Чтение в эпоху ИИ

Всем привет. Сегодня у нас тема, которая, ну, мне кажется, многих сейчас цепляет. Как вообще читать, как учиться, когда вокруг столько информации и ещё этот искусственный интеллект. Ну, повсюду он, да, тема горячая. И ведь не просто много информации, а есть ощущение, что она какая-то другая стала. Вот-вот. И даже термин появился информационное увидание. Звучит так не очень оптимистично. Мол, знания мельчают, глубина уходит. Да. Knowledge rot. Есть такое опасение.

Мы сегодня будем разбираться с этим, опираясь на видео Нейта Джонса. Называется Beat Knowledge Road. The three types of reading you need in the age of AI. То есть как победить это увидание и про три типа чтения в эпоху Ии. Отличный источник. Джонс интересно подходит к проблеме. И наша задача сегодня не просто пересказать, что он там говорит. Мы хотим копнуть прямо глубоко, детально разобрать его идею про эти три типа чтения. Что это за типы, как они между собой связаны? Совершенно верно. И самое главное, как их можно использовать на практике, чтобы и не пугал, а наоборот стал таким, ну, помощником в учёбе, в познании. В общем, ныряем в детали, погружаемся.

Так, давай начнём с этой отправной точки. Информационное увидание. Вот Wall Street Journal подхватили этот термин. В чём там суть их опасений? Ну, основная идея, как я понимаю, в том, что Ии он же обучается на существующих данных, так? Ну да, на огромных массивах текстов, картинок, всего, что люди создали. Вот и получается, что он в основном занимается тем, что а перерабатывает, комбинирует, суммирует то, что уже есть, понимаешь? То есть он не создаёт принципиально новое знание, а как бы, ну, переупаковывает старое. В этом и опасение WSJ, что из-за фокуса на кратких изложениях, на вот этих саре, которые ИИ так хорошо генерирует, мы перестаём обращаться к первоисточникам, глубоко вникать, и теряется контекст, нюансы и, возможно, потенциал для рождения чего-то действительно нового. Да, как будто знание начинает ходить по кругу, становится всё более разбавленным, что ли, поверхностным. Вот это и есть увидание. Звучит логично на первый взгляд, особенно когда видишь, как всё больше людей предпочитают получить краткую выжимку статьи, а не читать её целиком. Ну да, удобно же, быстро.

Но вот Нейт Джонс, он предлагает посмотреть на это, ну, под другим углом. И какой у него угол? Он говорит, что это больше похоже на, ну, такую, знаешь, моральную панику. Не впервые же мы паникуем из-за новых технологий. Это точно. Вспомнить хоть печатный станок, хоть интернет. Всегда были те, кто кричал, что всё пропало. Именно. И Джонс смещает акцент. Он говорит: "Ребята, проблема не столько в Ии, как в технологии". А в чём тогда? А в том, что у нас у людей, ну, не хватает навыков, чтобы эффективно работать с информацией в эту новую эпоху. Понимаешь? Наши привычки чтения, наши стратегии, они, возможно, устарели. То есть дело не в инструменте, а в пользователе, грубо говоря. Да, он считает, что это проблема нашего умения, нашей грамотности в работе с информацией, а не злой умысел ИИ, который хочет лишить нас глубины. Хм, интересный взгляд. То есть если WSJ видит внешнюю угрозу ИИ, то Джонс указывает на внутренний дефицит - наши навыки чтения и фильтрации. Но тут можно возразить, разве нет? Ведь дизайн платформ, то, как нам подают информацию, как работают те же ИИ-помощники, это же тоже влияет. Они могут подталкивать к поверхностности. Безусловно, влияет. Дизайн - это мощный фактор. И Джонс, я думаю, это не отрицает. Но его фокус на том, что находится в зоне нашего контроля. Мы не можем остановить развитие ИИ, но мы можем развивать свои навыки. Логично. То есть он призывает к активной позиции, да? И он ещё предполагает, что вот этот страх увидания, он может быть, ну, таким прикрытием для другого чувства. Чувство перегруженности. Перегруженностью информации. О, да, это знакомо, конечно. Нас просто захлёстывает поток, и справиться с ним сложно. Нужно учиться фильтровать, отсеивать, выбирать, чему уделить внимание. А это требует усилий. И проще сказать: "Ох уж это ИИ, все из-за него", чем признать, что это я не справляюсь с потоком и мне нужно менять свои подходы. Возможно, да. Проще найти внешнего виновника. Так что Джонс говорит: "Давайте не паниковать, а учиться читать по-новому, развивать адекватные навыки".

