Почему креативные люди теперь важнее

OpenAI сообщает, что люди теперь создают с помощью её инструментов более 3 миллиардов изображений в неделю. Добавьте тексты, музыку и видео других моделей, и вывод кажется очевидным: если машина за секунды выдаёт добротную творческую работу, люди, которые раньше её делали, значат меньше.

Данные говорят об обратном. ИИ поднимает нижнюю планку творческой работы и тянет её к середине. Поэтому люди, которые могут увести её куда-то ещё, становятся ценнее, а не наоборот.

Лучше по отдельности, однообразнее вместе

Самое ясное исследование провели Анил Доши и Оливер Хаузер, оно опубликовано в Science Advances в июле 2024 года. Авторы, которым языковая модель подсказывала идеи сюжетов, писали рассказы, которые читатели оценивали как более креативные, лучше написанные и более увлекательные, причём сильнее всего выигрывали менее креативные авторы. Но рассказы, написанные с ИИ, были больше похожи друг на друга. Исследователи описывают это как «рост индивидуальной креативности ценой риска потерять коллективную новизну».

Метаанализ 2025 года, проведённый Никласом Хольцнером, Себастьяном Майером и Штефаном Фойерригелем, охватил 28 исследований с 8'214 участниками и выявил ту же закономерность в масштабе. Генеративный ИИ сам по себе справлялся с творческими задачами примерно так же, как люди. Люди, работавшие с ИИ, справлялись лучше, чем люди без него, с умеренным отрывом. А ИИ оказывал «значительное негативное влияние на разнообразие идей», и этот эффект был примерно втрое больше выигрыша.

Неровная граница

Однообразие не единственный риск. В полевом эксперименте с Boston Consulting Group, теперь опубликованном в Organization Science, 758 консультантов выполняли реалистичные задачи с GPT-4 или без него. В задачах, лежащих в пределах возможностей модели, консультанты с ИИ выполнили на 12,2 процента больше задач, на 25,1 процента быстрее и с явно более высоким качеством. В задаче, специально выбранной за пределами этих возможностей, вероятность прийти к правильному ответу у них была на 19 процентных пунктов ниже, чем у коллег без ИИ.

Итан Моллик, один из авторов, отметил, что ответы, полученные с ИИ, были «в совокупности немного однородными и одинаковыми». Опрос 319 работников умственного труда, проведённый Microsoft Research, показал, что более высокое доверие к ИИ сопровождалось меньшим критическим мышлением и что сама работа смещается к проверке, сведению воедино и ответственности за то, что производит машина. Знать, где проходит граница возможностей инструмента, не техническое умение. Это суждение.

Что привносят люди

Модель обучена на том, что уже существует, и, если её не направлять, выдаёт самую вероятную версию. Тед Чан выразил разницу в подзаголовке своего эссе для The New Yorker: «художник делает выбор, который принципиально чужд искусственному интеллекту». Бриф, промпт и доска референсов представляют собой наборы решений. Чем больше из них человек принимает осознанно, тем меньше результата остаётся на усмотрение среднего.

Эти решения опираются на то, чего у модели нет: точку зрения, знание одной конкретной аудитории, память о том, что пробовали и что не сработало, чувство того, чего бренд никогда бы не сказал. Работодатели, похоже, это видят. В докладе Всемирного экономического форума Future of Jobs Report 2025 креативное мышление входит в число навыков, значение которых, как ожидается, будет расти до 2030 года, наряду с ИИ и большими данными.

Практики замечают, когда компания об этом забывает. В феврале, как сообщило издание The Register, видеоплатформа Higgsfield удалила пост, в котором хвасталась, что её инструмент для моушн-дизайна покончил более чем с 20 творческими профессиями, после волны возмущения со стороны художников, которые им пользуются. Аарон Рабинович, руководитель Motion Management, написал, что праздновать конец карьеры художников «просто очень глупо и недальновидно», и добавил, что инструменты недостаточно хороши, чтобы оставить кого-то без работы.

Как хорошие команды работают с ИИ

Исследования подсказывают и то, как сохранить выигрыш без однообразия. Подумайте, прежде чем писать промпт: Доши и Хаузер описывают риск того, что авторы цепляются за идеи машины, поэтому первые идеи, угол зрения и референсы должны исходить от людей. Моллик описывает два стиля работы, которые оба показали хорошие результаты: кентавров, в работе которых есть «чёткая граница между человеком и машиной», и киборгов, которые сплетают одно с другим. Ни те ни другие не отдают решение машине.

На практике хорошие команды расширяют поле вместе с машиной и сужают его вместе с людьми. Они дают ей референсы вместо прилагательных, просят множество вариантов и выбрасывают большую часть. Они сравнивают свою работу с тем, что публикуют конкуренты, потому что опасность не в плохом результате, а в результате, который выглядит как у всех. А конкретный человек проверяет факты и даёт окончательное одобрение, потому что момент наибольшего доверия к инструменту и есть момент, когда критическое мышление ослабевает.

Где стоит crue

Мы используем ИИ для производства, вариантов и рутины и хотим, чтобы всё это становилось быстрее. В Reel идеи, референсы и стили, которые нужно зафиксировать, согласуются с человеком до начала работы, для каждой задачи выбирается лучшая модель, а каждое изображение и каждый ролик, которые идут в работу, выбирает человек. Машина создаёт варианты. Люди задают направление и говорят «нет».

ИИ сделал добротную работу изобильной. Именно поэтому люди, которые умеют сделать её конкретной, неожиданной и точной, ценятся выше, чем раньше.