PNAS: сотрудники, которые используют ИИ, воспринимаются как менее компетентные

Ученые из Университета Дьюка выяснили: сотрудники, которые используют искусственный интеллект на работе, воспринимаются окружающими как менее компетентные, ленивые и недостаточно мотивированные. Эти социальные стереотипы могут даже повлиять на карьеру — вплоть до отказа при приеме на работу. Работа опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Речь идет о генеративных ИИ — таких как ChatGPT, которые способны писать тексты, писать код, создавать изображения и помогать с рутинными задачами. Несмотря на широкое распространение и очевидную пользу, работники опасаются, что коллеги и начальство могут счесть их "халтурщиками". Как выяснилось, опасения не беспочвенны.

Авторы исследования провели серию экспериментов с участием более 4400 человек. В одном из них участникам предлагали представить, что они выполнили задание с помощью ИИ или обычных инструментов. Те, кто "использовал" ИИ, ожидали более негативной реакции от коллег — их могли счесть ленивыми, заменяемыми или не слишком способными. Большинство признались, что предпочли бы скрыть факт использования ИИ на работе.

В другом эксперименте добровольцы оценивали описания гипотетических сотрудников. Те, кто прибегал к помощи ИИ, систематически получали худшие оценки — их считали менее компетентными, усердными и независимыми, чем коллег, которые либо работали без посторонней помощи, либо получали помощь от других людей. Причем ни возраст, ни пол, ни сфера деятельности роли не играли.

Однако негативное восприятие зависело и от задачи. Когда речь шла о простом ручном труде (например, переписывании заметок), использование ИИ вызывало больше подозрений. Но в цифровых задачах (например, email-рассылке) это воспринималось как логичное решение. Более того, в таких случаях сотрудники, использующие ИИ, даже выглядели предпочтительнее.

Авторы подчеркивают: парадокс в том, что работники используют нейросети, чтобы работать лучше — но окружающие часто делают из этого обратный вывод. В будущем, считают они, стоит изучить, как эти стереотипы формируются и как их можно преодолеть — например, повышая цифровую грамотность и демонстрируя конкретные плюсы ИИ в деле.