Где заканчивается ИИ и начинается человек: разбор обзора 27 научных работ

30 октября 2026 года на Хабре вышел разбор Q&A по обзору 27 научных работ. Тема — где проходит граница между ИИ и человеком. Ниже — основные тезисы простым языком.

Что такое ИИ-грамотность и почему её нет единой

ИИ-грамотность (AI literacy) — набор умений критически оценивать ИИ, работать с ним вместе и применять дома и на работе. Единого определения нет: разные авторы вкладывают разное.

Одни сводят грамотность к знанию и применению ИИ. Другие добавляют эмоции, ценности, уверенность в себе и осознание личной ответственности. Авторы обзора по школам считают, что грамотность зависит от инструмента: появились отдельные «GenAI-грамотность» и даже «ChatGPT-грамотность» для преподавания языков. Там же отличают «ИИ-компетентность» — умение пользоваться ИИ легко и уверенно.

Важный вывод: анкета с самооценкой показывает уверенность, а не знания. Человек может считать себя грамотным, но не уметь проверить ответ модели.

Пример: HR-специалист составляет программу обучения «ИИ-грамотность для сотрудников». Прежде чем заказывать курс, он записывает, что именно имеется в виду: знание о том, как устроен ИИ, навык работы с конкретным инструментом или умение проверять его ответы. От этого зависит и содержание курса, и то, как измерять его.

Почему люди начинают пользоваться чат-ботами

Грамотность, отношение и использование ИИ идут вместе, но что чему причина, данные не показывают. Люди начинают пользоваться ИИ, когда видят пользу или интерес. Вес удобства и мнения окружения зависит от инструмента.

Это значит: нельзя сказать, что сначала человек становится грамотным, а потом начинает использовать ИИ. Может быть наоборот — начал пользоваться, потому что удобно, а грамотность подтянулась позже.

Пример: сотрудник поддержки пробует чат-бота для черновиков ответов. Если бот экономит время, сотрудник продолжает им пользоваться. Если ответы приходится долго проверять, интерес падает. Мнение коллег тоже влияет, но не одинаково для всех инструментов.

Может ли ИИ собрать опыт сотрудников

ИИ помогает собрать то, что сотрудники могут объяснить при правильных вопросах. Полностью невыразимый опыт он не достаёт.

Иными словами, если человек может сформулировать свой опыт словами, ИИ может помочь его структурировать. Если опыт невыразим — например, интуитивное решение в сложной ситуации — ИИ его не извлечёт.

Пример: инженер описывает, как он диагностирует неисправность. Чат-бот задаёт уточняющие вопросы и собирает ответы в инструкцию. Но если инженер сам не может объяснить, почему выбрал именно это решение, бот не поможет.

Где без эксперта-человека не обойтись

Хороший результат на экзамене или тесте не равен надёжности в реальной работе. В редких и сложных случаях ответ ИИ проверяет человек.

Это ключевое ограничение. ИИ может показать высокий балл на тесте, но ошибиться в нетипичной ситуации. Поэтому в сложных случаях нужен эксперт, который проверит ответ.

Пример: ИИ помогает врачу с черновиком заключения, но окончательное решение принимает врач. Если случай редкий, ИИ может предложить неверный вариант, и без специалиста не обойтись.

Что с этим делать

1. Определите, что вы понимаете под ИИ-грамотностью, прежде чем запускать обучение. Запишите: это знание об ИИ, навык работы с инструментом или умение проверять ответы.

2. Не полагайтесь на самооценку. Для проверки знаний используйте практические задачи, а не только анкеты.

3. Начинайте с инструментов, которые дают быструю и понятную пользу. Тогда сотрудники будут пользоваться ИИ и попутно учиться.

4. Для сбора опыта формулируйте точные вопросы. ИИ поможет структурировать то, что сотрудники могут объяснить словами.

5. В сложных и редких случаях оставляйте проверку за человеком-экспертом. Высокий балл на тесте не гарантирует надёжность в реальной работе.