Хорошо. Это подводит нас как раз к необходимости понять, а как вообще чтение менялось. Прежде чем мы перейдём к трём типам Джонса, давай немного в историю заглянем. Ведь начиналось всё не с романов и стихов. Совершенно не с них. Изначально письменность - это была, по сути, внешняя память, способ зафиксировать то, что сложно удержать в голове или нужно передать точно. Какие-нибудь торговые записи, долги, именно торговые реестры, списки товаров, долговые расписки или, скажем, законы. Их нужно было зафиксировать слово в слово, чтобы все понимали их одинаково. Судебные протоколы, наверное, тоже обязательно. То есть основная функция была хранение и точное извлечение конкретной информации. Чтение как акт доступа к этой внешней памяти. Получается, чтение было очень утилитарным инструментом для функционирования общества, экономики, государства. Материалов для письма. Потом, конечно, печатный станок Гутенберга - это революция. Книги стали доступнее, круг читателей расширился, и тексты стали разнообразнее. Не только деловые записи и законы, конечно, религиозные тексты, философские, научные трактаты, потом художественная литература. Чтение стало выполнять гораздо больше функций. И вот сегодня мы читаем, чтобы, ну, чтобы что? Чтобы узнать новости, чтобы развлечься, чтобы погрузиться в другой мир, чтобы научиться чему-то новому, чтобы понять другую точку зрения, да, чтобы критически оценить аргументы, чтобы найти вдохновение, чтобы почувствовать эмпатию. Список можно продолжать долго. Функция чтения невероятно усложнилась. Но вот что интересно. Та самая первоначальная функция извлечения конкретной информации, она же никуда не делась. Никуда. Она просто стала одной из многих. И, кстати, с появлением интернета и поисковиков она снова вышла на передний план. Мы постоянно ищем конкретные факты, ответы на вопросы. Да, Google - это же, по сути, инструмент для извлечения информации в чистом виде. Верно. А теперь и предлагает ещё более продвинутые способы для этого. Так что история чтения - это история не только усложнения, но и трансформации старых функций. И вот эта утилитарная изначальная функция извлечения данных, она как-то связана с типами чтения, которые выделяет Джонс. К реальности и ИИ. Он предлагает три режима, чтобы мы могли сознательно выбирать, как читать тот или иной текст в зависимости от нашей задачи. Звучит как полезная карта для навигации в информационном потоке.

Давай тогда перейдём к первому типу. Ознакомительное чтение. Awareness reading. Что это? Это самый поверхностный уровень. Цель просто быть в курсе, быстро понять, о чём вообще идёт речь. Знаешь, как скользишь взглядом по заголовкам в новостной ленте. Ага. Или пролистываешь ленту в Твиттере. Ну, в X теперь уже, да? Или быстро просматриваешь содержание книги перед покупкой или перед экзаменом, чтобы просто освежить в памяти основные темы. Минимум усилий, максимум охвата по верхам. То есть глубина здесь не предполагается абсолютно. Задача быстро сориентироваться в теме, понять основной посыл, уловить ключевые слова, имена, концепции, не более того. Джонс приводит пример с той самой статьёй Wall Street Journal про увидание. Как он предлагает с ней обойтись? А он говорит: "Не обязательно читать её всё внимательно. Если ваша цель просто понять, о чём спор, в чём суть дискуссии, то можно попросить ИИ сделать краткое резюме. Именно ИИ выдаст основные пункты, и вы будете в курсе дела, не потратив, скажем, полчаса на чтение статьи, которая, по мнению Джонса, возможно, и не заслуживает такого глубокого погружения. Ого! То есть он тут ещё и качество самой статьи под сомнение ставит, да? И это довольно такой э смелый выпад, особенно в сторону журналистики, которая пишет про ИИ. Он намекает, что часто такие материалы, они сами по себе довольно поверхностны, недостаточно исследованы, и поэтому тратить на них время для глубокого, вдумчивого чтения - это нерационально. По его логике, да, лучше быстро ознакомиться с сутью с помощью ИИ и двигаться дальше. Он даже признаёт, что это может прозвучать провокационно, особенно для самих журналистов. Ну ещё бы. Получается, ознакомительное чтение - это такой быстрый фильтр, способ не утонуть в потоке. Да, это его основная функция, быстро отсеять то, что не требует глубокого внимания, и просто оставаться в информационном поле. Но тут же есть риск. Как определить, что вот этот материал он только для ознакомления, а вот этот заслуживает большего? Вдруг я отфильтрую что-то важное? Вот это ключевой вопрос и главная сложность этого подхода. Критерии отбора, они ведь во многом субъективны. Что важно для меня, может быть, не важно для тебя. И зависит от моих целей в данный момент. Конечно. Поэтому здесь нужно развивать, ну, своего рода интуицию, насмотренность. Умение быстро сканировать текст