Парадокс изобилия: как переизбыток информации порождает смысловой голод

Сегодня я размышляла о том, как внедрение ИИ трансформирует жизнь человека.

Искусственный интеллект уже прочно обосновался во многих сферах, значительно ускорив привычные процессы. Например, для работы над будущей книгой мне требовался огромный объем информации — и ИИ справился с этим гораздо быстрее, чем я сама. Он нашел максимум источников для дальнейшего моего изучения. Однако, наряду с очевидными плюсами, существуют и минусы, о которых нельзя забывать.

Здесь я излагаю сугубо свои личные мысли и свое мнение. И многие могут быть не согласны с ним. Но я всегда готова к диалогу, потому что в таких дискуссиях рождается истина.

Люди перестали гнаться за информацией, ее в нашей жизни уже переизбыток. Если человек не имеет навыка фильтровать информацию, он чаще всего попадает под влияние легкого, «дешевого» дофамина. Листая ленту в соцсетях и потребляя не нужную в данный момент информацию, или идя в чат с ИИ, мы думают, что познаем что-то новое и обучаемся. Но на самом деле человек просто «убивает» время развлеканием себя. Я не буду спорить, в соцсетях есть много полезного, но когда часами лежишь и просто листает и читаешь все подряд, так себе развлечение. Это можно сравнить с тем, как если бы мы к себе в желудок «толкали» все подряд без разбора. Думаю, все знают, что будет.

Зрение — главный сенсорный канал. По некоторым оценкам, через зрительную систему каждую секунду проходит порядка 10–40 Мбит (а в некоторых расчётах — ещё больше). За день это выходит на десятки или сотни терабит.

Информация «записывается» через изменение силы связей (синапсов), Большая часть сенсорных данных фильтруется на ранних этапах и никогда не доходит до высших отделов коры. Вот и все, прочитанная информация нигде не «зацепилась». А чтобы проверить это, попробуйте вспомнить, что вы вчера читали в ленте - какие посты, про что, какова мысль данных постов. Уверена, что большинство ответит, что не помнит.

К чему я все это. К тому, что ИИ обесценил «знание» как таковое. Люди устали от информации. Они знают, что делать, но как, не понимают.

Именно поэтому сегодня так часто звучит запрос «я не знаю, чего хочу». И это не про отсутствие информации. Здесь про не понимание что делать и как. Потому что знаний стало слишком много и ни одно из них не говорит: «Тебе - вот это. А тебе-вот такое. Начни с этого шага».

Мой вывод таков:

Информации стало слишком много.

«Еще в 1971 году Герберт Саймон предвидел последствия подобного рода ситуации и обобщил их в терминах «информационной перегрузки»: «богатство информации означает недостаток чего-то еще: дефицит того, что потребляет информация. То, что потребляет информация, довольно очевидно: она поглощает внимание своих получателей. Следовательно, обилие информации порождает недостаток внимания» [Simon, 1971, 40]. Впоследствии Майкл Голдхабер для описания данного явления ввел термин «экономика внимания», которое вошло в широкий научный оборот.»

Сам термин независимо друг от друга ввели Георг Франк и Майкл Голдхабер. Франк использовал этот термин в работе 1993 года «Экономика внимания».Голдхабер ввёл понятие в 1997 году и использовал его как альтернативу термину «информационная экономика».

"Сегодня в мире, где информации производится больше, чем человек когда-либо может потребить,возникает дефицит внимания, который нарастает с увеличением объемов доступной информации" [Goldhaber, 1997].

Парадокс цифровой эпохи в том, что искусственный интеллект обострил проблему смыслового голода, дав нам доступ к данным.Мы перестали гнаться за информацией, столкнувшись с ее переизбытком, и мозг, перегруженный десятками терабайт визуального шума, выбирает путь наименьшего сопротивления — погоню за «дешевым дофамином» бесконечной ленты. В результате знания не усваиваются: информация потребляется, но нигде не «зацепляется», оставляя лишь иллюзию развития и понимания.

ИИ обесценил «знание», но очень повысил ценность «понимания». Будущее принадлежит тому, кто научится задавать правильные вопросы и переводить данные в осмысление собственных действий.

Наглядный пример: человек, мечтающий сменить профессию, может за вечер попросить нейросеть составить список из ста востребованных специальностей, подобрать под каждую курсы и написать бизнес-план. У него на руках будут терабайты структурированной информации, но наутро он останется на том же месте. Он не начнет действовать, потому что массив данных не ответил на главный вопрос: «А что из этого нужно именно мне, с учетом моего характера и готовности рисковать?» — и не превратил теорию в простое первое действие, например, «позвонить бывшему коллеге, который уже ушел в эту сферу».

Тут есть над чем задуматься......