Как поменять дизайн ИИ чата, чтобы лучше находить его ошибки. Обзор исследований
Кажется, что в ИИ чатах интерфейс довольно вторичен: ты пишешь, модель тебе отвечает, особо больше ничего и не надо (если модель отвечает хорошо). Но интерфейс очень влияет на то, насколько правильное решение вы примете, и насколько легко будет найти ошибку модели. Я собрала несколько научных исследований, которые могут пригодится тем, кто делает ИИ фичи в своих продуктах.
8% компаний измеряют критическое мышление руководителей. Что делают остальные 92%
ДАННЫЕ, КОТОРЫЕ СТОИТ ЗНАТЬТолько 8% российских компаний системно измеряют критическое мышление своих руководителей и сотрудников. По данным исследования 70 российских компаний, 89% используют диагностику при формировании кадрового резерва — но лишь 8% доходят до оценки КМ. Измеряют всё что угодно, кроме того, что напрямую влияет на качество решений.По прогнозам McKinsey, спрос на высокие когнитивные навыки вырастет к 2030 году на 19% в США и 14% в Европе. Компании, которые не научатся измерять КМ, будут проигрывать тем, кто уже управляет на данных.ТРИ КЕЙСА — ОДНА ПРИЧИНАKodak.
ИИ забирает работу «белых воротничков»: чему учить детей, чтобы выжить в будущем
Предыдущую статью "Профессия «на всю жизнь» больше не работает." вы забраковали :) узрели в ней признаки ИИ ... но ИИ не стало бы вас предупреждать о бедах которые нас ждут :))) .... вообщем я переписал статью - может сейчас будите судить не так строго Мир меняется быстрее, чем мы думаем
Почему факты не работают: шесть причин, по которым люди верят слухам
Как вышло, что опытные венчурные инвесторы Silicon Valley Bank и IT-директора клиентов CrowdStrike принимали решения на основе слухов, игнорируя официальные отчеты и графики? За последние десять лет когнитивная наука накопила массив данных, доказывающий: классическая «модель информационного дефицита» больше не работает.Статья носит справочный характер и задумана как навигатор по современным исследованиям для специалистов, которым необходимо понимать почему люди верят в опровергаемые мифы
Когнитивная зарубка: Что мы теряем, работая с LLM, и при чём здесь невесомость
Вторая статья из цикла «Слова, которых нет»Начало здесь >>>Знакомая ситуация: сидишь над задачей, что-то не складывается, спрашиваешь LLM. Получаешь хороший ответ, копируешь решение, всё работает. А через час к тебе подходит коллега: «А это вообще как устроено? Почему ты именно так сделал?», и тут ты обнаруживаешь, что объяснить не можешь: решение работает, оно у тебя в проекте, но ты не помнишь его логики. Открываешь чат, перечитываешь — и как будто чужой текст перед глазами, знание прошло через тебя, но в тебе не задержалось.
Почему бенчмарки в AI сломались — и что с этим делать в понедельник
В январе 2026 года Янн Лекун, уходя из Meta, сказал в интервью Financial Times про релиз Llama 4: «The results were fudged a little bit» (Fast Company, 6 января 2026). Команда показывала на LMArena одну версию модели, в продакшен ушла другая. На бенчмарке всё было правильно. В реальности код был хуже DeepSeek V3.Я хочу разобрать эту историю. Не потому что Meta — исключение. Потому что они — симптом.TL;DR.
ИИ атакует «беловоротничковые» профессии. Чему учить детей? Профессия «на всю жизнь» больше не работает
Еще недавно работала понятная социальная формула:Для наших родителей «получи правильную специальность → получи хорошее распределение → наращивай опыт → одна работа - одна жизнь" Для моего поколения добавилось еще "меняй работу раз в 5 лет → в промежутке получай доп.образование/проходи курсы → ищи Live Balance» и как схема моих родителей на работала для меня. так и моя схема не сработает для моих детей ... Да эти формулы не исчезла полностью - они перестали быть универсальными и предсказуемыми.
Вот так ИИ распространяет фэйковые статьи на Хабре
Вы даже не замечаете, как смысл статей меняется на противоположный. Внимание! Это не учебная тревога, поставьте статью в закладки! Эта тяжелая - иногда очень - учесть может постигнуть каждого.
«Сожжение за ересь» в цифровую эпоху: почему ИИ не новый римский папа, а просто очень большая Википедия
Дисклеймер для модераторов и читателей. Да, мы продолжаем тему на стыке веры и технологий. Нет, автор не планирует основывать новую техноцерковь или заменять Святого Духа GPU-кластером. Просто далеко не везде об этом можно поговорить, а техничный Хабр позволяет обсуждать столь сложные вещи. Хорошо, что мы живём не в XVI веке (хотя у нас и своих забот хватает), и за оценку новых технологических возможностей максимум грозит, что какая-то добрая душа из местных охранителей заботливо принесёт горящий уголёк в карму минусов. Как видно, и на такое можно реагировать без негатива, а скорее с долей юмора.
Зачем студентам бизнес-симуляции, если есть обычные лекции
Про мягкие навыки в образовании говорят много и охотно. Лидерство, коммуникация, работа в команде, стратегическое мышление, критическое мышление, аргументация — всё это давно стало обязательной частью разговора о том, каким должен быть современный выпускник. Проблема в том, что в очень многих случаях эти навыки продолжают существовать в учебной среде как красивые слова. О них рассказывают, их перечисляют в программах, их обсуждают на вводных лекциях, но у студента так и не появляется нормального опыта, в котором этими навыками действительно приходится пользоваться.