и оценивать его потенциальную релевантность и глубину. А комментарий Джонса про журналистику и ИИ. Насколько он справедлив, как думаешь? Действительно ли много поверхностных статей? Ну, скажем так, поток информации огромен и качество, конечно, разное. Есть глубокие аналитические материалы, а есть и быстрые новости, пересказы пресс-релизов, хайповые статьи. Разобраться в этом действительно непросто. То есть его критика, возможно, и резкая, но не совсем беспочвенна. Я бы сказала, она отражает реальную проблему, проблему навигации и оценки качества в этой сфере. Но, конечно, огульно обвинять всю журналистику тоже нельзя. Понятно. Значит, ознакомительное чтение - важный инструмент для фильтрации, но требует осторожности и развитого критического чутья. И есть риск остаться на поверхности. Да, это его главный недостаток. Сформировать мнение на основе одних только заголовков и кратких резюме - это прямой путь к поверхностному пониманию.

Хорошо. Двигаемся дальше. Второй тип - информационно-поисковое чтение. Information retrieval reading или Jones ещё называет это заполнение области domain completion. Да, здесь цель уже другая. Не просто быть в курсе, а найти и извлечь конкретную информацию. Факты, данные, ответы на чётко поставленные вопросы. Похоже на то, как мы пользуемся поисковиками. Задал вопрос, получил ответ. Очень похоже. Только здесь мы применяем этот подход не ко всему интернету, а, например, к конкретной книге или большому документу. И ИИ здесь выступает в роли такого движка ответов engine, как говорит Джонс. То есть я могу спросить у ИИ что-то по содержанию книги, и он найдёт мне ответ прямо в тексте. Именно. И это меняет само взаимодействие с текстом. Джонс даже упоминает термин IO Engine Optimization, то есть оптимизация контента не под поисковики вроде Google, а под вот такие движки ответов, как Perplexity или чатботы. Интересно, а какой пример Джонс приводит для этого типа чтения? Он берёт книгу AI Literacy Fundamentals Бена Джонса, однофамилец, кажется, и говорит: "Предположим, вы уже что-то знаете об ИИ, но хотите разобраться в конкретных вещах, например, как работают токены или как предсказывается следующее слово в языковой модели. И вместо того, чтобы читать всю книгу подряд, да, вы можете обратиться к ИИ, сказать ему: 'У меня вот такой уровень знаний. Объясни мне, пожалуйста, концепцию токинизации, основываясь на вот этой книге.' Или расскажи про архитектуру трансформеров, ссылаясь на главу такую-то." То есть ИИ будет искать и извлекать нужные фрагменты из книги под мой запрос. Да, он будет целенаправленно читать текст за вас, чтобы найти ответ на ваш вопрос. Это и есть заполнение области. Вы закрываете конкретный пробел в своих знаниях, в своей доменной области. И информация здесь воспринимается как, как Джонс говорит, токены. Да, он использует эту метафору не в смысле токенов ИИ, а в смысле отдельных единиц знания, которые вам нужны для решения конкретной задачи. Вы как бы собираете нужные токены информации из текста. Звучит очень эффективно, особенно если книга большая, а мне нужно всего несколько фактов. В этом и преимущество. Экономия времени колоссальная. Плюс ИИ может делать это очень точно, если модель хорошая и запрос чёткий. А что насчёт рекомендаций? Джонс упоминал, что ИИ может и другие книги посоветовать. Да, это ещё одна интересная возможность. Он провёл эксперимент с Perplexity, попросил порекомендовать книги по определённой теме, связанные с той, что он скармливал ИИ. И какой результат, по его словам, очень хороший. 29 из 30 рекомендаций были точными и релевантными, но но одна рекомендация была галлюцинацией. ИИ просто выдумал книгу, которой не существует. Опа, вот тебе и точность. Вот именно. Это очень важное напоминание, и ИИ может ошибаться, галлюцинировать. Поэтому любая информация, полученная таким способом, особенно если это факты или рекомендации, требуют обязательной проверки. Слепо доверять нельзя. То есть инструмент мощный, но использовать его нужно с умом и критическим отношением. Абсолютно. Эта аналогия с токенами информации, она удобная, но немного механистическая, да? Мы берём нужный кусочек, используем его, но при этом легко потерять общий контекст, целостную картину, которую автор выстраивал. Да, когда читаешь книгу последовательно, ты следишь за развитием мысли, видишь связи между главами, погружаешься в аргументацию. При извлечении отдельных токенов этот слой понимания может ускользнуть. Значит, плюсы - скорость, эффективность, таргетированность, минусы - риск поверхностности, потери контекста и, конечно, ошибки самого ИИ. Совершенно верно. И этот тип чтения - это, по сути, такое современное технологически усиленное воплощение той самой исторической функции чтения, извлечения данных, о которой мы говорили. Понятно?

