Rozwój technologii niesie ze sobą najróżniejsze konsekwencje. Coraz częściej mówi się dziś o „AI fatigue”, czyli zmęczeniu sztuczną inteligencją. To pojęcie pojawia się w raportach technologicznych, ale i w trakcie rozmów przy biurowej kawie. Jedni czują ekscytację kolejną falą narzędzi, inni przeciążenie. Czy męczy nas sztuczna inteligencja – czy raczej tempo zmian, które ze sobą przynosi? O tym w kolejnym wydaniu podcastu Sektor 3.0 rozmawiamy z dr Maksymilianem Bieleckim – psychologiem, zajmującym się pamięcią, uwagą i interakcją człowieka z technologią.
Czy „AI fatigue” naprawdę istnieje?
Jak możemy zdefiniować to pojęcie? AI fatigue to zmęczenie psychiczne i emocjonalne spowodowane nadmierną ekspozycją na sztuczną inteligencję. Może dotyczyć codziennego życia, ale i pracy czy też przyswajania informacji. Objawia się frustracją, przeciążeniem informacyjnym oraz utratą zaufania do generowanych treści. To zmęczenie nowymi funkcjami, ciągłym kontaktem z chatbotami czy treściami wygenerowanymi przez AI w mediach społecznościowych.
Pojęcie brzmi jak diagnoza. Ale czy z perspektywy psychologii jest ono precyzyjne?
Nie jestem pewien, czy to jest jedno konkretne zjawisko poznawcze. To raczej skrót myślowy, który próbuje opisać różne rodzaje przeciążenia, jakie pojawiają się wokół technologii. Kiedy do naszego życia wchodzi nowa technologia, zawsze wymaga ona przebudowania naszych nawyków poznawczych. To kosztuje energię i jest całkowicie naturalne
– tłumaczy dr Maksymilian Bielecki.
Innymi słowy: to niekoniecznie sztuczna inteligencja sama w sobie jest problemem. Często męczy nas raczej kontekst, w jakim zaczynamy z niej korzystać. Winić możemy tempo wdrażania nowych narzędzi, presję uczenia się ich „na już”, chaos technologiczny, brak wyraźnych reguł w korzystaniu w organizacji.
Dołącz do bezpłatnego kursu e-learningowego: Technologie cyfrowe w organizacji – jak wdrażać je świadomie, etycznie i z sensem?
Czy to AI nas męczy – czy sposób korzystania z niej jest niedopracowany?
W rozmowach o sztucznej inteligencji często zakładamy, że problemem jest sama technologia. Wiele trudności może wynikać jednak z tego, że generatywne AI jest nadal dość nowym rozwiązaniem. Do tego jest to nowość, do której dostęp jest szeroki i łatwy. To oznacza, że z punktu widzenia użytkowników i użytkowniczek nadal jest bardzo dużo do zrobienia. Przekłada się to na szereg wyzwań związanych z projektowaniem, ale i doświadczaniem tych narzędzi.
Użytkownicy często muszą sami wypracowywać strategie pracy z AI. Uczyć się zadawania pytań, formułowania poleceń, weryfikowania odpowiedzi. Muszą także często uzbroić się w cierpliwość, bo nie zawsze wyniki będą adekwatne do ich oczekiwań. A skoro raz już coś wytłumaczyli, a efekt nie jest zadowalający – może pojawić się frustracja.
To ciekawy moment w historii technologii: narzędzia są już niezwykle potężne, ale sposób ich używania wciąż jest w fazie eksperymentu.
Kiedy maszyna zaczyna „myśleć” za nas?
Jednym z częściej powracających pytań w dyskusji o AI jest to, czy oddawanie części procesu myślenia maszynie może zmieniać nasze funkcjonowanie poznawcze. W niektórych badaniach pojawia się zjawisko spadku poczucia autorstwa, na przykład, gdy do tworzenia tekstu wykorzystujemy AI.
Jeśli delegujemy część procesu poznawczego narzędziu, to naturalne jest, że zmienia się nasze poczucie sprawczości. To jednak nie musi być problem, dopóki zachowujemy kontrolę nad procesem. AI może być rozszerzeniem naszego myślenia, ale może też stać się jego protezą. A to są dwie zupełnie różne rzeczy.
– wyjaśnia dr Maksymilian Bielecki.
O jakim AI właściwie rozmawiamy?
W dyskusjach o „AI fatigue” często pojawia się jeszcze jeden problem: wrzucamy do jednego worka bardzo różne technologie. Może to być mylące. Modele językowe, algorytmy rekomendacyjne, systemy automatyzujące procesy czy narzędzia analityczne działają przecież w zupełnie inny sposób. Skoro technologie są różne – to różne mogą być także rodzaje zmęczenia, które z nimi wiążemy.
