Может ли нейросеть усиливать когнитивные искажения в бизнес-решениях

Всё чаще на бизнес-совещаниях нейросеть упоминается с интонацией, с которой раньше говорили «позовите аудитора» или «покажите финансовую модель». Она всегда готова к презентации. Удобная. Вежливая. И, как уверяет маркетинг, беспристрастная. Вот только в этом удобстве есть подвох: выносить суждения за человека — особенно в условиях неопределённости — значит неизбежно касаться не цифр, а логики, в которой цифры интерпретируются. А логика у всех своя.

Иллюзия объективности: искусственный интеллект не знает, что он предвзят
Один из самых распространённых когнитивных перекосов, усиливаемых нейросетью, — ощущение, что она предлагает «объективное» решение. На самом деле алгоритм просто отзеркаливает паттерны, заложенные в обучающей выборке. Если в этих данных изначально были искажения — например, смещение в сторону определённых сегментов клиентов, — модель продолжит это смещение как норму. Под «капотом» холодной логики живут статистические догадки, собранные из прошлого. И если бизнес надеется на «нейтральный» анализ, он может получить цифровую форму старой ошибки — только теперь с графиком.

Ускорение интуитивных решений: когда “кажется” становится “рекомендовано”
Нейросеть хорошо работает в режиме дополнения — но не в режиме автопилота. Проблема начинается, когда руководитель получает предложение от искусственного интеллекта и, вместо того чтобы переосмыслить, соглашается без раздумий. Почему? Потому что “высказался не человек, а машина”. Это ускоряет принятие решения, но снижает глубину анализа. Особенно опасно в ситуациях, где «человеческое чутьё» нужно не заменить, а дополнить. Вместо того чтобы задать себе вопрос «что я упускаю?», пользователь модели видит галочку: «всё проверено». А на деле — просто не замечено.

Подтверждение своих гипотез: нейросеть как дорогое “да, вы правы”
У нейросетей есть архитектура. А у пользователей — ожидания. Когда предприниматель запускает запрос с определённым формулированием, он часто не ищет альтернатив, а хочет убедиться в своей правоте. Нейросеть легко подстраивается под эту логику: обученные языковые модели склонны подтверждать доминирующий запрос, особенно если он подан в уверенной форме. Нейросеть не спорит, не сомневается, не задаёт уточняющих вопросов. Она соглашается. А значит — укрепляет иллюзию уверенности там, где стоило бы притормозить.

Иллюзия объективности: если ответ дал алгоритм — значит, всё честно
Вера в нейросеть как в беспристрастного судью — один из самых устойчивых мифов среди тех, кто не писал ей сотни запросов. Модели обучаются на человеческих текстах, а значит, унаследовали весь набор предвзятостей, искажений, перекосов. Они могут маскировать их под объективность, выдавая отредактированное и гладкое, но при этом по-прежнему когнитивно окрашенное. Опасность в том, что предприниматель воспринимает высказывание не как вероятностную гипотезу, а как готовую рекомендацию. И дальше уже ошибается не сам, а “по алгоритму”. Ответственность размазывается — а ошибки, наоборот, становятся чётче.

Эффект ложной полноты: когда кажется, что учёл всё
Нейросети умеют быть убедительными. Форматированная, структурированная выдача создаёт ощущение, что информация исчерпывающая. Но модель никогда не знает, чего она не знает. Она не предупредит, что в региональной практике уже три месяца действует новая норма, или что в команде контрагентов назревает корпоративный кризис. Иллюзия полноты информации мешает задать дополнительные вопросы и выйти за рамки “поисковой” логики. Предприниматель начинает действовать по шаблону, полагаясь на кажущуюся завершённость. А за этим часто следует не ошибка, а серия — потому что она встроена в само основание выбора.

Юлиана Гиндуллина