И тогда остаётся третий тип, самый глубокий. Коннектомное чтение. Коннектомридинг. Да, Джонс называет его именно так. Коннектомное. И это название не случайно. Намек на коннектом мозга, на сеть нейронных связей. Именно. Он хочет подчеркнуть, что такое чтение - это не просто получение информации, это процесс, который буквально меняет наш мозг. Он формирует новые, укрепляет старые нейронные связи, создаёт сложную, взаимосвязанную сеть понимания по теме. То есть это чтение для осмысления, для построения собственной картины мира, да, для глубокого понимания идей, для установления связей между разными концепциями, для интеграции нового знания в то, что мы уже знаем. Это чтение, которое ведёт к инсайтам, к ахамоментам. Звучит энергозатратно. Очень. Джонс прямо говорит об этом. Мозг во время такой интенсивной когнитивной работы потребляет значительно больше глюкозы. Это требует сознательных усилий, концентрации, времени. То есть это не то чтение, которым можно заниматься на бегу между делом? Абсолютно нет. Это требует выделенного времени, тишины, сосредоточенности. И именно поэтому, как опасаются многие, как намекает Джонс, этот тип чтения сейчас под угрозой, потому что он требует усилий. А мы живём в культуре, которая ценит скорость и лёгкость. Да. Наше естественное стремление экономить энергию, плюс постоянное отвлечение, плюс доступность быстрых ответов ИИ. Всё это может отбивать охоту, погружаться во что-то по-настоящему глубоко. Проще же спросить у чатбота. Но ведь именно такое чтение, наверное, и ценят больше всего преподаватели, учёные, те, кто работает со знанием профессионально. Конечно, это основа критического мышления, анализа, синтеза. Это то, что позволяет не просто потреблять информацию, а генерировать новые идеи, видеть неочевидные связи. Какие книги с Джонс рекомендуют для такого коннектного чтения? Он приводит два примера. Первый - это книга Итона Моллика Cointelligence. Это книга об ИИ, о взаимодействии человека и машины. И почему её нужно читать именно коннектно? Потому что Моллик выстраивает свою аргументацию последовательно, развивает её от главы к главе. Чтобы по-настоящему понять его идеи, нужно проследить весь ход его мысли. Джонс отмечает, что книга написана доступно, но при этом она глубокая и требует именно такого погружения от корки до корки. А второй пример? А второй - это книга Ричарда Хэминга The Art of Doing Science and Engineering. Искусство заниматься наукой и инженерией. Она не про ИИ напрямую. Нет, это более фундаментальный текст. О том, как мыслить, как решать сложные проблемы, как делать открытия в технических областях. Это классика, изданная Stripe Press. И для кого она? Тоже для всех. Джонс рекомендует её для глубокого чтения тем, кто серьёзно занимается технологиями, науками, инженерией. Это книга, которая закладывает основы мышления. Она требует не просто прочтения, а проработки, обдумывания. То есть эти два примера показывают, что коннектомное чтение может быть разным: для понимания конкретной актуальной темы (Моллик), и для освоения фундаментальных принципов (Хэминг). Именно. Но в обоих случаях цель не просто собрать факты, для этого есть информационно-поисковое чтение, а построить глубокое, структурированное, связанное понимание, создать тот самый коннектом в голове. И вот это, наверное, и есть тот тип чтения, который, как боятся критики вроде WSJ, может исчезнуть из-за ИИ. Да, опасения касаются в первую очередь именно его, что мы разучимся или просто перестанем прилагать усилия для такого глубокого погружения. "Боки