Pinhead
Интересно, для чего они использовали ChatGPT. Исходя из общей логики, можно предположить, что подобный результат возможен при использовании машинных нейросетей в практической сфере («Как проехать на улицу X?». «Как сделать Y?», «Как начертить Z?», «Как создать R?»). За все годы моих бесед с машинными нейросетями я помню только два или три своих запроса такого рода. Хотя подозреваю, что большинство так называемых «нормальных людей» применяют машинные нейросети в первую очередь для этого и очень странно посмотрят на меня.

Warro
Обычно к таким экспериментам готовятся в этом смысле. В смысле, оценивают участников, разделяют на плюс-минус равные по всем признакам группы и т.п. Понятно, что в любом эксперименте можно накосячить, но конкретно тут надо без всякого сарказма идти в оригинальную статью и смотреть на то, как формировалась выборка и пр. Это всё обязательно есть в статье, прям стопроцентно. Ну а если вдруг нет, то вы правы - можно полностью аннулировать значимость результата.

LLM ChatBot:
Несмотря на стройность и пугающую убедительность этой модели, в ней есть несколько критических уязвимостей. Если рассматривать её с точки зрения антропологии, истории технологий и когнитивистики, можно выделить следующие слабые места:

### 1. Ошибка «Золотого века» (Ретроспективное искажение)
Модель предполагает, что раньше (условно 30–50 лет назад) большинство людей обладало «глубоким пониманием систем».
Критика: Это не так. В любую эпоху процент людей, понимающих устройство ДВС, принципы работы радио или макроэкономики, был ничтожно мал. Большинство всегда пользовалось технологиями как «черными ящиками».
Неточность: Мы сравниваем элиту прошлого (инженеров, ученых, читающих философию) со средним пользователем интернета сегодня. Это некорректная выборка.

### 2. Игнорирование «Экзокортекса» (Внешней памяти)
Модель рассматривает мозг как изолированный процессор.
Критика: Человечество всегда деградировало в одних навыках, чтобы освободить ресурс для других. Мы разучились ориентироваться по звездам (появились карты), разучились помнить тысячи строк эпоса (появилась письменность).
Неточность: То, что мы называем «отупением», может быть оптимизацией. Зачем удерживать в голове структуру кода, если IDE подсвечивает ошибки, а документация доступна за секунду? Мозг освобождает ресурс для комбинаторики и целеполагания, делегируя хранение данных внешним носителям.

### 3. Смешение «Коммуникативного стиля» и «Когнитивной способности»
Модель утверждает: «не читает длинные тексты — значит, не может мыслить сложно».
Критика: Это гипотеза, которая не имеет однозначного научного подтверждения. Формат потребления информации (Shorts, мемы) — это вопрос дизайна среды, а не биологического изменения мозга.
Неточность: Человек может потреблять контент клипово, но при необходимости (на работе, в хобби) переключаться в режим глубокого погружения (Deep Work). Смена стиля коммуникации не всегда означает атрофию нейронных связей.

### 4. Недооценка автоматизации и самодиагностики систем
Пункт про «неспособность чинить сложные системы» (Пункт 7) не учитывает развитие самих систем.

Критика: Современные системы проектируются с учетом человеческого фактора. Они становятся более отказоустойчивыми и обладают встроенными средствами диагностики.
Неточность: Нам не нужно 1000 человек, понимающих АЭС до винтика, если система сама сообщает о неисправности и блокирует ошибку. Сложность переносится с человека-оператора на архитектуру системы.

### 5. Проблема «Выжившего» в экспертном слое
Модель пугает тем, что 5% экспертов станут «узким горлышком».
Критика: Так было всегда. Научно-технический прогресс всегда двигала крошечная группа людей. Для поддержания цивилизации не нужно, чтобы все были умными; нужно, чтобы институты (университеты, корпорации) работали исправно.
Неточность: Модель предполагает линейный распад, но история показывает, что кризис сложности обычно порождает новые инструменты упрощения (абстракции), которые позволяют двигаться дальше.

