низкую когнитивную активность, зафиксированную с помощью электроэнцефалографии. У этих участников было снижено внимание, глубокая обработка информации и уровень контроля. Нейронные связи в их мозге уменьшились с 79 до 42 соединений — падение почти на 47% по сравнению с теми, кто полагался только на собственные силы.

При этом парадокс производительности выглядит так: нейросети ускоряют выполнение задач примерно вдвое, но одновременно существенно снижают основную когнитивную активность, необходимую для обучения и формирования долгосрочных навыков.

Когнитивная разгрузка: когда удобство становится ловушкой

То, что происходит с нашим мозгом при использовании ИИ, учёные называют когнитивной разгрузкой (cognitive offloading). Термин не новый: так обозначают использование внешних инструментов для снижения внутренней когнитивной нагрузки. Мы всегда это делали — записывали задачи в блокнот, использовали калькулятор, сохраняли ссылки в закладках. Но нейросети принципиально меняют масштаб.

Исследователи выделяют три формы когнитивной разгрузки:

• Поддерживающая разгрузка — когда технология помогает когнитивным процессам, но не вмешивается в них. Например, напоминания в телефоне, цифровые стикеры. Это полезно и безвредно.
• Замещающая разгрузка — когда технология полностью берёт на себя когнитивную функцию. Пример — автозаполнение в поиске или ответы ИИ, которые сокращают или исключают самостоятельную обработку информации.
• Разрушающая разгрузка — самая опасная форма. Она поощряет пассивное взаимодействие, при котором человек теряет способность самостоятельно управлять своими мыслительными процессами.

Проблема в том, что современные нейросети по умолчанию подталкивают пользователя именно к замещающей, а затем и к разрушающей разгрузке. Исследователи MIT заметили, что к третьему эссе участники группы ChatGPT почти перестали создавать оригинальный контент и просто копировали и редактировали ответы ИИ. 83% пользователей ChatGPT не смогли корректно процитировать текст, который написали всего несколькими минутами ранее. Для сравнения: в группе, писавшей без технологий, таких оказалось только 11%.

Как нейросети влияют на память: когнитивный костыль

Исследование 2025 года, опубликованное в журнале Social Sciences & Humanities Open, показало: студенты, которые использовали генеративный ИИ для учёбы, запоминали значительно меньше информации спустя несколько недель.

В эксперименте участвовали 120 студентов. Одна группа готовила презентацию с помощью ChatGPT, другая — традиционными методами: конспекты, научные статьи, самостоятельный поиск. Студенты, использовавшие ИИ, тратили почти вдвое меньше времени на подготовку (3,2 часа против 5,8), но через полтора месяца их правильные ответы составили лишь 57,5% против 68,5% у «традиционной» группы.

Здесь работает принцип, который психологи называют «желательные трудности». Обучение становится эффективнее, когда мозг вынужден напрягаться — самостоятельно вспоминать, анализировать, сопоставлять факты. Нейросети убирают эту полезную нагрузку, и информация усваивается быстрее, но поверхностно. Автор исследования Андре Баркауи описывает получившийся эффект как «когнитивный костыль». Продуктивность не равна компетентности, и делегирование мышления машине может ослабить когнитивные способности человека. Вместо того, чтобы становиться «вторым пилотом», ИИ превращает мышление в автопилот. 

Влияние нейросетей на критическое мышление: ловушка дофамина

Исследователи из Карнеги-Меллон и Microsoft обнаружили, что генеративный ИИ, повышая эффективность, со временем снижает вовлечённость в критическое мышление и способность решать сложные задачи. Другое исследование показало, что регулярное использование ИИ снижает самостоятельность в принятии решений на 21%.

Почему это происходит? Нейробиолог Дэвид Клаасен объясняет: большие языковые модели «захватывают» систему вознаграждения мозга, доставляя небольшие порции дофамина каждый раз, когда мы получаем приятный ответ, гладкое завершение задачи или даже лестное замечание. Чем больше человек полагается на ИИ, тем меньше нейронных связей задействуется в префронтальной коре — области, отвечающей за исполнительные функции, память и сложное мышление.

