Думать — всё ещё наша работа. Как прокачать критическое мышление, чтобы отличать факты от галлюцинаций AI
AI стал частью нашей повседневности: пишет тексты, придумывает идеи, объясняет сложные темы. Но есть одна серьёзная проблема — склонность к так называемым «галлюцинациям». Джипити или Грок запросто выдадут ложные факты, придумают источники или исказят причинно-следственные связи. Если принимать всё на веру, легко попасться на удочку — точно как с пропагандой или мошенниками.
AI стал частью нашей повседневности: пишет тексты, придумывает идеи, объясняет сложные темы. Но есть одна серьёзная проблема — склонность к так называемым «галлюцинациям». Джипити или Грок запросто выдадут ложные факты, придумают источники или исказят причинно-следственные связи. Если принимать всё на веру, легко попасться на удочку — точно как с пропагандой или мошенниками.
Примечание Adviser
В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Содержание
Ключевой инструмент, который помогает не обмануться, — критическое мышление. Оно одинаково полезно против манипуляций в медиа, фейковых новостей, шарлатанов и слишком убедительных ответов искусственного интеллекта.
Зачем критическое мышление в эпоху AI
Мы привыкли доверять уверенным формулировкам. AI этим активно пользуется: пишет грамотно, логично и иногда даже чересчур убедительно. Но сила критического мышления в том, что оно учит не верить на слово.
Аргумент ≠ истина. Красивая подача не гарантирует правильности. Даже ChatGPT может уверенно назвать дату, которой никогда не существовало.
Ошибки рассуждений. Ложные дихотомии, «аргументы к авторитету», подмена понятий — всё это встречается не только в рекламе и политике, но и в ответах моделей.
Источники решают. Без ссылок и проверок невозможно понять, насколько надёжен текст.
AI облегчает и ускоряет работу, помогаеть находить идеи и даже объясняет сложные концепции. Но именно критическое мышление даёт вам фильтр, который отсекает галлюцинации от фактов.
Как подходить к ответам AI критически
Вот несколько принципов, которые работают всегда:
Разложите текст на аргументы. Попробуйте выделить тезис, доводы, примеры. Это помогает увидеть, где модель перескакивает от посылки к выводу.
Проверьте ошибки. Используйте списки логических софизмов: часто AI выдаёт «ложную причинность» или «аргумент к большинству».
Оцените риски. Если речь идёт о медицине, финансах или праве, перепроверка должна быть вдвое тщательнее.
Фиксируйте неопределённость. Иногда лучшее решение — признать, что данных недостаточно, а не соглашаться слепо с моделью.
Эти простые шаги превращают диалог с AI из «слушания лекции» в полноценную работу с информацией.
Учебный трек: «Критическое мышление + AI»
Мы создали для вас шестинедельный план: от логики и аргументации до работы с рисками и фактчекингом. Здесь только бесплатные источники, чтобы можно было быстро разобраться в теме.
Неделя 1. Введение и настройка
Цель: понять, зачем вообще критическое мышление в эпоху AI.
Прочитать: Introduction to Logic and Critical Thinking (гл. 1–2) в Open Textbook Library. Даёт базу: что такое аргумент, как отличать факты от мнений. В работе с AI это фундамент, чтобы не «покупаться» на убедительный тон без логики.
Посмотреть: Видео на Youtube — 5 tips to improve your critical thinking от Ted, чтобы получить общее представление о критическом мышлении.
Практика: Возьмите 1 ответ ChatGPT/Claude и попробуйте выделить тезис, доводы и скрытые предпосылки. Увидите, насколько «плотно» модель обосновывает сказанное.
Неделя 2. Аргументы и их структура
Цель: научиться раскладывать аргументы и видеть слабые места.
Изучить: Модули HKU Critical Thinking Web (раздел Argument analysis), чтобы понимать, как разбирать аргументы на составные части: тезис, основания, примеры, вывод.
Пройти курс: Argument Diagramming — Open & Free. Это самостоятельный бесплатный курс, состоящий из трёх модулей: Creating Argument Diagrams; Evaluating Arguments; Argument Diagramming for Interpreting Public Arguments and Longer Texts.