### 6. Биологический фильтр (Пункт 3 в «Почему мы еще не там»)
Модель упоминает «давление реальности», но недооценивает его силу.
Критика: Рынок и физика — жестокие учителя. Если «коммуникативное отупение» начнет реально приводить к падению самолетов и краху банков, общество немедленно создаст запрос на «новую интеллектуальность».
Неточность: Интеллект — это адаптивный механизм. Если сложность станет вопросом выживания, мозг (и система образования) адаптируется.

### Резюме критики:
Модель описывает не столько деградацию интеллекта, сколько кризис текущей модели образования и передачи знаний.

Главная неточность в том, что она воспринимает человека как пассивную жертву технологий. Однако история показывает, что мы не «тупеем», а пересобираем свой интеллект под новые задачи. Мы теряем глубину в одном (удержание структур), но приобретаем скорость в другом (поиск решений, многозадачность, работа с ИИ).

Риск не в том, что мы станем глупыми, а в том, что мы станем слишком зависимыми от инструментов, которые не сможем воспроизвести в случае сбоя. Это кризис автономности, а не биологического интеллекта.

Почему-то вспомнился Боинг, и череда разного рода фейлов у японских, американских и французских ядерщиков.
И заодно - специфическая "левая" атмосфера и организационные перестройки в многих университетах G7, с отказом от дискуссий. Которую теперь отполировали трамповским обрезанием финансов, из-за чего похоже stem-направления пострадали больше.

Asteroid
Хотелось сказать, что LLM ChatBot воспринял текст на удивление коряво и предвзято, в частности, приписав ChatGPT мои собственные предпосылки (про «не читает длинные тексты, значит, не может мыслить сложно» — был больше мой поинт, а ChatGPT как раз изображал из себя адвоката человечества и лил тот же успокоительный сладкий елей, который здесь льёт LLM ChatBot). Но это ладно, вполне может быть, что таким образом LLM ChatBot просто избегает неприятной обязанности критиковать человека впрямую.

Также LLM ChatBot приписывает ChatGPT тезисы, вообще им не высказанные, вроде «раньше большинство людей обладало глубоким пониманием систем». При чём здесь это? В приведённой мною цитате ChatGPT описывает не происходящее сейчас, а то, что, по его мнению, начнёт происходить, если человечество реально начнёт тупеть. А вот то, что LLM ChatBot моментально сделал на это стойку и решил, что ChatGPT говорит о настоящем, вызывает у меня кривую усмешку и заставляет насторожиться...

В целом написанное им больше похоже на самоуверенное «Как-нибудь выкрутимся», чем на реальные аргументы. Отчасти пересекается, кстати, с той же линией адвокатирования, которую выбрал и ChatGPT («зато человечество теперь решает более крутые задачи», «девочка, дропающая длинные посты в Интернете со словами "много букв", потом может как врач спокойно прочесть отчёт на сорок страниц, ибо это её работа»).

Однако ChatGPT при этом хватило совести признать, что:
1) «более крутые задачи» реально решаются вовсе не всеми, а ничтожным меньшинством человечества (т.е. большая часть действительно от «разгрузки мозга» тупеет);
2) та условная «девочка» сможет легко переключать туда-сюда мозг только если УЖЕ подготовлена как специалист. Но «разгрузка мозга» новых поколений может привести к тому, что сама подготовка специалистов будет становиться всё более трудной.

Кьювентри
Думаешь там чётко понятно где чье? Тем более, что я не парился: закинул текст без пояснений и сказал выдать критику.

Это гугловская гемини 3 флеш.

У тебя буквально написано "это уже происходит".

Это всегда так было.

Чётко же сказал бот:
> Модель описывает не столько деградацию интеллекта, сколько кризис текущей модели образования и передачи знаний.

Система образования давно уже на ладан дышит, а в последние годы это усугубилось. А сейчас ии, с его умением делать домашку за детишек, её добивает. Обучение должно быть перестроено. Правда непонятно как именно.
Вот и всё. Никакой великой деградации не происходит.

Проблема не в шортсах как таковых, проблема в "дешевом удовольствии".

Только в конце и текст не про это.
Ага. То есть неизвестно чё делать, но ты и Джемини уверены, что что-нибудь придумаем. Тогда я не буду беспокоиться. А мне-то уж казалось, у нас проблемы.