бур" для создания фундамента, "конектомная". Отличные метафоры. Да, именно так. И ключевая мысль Джонса, если я правильно его понимаю, в том, что ИИ не отменяет эти инструменты. Он просто меняет контекст их использования и требует от нас более осознанного выбора, когда какой инструмент применять. Совершенно верно. Проблема по Джонсу не в ИИ, а в нашей пассивности. Если мы просто пассивно потребляем то, что нам выдаёт ИИ, если мы не выбираем сознательно режим чтения под задачу, вот тогда мы становимся плохими читателями. А если мы активно используем ИИ и как он может помочь? Вот тут Джонс оптимист. Он считает, что активное использование AI может даже улучшить наши навыки чтения. Например, используя AI для ознакомительного чтения, мы освобождаем время и силы для коннектомного. Используя AI для поиска фактов, мы можем быстрее заполнить пробелы и перейти к более глубокому анализу. То есть как инструмент для оптимизации процесса чтения. Да. Но главная проблема, которую AI не решает, а наоборот обостряет - это проблема фильтрации, потому что AI генерирует ещё больше информации, тех самых токенов, как он их назвал. Именно поток становится ещё более мощным. И поэтому наша главная задача сейчас научиться в этом потоке ориентироваться, эффективно отсеивать шум, находить действительно ценный сигнал. Навык фильтрации становится критически важным. И здесь Джонс приводит интересную аналогию про рынок труда. Да, с ИИ с генерированием резюме. Представь себе рекрутера. Раньше он получал, ну, скажем, 100 резюме, написанных людьми разного качества. А теперь, а теперь он может получать 1.000 резюме, и многие из них будут идеально написаны с помощью ИИ. Красивые формулировки, все ключевые слова на месте. И как за этим фасадом разглядеть реального человека, реальные навыки, опыт? Вот возникает кризис отсева, кризис фильтрации. Рекрутерам становится гораздо сложнее найти по-настоящему подходящих кандидатов среди этого потока идеальных, но часто безликих резюме. И что делает бизнес? Как он адаптируется? Ищет новые подходы, больше внимания уделяется собеседованиям, тестовым заданиям, проверке рекомендаций. Иногда даже используют другой ИИ, чтобы попытаться отсеять резюме, написанное первым ИИ. Забавно. Борьба ИИ с ИИ. Да, но суть в том, что бизнес адаптируется. Он ищет способы проникнуть за фасад, оценить реальное качество. И Джонс проводит параллель с нами, читателями. Именно. Он говорит: "Мы сейчас в похожей ситуации. Мы сталкиваемся с таким же кризисом отсева информации. Поток огромен, и многое в нём выглядит привлекательно, но не всё имеет реальную ценность или глубину. И нам нужны свои стратегии адаптации, свои фильтры. Да. И вот тут-то и вступают в игру три типа чтения: агрессивная фильтрация через ознакомительное чтение, целенаправленный поиск нужного через информационно-поисковое и глубокое погружение в самое ценное через коннектомное. Это и есть наши стратегии выживания и процветания в этом информационном потопе. А ИИ в этой картине он враг или помощник. Он может быть и тем, и другим. Зависит от того, как мы его используем. Если пассивно, он может усугубить проблему. Если активно и осознанно, он может стать мощным помощником. Джонс использует термин Итона Моллика "соинтеллект". Соинтеллект, то есть не просто инструмент, а партнёр по мышлению. В каком-то смысле, да. Помощник, который берёт на себя рутинные задачи, быстрый обзор, поиск фактов, освобождая наши когнитивные ресурсы для более сложной работы, для глубокого осмысления, для установления связей, для творчества.

Хорошо. Идея ИИ как соинтеллекта излучить привлекательно, но давай вернёмся к аналогии с рекрутерами. Они ищут подлинность за идеальным резюме. А как нам, читателям, искать эту подлинность и глубину в тексте? Особенно, если он может быть создан или улучён ИИ. Мы же не можем прособеседовать статью или книгу. Прямой перенос, конечно, невозможен. Мы не можем задать тексту уточняющие вопросы в реальном времени, так как рекрутер кандидату. Но сам принцип поиска глубины за фасадом, он применим. И как это может выглядеть на практике для читателя? Ну, во-первых, это более строгий отбор того, на что тратить время для коннектомного чтения. Не бросаться на всё, что выглядит блестяще, искать авторов с репутацией, проверять источники, смотреть на аргументацию, насколько она глубока, оригинально подкреплена фактами. То есть развивать критическое мышление ещё до начала чтения. На этапе выбора обязательно. Во-вторых, использовать ИИ для предварительной оценки. Например, попросить сделать саммари и посмотреть, есть ли там вообще интересные мысли или это просто набор общих фраз, или задать ИИ пару каверзных вопросов по тексту и посмотреть, как он ответит. Это может дать представление о глубине материала. Использовать ИИ как инструмент для, ну, скажем так, первичного скрининга текста. Да, именно. Но опять же, не доверять этому скринингу слепо. В-третьих, всегда проверять факты, особенно если текст касается важной для вас темы или вы используете его для принятия решений. Здесь информационно-поисковое чтение и фактчекинг с помощью ИИ и других источников - наши главные союзники. И самое главное - инвестировать время и силы в глубокое чтение того, что прошло этот отбор. Да, осознанно выделять ресурсы на коннектомное чтение того, что действительно важно, что резонирует с нашими целями, что обещает обогатить наше понимание. Вот эти три типа чтения - это не просто классификация, это активный набор стратегий для навигации и фильтрации в новой реальности. Значит, если обобщить, ключевые навыки, которые нам нужны сейчас - это умение быстро фильтровать (ознакомительное чтение), умение точно находить нужное (информационно-поисковое), умение глубоко погружаться (коннектомное) и, конечно, критическое мышление на всех этапах. Плюс активное, а не пассивное взаимодействие с AI. Всё так.

Но Джонс добавляет ещё один компонент, возможно, самый важный. И что же это? Внутренняя мотивация, любознательность, страсть к теме. А это почему так важно? Разве навыки - это не главное? Навыки важны, но без топлива они не работают. Особенно, когда речь идёт о коннектомном чтении, которое требует усилий, преодоления трудностей. Что заставит нас тратить глюкозу на глубокое осмысление сложной книги об ИИ, например? Ну, интерес, желание разобраться. Вот именно любознательность, искренний интерес. Страсть к познанию - это то, что даёт нам энергию для глубокого погружения. Это то, что помогает не сдаваться, когда сложно, задавать правильные вопросы, искать неочевидные связи. Без этого внутреннего огня навыки остаются просто, ну, потенциалом. То есть страсть - это не просто эмоция, а когнитивный усилитель. Можно и так сказать. Она помогает фокусироваться, она стимулирует память, она делает процесс обучения более осмысленным и, ну, приносящим удовлетворение, в конце концов. Особенно в таких сложных и быстро меняющихся областях, как ИИ, где постоянно нужно учиться новому, без внутренней мотивации легко потеряться или скатиться к поверхностному потреблению. Джонс ещё связывает это с проблемами в образовании. Он упоминает студентов, которые используют ИИ, чтобы, ну, просто писать эссе по шаблону. Да, и это реальная проблема для многих преподавателей сейчас. Как оценивать работы, если непонятно, кто их написал: студент или машина? Но Джонс и тут смещает акцент, верно? Он говорит, что проблема не только в студентах и ИИ. Да, он задаётся вопросом: "А может дело ещё и в самих заданиях, если задание - это рутинное эссе, которые легко автоматизировать, которое не требует от студента реального глубокого осмысления, собственной позиции, борьбы с материалом, то стоит ли удивляться, что студенты ищут лёгкий путь?" То есть он призывает пересмотреть и сами образовательные подходы, ставит такие задачи, которые ИИ не сможет выполнить так же хорошо, как человек, вложивший душу и мысли. Именно задачи, которые требуют критического анализа, синтеза идей, оригинальности, выражения собственной точки зрения, основанный на глубоком понимании, задачи, которые пробуждают ту самую страсть к познанию. Возрождать интерес к предмету, а не просто требовать выполнения формальных заданий. Да, и это подводит нас к ещё одной важной мысли Джонса. Переход от потребления к созданию. Что он имеет в виду? Что настоящее глубокое чтение и осмысление, он там использует метафору магической компостной кучи. Компостной кучи. Интересно, да? Ну, в том смысле, что мы собираем разную информацию, разные идеи, они там внутри нас как-то перерабатываются, взаимодействуют, перегнивают, да, и на выходе получается что-то новое. Плодородная почва для собственных идей. Вот именно этот внутренний процесс переработки, синтеза, он рождает потребность не просто хранить это знание, а высказаться, поделиться своим уникальным пониманием, своим видением, которое родилось из этого глубокого взаимодействия с материалом. То есть глубокое чтение стимулирует не только понимание, но и творчество, желание внести свой вклад. Да, это переход от пассивного потребителя информации к активному создателю идей, текстов, решений. Это органический процесс, который сильно отличается от механического извлечения токенов при информационно-поисковом чтении. Получается, страсть и любознательность не только помогают читать эффективно, но и запускает вот этот процесс компостирования, который ведёт к генерации чего-то своего. Я думаю, да, они катализаторы этого процесса. И предложение Джонса перестроить образование вокруг страстей и задач на глубокое осмысление, хоть и звучит, возможно, и идеалистично для массовой системы, Угу. Но сама идея важности мотивации и смысла, она ведь очень актуальна, особенно когда рутинные задачи всё больше автоматизируются. Безусловно, в мире, где ИИ может сделать многое за нас, наша уникальная человеческая способность глубоко понимать, чувствовать страсть и создавать на этой основе что-то новое становится ещё более ценной.

Хорошо. И осталась ещё одна довольно захватывающая перспектива, которую Джонс связывает с ИИ. Это помощь в соединении знаний из разных областей. Да, это очень интересный момент. Он предполагает, что продвинутые ИИ-модели, особенно будущее вроде гипотетической GPT5 Pro, о которой он упоминает, смогут находить связи там, где мы их раньше не видели, между разными дисциплинами, разными областями знаний. Именно потому, что ИИ может прочитать и проанализировать огромные объёмы информации из совершенно разных сфер, с которыми один человек просто физически не справится, и он может находить неочевидные параллели, аналогии, структурные сходство. Звучит как инструмент для междисциплинарных исследований на стероидах. В каком-то смысле. Джонс приводит свой личный пример довольно любопытный. Расскажи. Он изучал шведский язык, а до этого у него был опыт изучения индонезийского. Это языки из совершенно разных групп с разной структурой. Ну да, шведский, германский, индонезийский, австронезийский. Мало общего на первый взгляд. Вот и он не мог найти никаких учебных материалов, которые бы помогали учить шведский, опираясь на знание индонезийского. Никто таких параллелей не проводил. Логично. Это довольно экзотическая пара, да? И тогда он обратился к ИИ. Он описал свой запрос: "Я знаю индонезийский, вот на таком уровне. Я хочу выучить шведский. Помоги мне составить план изучения шведской грамматики, проводя аналогии и используя мои знания индонезийского там, где это возможно". И что? И справился, по словам Джонса, да. ИИ смог найти какие-то структурные моменты, способы объяснения грамматических явлений шведского через призму того, что Джонс уже знал из индонезийского. Он создал для него персонализированный подход. Надо же. То есть ИИ соединил две далёкие области знаний по запросу пользователя. Да. И Джонс подчёркивает важный нюанс. Возможно, очень крутой лингвист-полиглот, знающий обе эти группы языков, тоже смог бы это сделать. Это не то, чтобы сверхчеловеческое открытие, но но ИИ сделал это доступным для не эксперта, для обычного человека, у которого есть специфический запрос на стыки областей. ИИ выступил как катализатор и персонализатор этого междисциплинарного соединения. Это меняет дело. То есть ИИ им может помочь нам находить и использовать связи, которые раньше были доступны только узким специалистам. Потенциально, да, это открывает возможности для людей, интересующихся темами на стыке наук, искусств, чего угодно. Если у вас есть страсть какой-то такой гибридной области, то можно использовать ИИ как партнёра для исследования, задавать ему вопросы о связях, просить найти аналогии, помочь сформулировать гипотезы. Именно. Джонс призывая к: Если у вас есть такой интерес, читайте глубоко в обеих областях всеми тремя способами, а потом используйте ИИ, чтобы столкнуть эти знания, поискать новые неожиданные ракурсы. Звучит как приглашение к творческому эксперименту. Да, но здесь Джонс делает очень важную оговорку. Какую? Нужно чётко понимать разницу между вот таким соединением существующего человеческого знания для генерации новых гипотез или подходов и необоснованными заявлениями не специалистов о том, что они сделали фундаментальный прорыв в науке с помощью ИИ. А, ну да, пример с новой физикой, придуманной не физиками с помощью чатбота. Именно. Джонс предостерегает от этого. Речь не идёт о том, чтобы ИИ заменил строгий научный метод, эксперименты, экспертную оценку. Речь идёт о том, чтобы использовать его как инструмент для исследования связей внутри накопленного человечеством знания, особенно на стыках дисциплин, где экспертам из одной области может не хватать знаний из другой. Да, но не стоит думать, что ИИ сейчас может выйти за пределы того, что знают лучшие эксперты в своих областях. Джонс упоминает скептизм физиков и математиков по этому поводу, и он вполне оправдан. То есть ИИ - это помощник в комбинаторике и поиске связей, но не генератор принципиально новых законов природы. Пока, во всяком случае, именно так. Помощник для формулирования интересных вопросов, гипотез, для