W trakcie naszej rozmowy wpadamy na trop tego, że „AI fatigue” może być w dużej mierze zmęczeniem… transformacją. Nowe narzędzia zmieniają sposób pisania, wyszukiwania informacji, podejmowania decyzji. W wielu zawodach zmieniają też sposób organizowania pracy.
Każda duża zmiana technologiczna wymaga przebudowania naszych strategii poznawczych. To oznacza dodatkowy wysiłek i poczucie tymczasowej dezorientacji. A kiedy takich zmian pojawia się dużo naraz, łatwo o wrażenie przeciążenia.
Obietnica zwiększonej efektywności
Jeśli coś można zrobić szybciej, pojawia się oczekiwanie, że zrobimy… więcej. Skoro mamy technologię, to może pojawić się wrażenie czy pretekst do podniesienia poprzeczki produktywności wyżej. Wówczas źródłem zmęczenia nie jest narzędzie, tylko presja. Technologia może ujawnić napięcia, które istniały wcześniej. Przeciążenie informacyjne, chaos narzędziowy, presję produktywności.
I być może dlatego właśnie rozmowa o „AI fatigue” jest tak potrzebna. Bo prowadzi nas do ważniejszego pytania: jak projektować technologie – i kulturę pracy – tak, żeby naprawdę wspierały ludzi.
AI nie tyle tworzy nowe problemy, co raczej oświetla stare.
Zobacz, jak polskie organizacje społeczne korzystają z nowych technologii. Rozwiązania cyfrowe w NGO to nie tylko AI. W powstawaniu raportu wzięło udział ponad 1000 organizacji: Raport Nie tylko sztuczna inteligencja. Technologie cyfrowe w organizacjach pozarządowych.
Jak poradzić sobie z AI fatigue?
Przejdźmy więc do rad. Co możemy zrobić, skoro AI już tutaj jest i nigdzie się nie wybiera? Odpowiedź zazwyczaj leży w nas i chociażby w pozwoleniu sobie na odpoczynek. Musimy zrozumieć, że rozwiązaniom AI nie zależy (w domyśle: na naszym relaksie, dobrostanie, zmianie wokół nas…). Jeśli my nie zadbamy o nas – to na pewno nie zrobią tego narzędzia, które mogą sprawić, że będziemy pracować jeszcze więcej.
Higiena osobista: Powrót do analogu
Odpoczywać można z dala od ekranów i elektroniki. Trend analogowy można wprowadzić małymi rytuałami „bez prądu”.
- Detoks cyfrowy i higiena cyfrowa – na przykład: spacery bez telefonu, 15 minut z papierowym dziennikiem dziennie, zmapowanie obszarów, w które nie chcemy wpuszczać AI.
- Relacje offline – zadbajmy o spotkania face-to-face. Kluby książki lub grupy biegowe zamiast rozmów z chatbotami.
- Krytyczny filtr – używaj AI do sortowania danych, ale weryfikuj je i sprawdzaj. Automatyzuj, ale i kontroluj.
- Poza-technologiczne hobby – czytanie drukowanych książek, puzzle i analogowe pasje. Na pewno coś „bez prądu” przyjdzie Wam do głowy i przyniesie satysfakcję.
Strategia w pracy: Ludzie ponad algorytmy
Największą wartością, ale i wyzwaniem, jest praca z ludźmi. Można omawiać swoje pomysły z AI, ale jednak „co dwie głowy, to nie jedna” – głowy, a nie LLM-y.
- Zasada wsparcia (Human-in-the-loop) – AI to tylko asystent, a nie autor. Nie może przejąć odpowiedzialności za myślenie.
- Inwestycja w miękkie umiejętności – warto postawić na szkolenia z krytycznego myślenia, empatii i kreatywności.
- Autentyczne treści – najlepiej tworzyć z ludźmi i dla ludzi. Prowadź burze mózgów z zespołem, słuchaj swoich odbiorców.
- Ustalenie zasad – rozmawiaj z zespołem i pytaj o ich zdanie. Spiszcie zasady korzystania z AI i wdrażania nowych rozwiązań, na które zgodzą się wszyscy.
dr Maksymilian Bielecki – doktor nauk humanistycznych, psycholog. Adiunkt w Katedrze Informatyki na Wydziale Projektowania Uniwersytetu SWPS. Wykładowca studiów podyplomowych w obszarze UX, service design oraz Human–Machine Interaction. Naukowo zajmuje się metodologią, statystyką oraz badaniami dotyczącymi funkcjonowania pamięci i uwagi. Jest autorem i współautorem kilkudziesięciu publikacji naukowych w międzynarodowych czasopismach. Współpracuje z wiodącymi instytucjami badawczymi.
Sprawdź także: