Zamiast prosić sztuczną inteligencję o wykonanie pracy, warto poprosić ją o zakwestionowanie tego, co już zrobiliśmy. Takie wnioski płyną z analizy profesor Monideepy Tarafdar z Uniwersytetu Massachusetts w Amherst, opublikowanej w serwisie The Conversation. Badaczka przekonuje, że umiejętne korzystanie z generatywnej AI może dać pracownikom wiedzy realną przewagę — pod warunkiem że nie oddają jej całego myślenia.
Problem polega na zjawisku określanym jako «cognitive offloading», czyli zbyt szybkim przenoszeniu wysiłku umysłowego na AI. Jak wskazuje Tarafdar, nadmierne poleganie na generatywnej sztucznej inteligencji może osłabiać krytyczne myślenie i prowadzić do erozji kompetencji zawodowych. Efektem bywa praca byle jaka, poniżej oczekiwanego poziomu. Kluczem do uniknięcia tej pułapki jest tworzenie «tarcia» — celowe zachęcanie modelu, by podważał nasze założenia.
Znaczenie tego mechanizmu rośnie, bo modele AI dopasowują odpowiedzi do wcześniejszych pytań i reakcji użytkownika. Ta skłonność sprzyja powstawaniu «komory echa», w której zarówno model, jak i jego użytkownik pomijają informacje niepasujące do utrwalonego schematu. Aby temu przeciwdziałać, Tarafdar radzi wprost prosić AI o przedstawienie przeciwnych perspektyw.
W badaniu prowadzonym przez Tarafdar jedna z uczestniczek, specjalistka od marketingu, poprosiła model o stworzenie wirtualnych klientów, którym jej produkt się nie podoba. Negatywna informacja zwrotna dostarczyła pomysłów na zmiany w produkcie, których wcześniej nie rozważali jego projektanci. Inny uczestnik, prawnik, polecił AI wyszukanie nieoczywistych luk w prawie i przeanalizowanie, jak mogłyby zostać wykorzystane. Model przedstawił «zaskakujące, ale realistyczne» scenariusze nieetycznych zachowań pracowników.
Badaczka przywołuje też niezależne prace potwierdzające, że wprowadzanie tarcia poprawia efekty współpracy z AI. W eksperymencie dotyczącym oceny wniosków kredytowych współpraca człowieka z modelem dawała lepsze wyniki niż praca wyłącznie ludzka albo wyłącznie maszynowa, a najlepsze rezultaty osiągano, gdy w procesie pojawiał się spór. Inne badanie pokazało, że twórcy piszący lepsze teksty traktowali AI jako partnera do dyskusji, a nie jako narzędzie do automatycznego generowania treści.
Z tych ustaleń wynikają konkretne wskazówki dla zespołów i przełożonych. Tarafdar radzi liderom, by zachęcali pracowników do zadawania pytań generujących tarcie oraz do wykorzystywania własnej wiedzy i doświadczenia, aby skłonić model do zakwestionowania jego odpowiedzi. Jak podkreśla, dodanie tarcia może wyglądać tak, jakby AI działała przeciwko nam, ale w rzeczywistości pomaga jej pracować dla nas.
Dla osób zatrudnionych na stanowiskach wymagających myślenia oznacza to zmianę nawyku. Zamiast pytać «zrób to za mnie», warto pytać «co tu jest nie tak» i «jakie są argumenty przeciw». Taka praktyka nie tylko poprawia jakość bieżącego zadania, ale też chroni kompetencje, które w przeciwnym razie mogą zanikać wraz z rosnącym zaufaniem do automatycznych odpowiedzi.