взгляда под новым углом. А проверка этих гипотез - это уже дело науки и экспертов. Интересно, что сам Джонс свою вот эту концепцию трёх типов чтения, он её придумал не то чтобы с помощью ИИ, а как. Он говорит, что она родилась скорее в споре с ИИ. Его не устраивало, по как ИИ суммирует и представляет информацию, ему казалось это слишком поверхностным, и его собственная страсть к теме чтения, к пониманию того, как мы учимся, заставила его искать свою модель, свою структуру. Какой отличный пример. То есть взаимодействие с ИИ, даже если оно критическое, конфликтное, может стать толчком для собственного мышления. Получается так. Если у тебя есть глубокая вовлечённость, страсть, своя точка зрения, то общение с ИИ может помочь тебе её отточить, сформулировать яснее, даже если ты с ним не согласен. Да, это показывает, что ИИ не обязательно должен быть просто послушным исполнителем. Он может быть спарринг-партнёром для мысли. Если мы подходим к этому взаимодействию активно и критически. И опять же в основе та самая страсть, глубокая заинтересованность. Без неё спор с ИИ вряд ли приведёт к рождению новой концепции. Скорее всего, нет. Так что возвращаясь к общей картине, ИИ может быть инструментом для междисциплинарного синтеза, но генерация действительно глубоких оригинальных идей и концепций - это всё ещё результат работы человеческого разума, подпитываемого любознательностью и страстью.

Хорошо, давай попробуем подвести итог нашему сегодняшнему глубокому погружению. Какое главное послание мы можем вынести из идеи Нейта Джонса и нашего разбора? Ну, мне кажется, первое и самое важное - не поддаваться панике по поводу информационного увидания. Это не фатальный диагноз. То есть ИИ - это не конец глубокого чтения и настоящего знания. Нет, это новый контекст, новые вызовы, да, но и новые возможности. И этот контекст требует от нас адаптации, адаптации наших навыков, чтения и работы с информацией. И ключ к этой адаптации в чём? В осознанности и проактивности. Перестать быть пассивными потребителями контента, в том числе и сгенерированного. А вместо этого активно развивать навыки фильтрации, сознательно выбирая подходящий инструмент, тип чтения для каждой конкретной задачи. Ознакомительная для быстрого обзора, информационно-поисковая для фактов, коннектомная для глубины. И использовать ИИ как помощника в этом процессе, как тот самый соинтеллект, да, как активного помощника, который может взять на себя часть работы, но под нашим контролем и с нашей критической оценкой. Не слепо доверять, а сотрудничать. И не забывать про главный двигатель всего этого, про любознательность и страсть. Они наше топливо. Они помогут не только эффективно читать и учиться в новую эпоху, но и найти свой собственный голос в этом информационном шуме. Перейти от потребления к осмыслению и, возможно, к созданию чего-то своего. Именно не просто усваивать чужие токены, а выращивать свою компостную кучу и делиться её плодами. Отлично сказано.

И тогда, как мы обычно делаем, финальная мысль, что-то, над чем стоит подумать после нашего разговора. Давай свяжем это с последней идеей о соединении знаний. Вот такой вопрос для самостоятельного размышления. А какие конкретные области знаний, которые интересны лично вам, но которые кажутся далёкими друг от друга, можно было бы попробовать столкнуть или соединить, используя ИИ как партнёра по мышлению? Да, не обязательно ждать прорывов, просто подумать, а какие неожиданные вопросы могут родиться на стыке, скажем, истории музыки и теории игр, или биохимии и городского планирования, или вашей профессиональной сферы и вашего хобби. Поэкспериментировать с ИИ, задавая ему вопросы об этих связях, посмотреть, какие аналогии он предложит, именно какие новые перспективы это может открыть. Может быть, это не приведёт к Нобелевской премии, но может запустить очень интересный мыслительный процесс и помочь взглянуть на привычные вещи совершенно по-новому. Такой вот челлендж для ума. Отличный челлендж. Спасибо. Было очень интересно и глубоко. Взаимно. Тема действительно важная.