Исследователи провели пять экспериментов с участием 3132 человек, чтобы выяснить, как доступ к языковым моделям влияет на готовность признавать неопределенность. В тестах использовались модели Step 3.5 Flash, GPT-5.5, Claude 4.6 Sonnet и Gemini 3.5 Flash. Участникам предлагались вопросы, на которых нейросети часто ошибаются, например, о деталях визуального ряда в фильмах.
В контрольной группе без ИИ участники воздерживались от ответа в 36–44 процентах случаев. При наличии доступа к ИИ этот показатель падал до 3–6 процентов. Уверенность участников при использовании ИИ возрастала с 29,6 до 75,9 балла из 100, однако доля правильных ответов снижалась с 27,6 до 10,0 процента. Люди отвечали чаще, но ошибались значительно больше.
Финансовые стимулы, при которых участники получали или теряли по 10 центов за ответ, не решили проблему. Хотя стимулы немного повышали готовность воздержаться от ответа, показатели оставались ниже, чем в группе без ИИ. Даже автоматическая демонстрация ответов ИИ не меняла ситуацию: отказ от суждения падал до 1–7 процентов.
Авторы связывают это с явлением «эпистемии», когда пользователи принимают ответы ИИ за верные из-за их убедительного тона. В отличие от обычного взаимодействия с советчиками, где люди склонны критически оценивать рекомендации, здесь пользователи делегируют принятие решений системе, которая всегда дает ответ, даже если не обладает нужной информацией.
Дополнительные исследования, включая работы Swiss Business School и Microsoft, подтверждают связь между использованием ИИ и снижением критического мышления. Делегирование когнитивных задач нейросетям может уменьшать настойчивость при решении проблем. При этом уровень образования выступает как фактор, помогающий сохранять когнитивный контроль.