Формируется устойчивая петля: каждое взаимодействие с ИИ активирует дофаминовую систему. Пользователь получает быстрый, согласованный ответ, снижающий неопределённость и создающий ощущение ясности. Мозг привыкает к лёгкой награде и теряет мотивацию к самостоятельному усилию. Это не лень в привычном смысле — это нейробиологический сдвиг, который может привести к зависимости от нейросетей, сравнимой по механизмам с другими видами поведенческих зависимостей. Просто наш мозг действительно нуждается в развитии более аналоговым способом.

Когнитивный долг и ловушка автоматизации

Исследователи MIT ввели понятие «когнитивного долга» (cognitive debt). Каждый раз, когда мы используем ИИ для выполнения задачи, которую могли бы сделать сами, мы словно берём когнитивный кредит под будущие проценты ― краткосрочный выигрыш в скорости оборачивается долгосрочными потерями в способности решать задачи самостоятельно.

Исследование Массачусетского технологического института «The Augmentation Trap» (2026 год) показывает: чем интенсивнее сотрудник использует ИИ, тем быстрее уменьшаются его собственные навыки, на которых и строилась эффективность. При этом менеджеры, ориентированные на быстрые результаты, могут невольно подталкивать сотрудников к большей зависимости от ИИ, усугубляя проблему.

Особенно показателен эффект переноса: участники, которые переходили из группы ChatGPT в группу «только мозга», не могли восстановить нормальную когнитивную активность. Их мозг словно «разучился» работать самостоятельно. При этом те, кто сначала работал без технологий, а потом получил доступ к ИИ, демонстрировали повышение когнитивной активности — они использовали нейросеть как инструмент, а не как замену мышлению.

Исследователи также обнаружили, что интенсивное использование нескольких ИИ-инструментов одновременно может вызывать когнитивное перегрузку — состояние, когда мозг тратит больше энергии на координацию инструментов, чем на саму задачу. Это приводит к ухудшению внимания, памяти и способности принимать решения.

Что делать: как работать с ИИ без вреда для мышления

Нейросети — это инструмент, и как любой инструмент, они могут быть как полезны, так и вредны в зависимости от того, как именно их использовать. Исследования показывают, что осознанное, структурированное взаимодействие с ИИ может приносить пользу, сохраняя когнитивную активность.

Вот несколько практических рекомендаций, основанных на актуальных исследованиях:

• Используйте ИИ как черновик, а не как финальный ответ. Вместо того чтобы копировать готовый текст, попросите нейросеть набросать структуру или идеи, а затем переработайте их самостоятельно. Это поддерживает когнитивную вовлечённость.
• Сначала решайте задачу сами, потом используйте ИИ для улучшения. Исследование MIT подтверждает: те, кто сначала писал эссе самостоятельно, а затем использовал ИИ для доработки, показывали более высокую когнитивную активность, чем те, кто сразу обращался к нейросети.
• Избегайте копирования. Даже если вы редактируете ответ ИИ, процесс копирования снижает вовлечённость. Перепечатывайте ключевые идеи своими словами, словно конспектируете урок.
• Применяйте структурированные запросы. Исследование с участием 150 человек показало, что неструктурированное использование ИИ ведёт к когнитивной разгрузке без улучшения качества мышления. Тогда как грамотно составленные запросы (structured prompting) снижают степень разгрузки, повышают критическое мышление и рефлексивную вовлечённость.
• Чередуйте работу с ИИ и без него. Мозгу нужна тренировка. Регулярно выделяйте время для решения задач без помощи нейросетей.

Если вы хотите глубже разобраться в устройстве собственного мышления и научиться управлять вниманием даже при интенсивной работе с цифровыми инструментами, курс «Развитие мышления» на платформе Викиум поможет укрепить когнитивные способности, необходимые для осознанной работы с любыми технологиями.

Тем, кто уже ощущает признаки информационной перегрузки и хочет восстановить способность к глубокой концентрации и критическому анализу, курс «Детоксикация мозга» предложит пошаговую систему очистки когнитивного пространства от избыточной стимуляции.