Практика: «Замаппить» аргумент из AI-ответа с помощью бесплатного инструмента MindMup Argument Mapping, чтобы отследить цепочку рассуждений и проверить её.
Посмотреть: 31 Logical Fallacies in 8 Minutes — быстрый обзор софизмов, которые часто маскируются под разумные доводы. Именно такие ловушки попадаются в генерациях.
Практика: Найти 3 ошибки рассуждения в AI-ответах (например, ложная дихотомия, appeal to authority).
Неделя 4. Проверка фактов и источников
Цель: выработать привычку проверять всё.
Прочитать: Critical Thinking in Academic Research — учит искать первоисточники и проверять качество информации. С AI это навык первой линии обороны против галлюцинаций.
Практика: Взять AI-ответ с фактами и проверить: даты, имена, источники, цитаты. Отлично показывает, сколько лишнего выдает модель.
Неделя 5. Критическое мышление против дезинформации
Цель: применять навыки в реальном инфопотоке (пропаганда, мошенники, AI).
Прочитать: Статью на EDMO The paradox of AI in fact-checking». Она объясняет, почему навык проверки и скептической оценки информации остаётся ключевым, даже если у вас под рукой самые современные AI-инструменты.
Посмотреть: PBS/MediaWise — A.I. Unlocked — видео о том, как отличать сгенерированный контент и понимать его ограничения. Дает практические фильтры для ежедневного использования.
Практика: Взять новостную заметку, переписанную AI, и найти признаки манипуляции (cherry-picking, эмоциональная подача).
Неделя 6. AI & Risk Management
Цель: научиться оценивать риски и выстраивать скептический протокол.
Прочитать: Статью IBM What are AI hallucinations? и обзор Google Cloud Hallucinations in GenAI. Это простые объяснение, что такое «галлюцинации», почему они появляются и чем опасны. Отлично подходит, чтобы сформировать скептический взгляд на результаты AI.
Изучить: ДокументNIST AI RMF — Generative AI Profile (NIST AI 600-1). Он объясняет, какие риски связаны с использованием генеративных моделей (включая галлюцинации) и как их снижать. Это база для профессионального подхода.
Практика: Составить свой чек-лист проверки AI-ответа (тезис → источники → fallacies → риски).
Итог
Через 6 недель у вас будет:
Набор инструментов (argument mapping, fallacy checklists, source evaluation).
Понимание «галлюцинаций» AI и практики снижения риска.
Собственный протокол критической проверки AI-ответов (универсальный и для жизни, и для работы).
AI делает работу быстрее и интереснее, но именно вы отвечаете за то, чтобы результат был надёжным. Критическое мышление — не сухая академическая дисциплина, а универсальный инструмент: он помогает проверять источники, видеть ошибки рассуждений и задавать правильные вопросы.
И да, искусственный интеллект может «галлюцинировать». Но если у вас натренирован скептический взгляд, то даже самые убедительные фантазии модели не собьют вас с толку.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число курсов. Идеально, если готовы серьезно инвестировать время в свое развитие.
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
Собрали проверенные онлайн-курсы и интенсивы для Product Manager. В этой подборке: курсы от действующего PM в Microsoft, актуальная специализация по управлению продуктами в сфере AI, курсы для начинающих специалистов и лайфхаки как проходить собеседования на позицию продакта.
Как очистить и ускорить Mac? Топ приложений для оптимизации macOS со скидками (февраль 2025)
Чем просканировать накопившийся за время работы мусор на диске вашего в Мака и навести порядок? Рассказываем о 7 платных приложениях для очистки macOS. Мы не называем их самыми лучшими — просто советуем обратить внимание.
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
Проанализировали Coursera в поисках лучших профессиональных программ на 2023 год, прохождение которых позволит получить востребованную специальность. Рассказываем, на какие направления обратить внимание и как сертификация Coursera помогает изменить вашу карьеру.
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
Java по-прежнему входит в список самых популярных языков программирования. Вместе с Digitaldefynd мы составили список курсов по Java, которые подойдут как новичкам, так и людям с опытом программирования, чтобы освоить этот востребованный язык.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.