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.
Из Senior в Team Lead: два подхода к обучению, два курса и разные результаты
Переход из сеньора в тимлиды редко выглядит как осознанный карьерный план. Чаще, как внезапное повышение «а теперь попробуй руководить». Но дальше ждут сюрпризы, главный из которых в том, что ваши сильные стороны больше не работают. Выясняется, что менеджмент — не софт-скиллы поверх технической базы, а отдельная профессия.
Английский для IT: 5 курсов, которые помогут преодолеть языковый барьер в международной команде
В международных командах редко увольняют за плохой английский. Но именно он чаще всего мешает расти: вы молчите на дейликах, реже обсуждаете архитектуру, не лезете в переговоры. А в итоге остаётесь просто надёжным исполнителем, а не полноценным участником команды.
Проблема почти всегда не в словарном запасе, а в страхе говорить — неуверенности формулировок и ощущении, что вы звучите не так, как хотелось бы. И именно здесь обычные курсы английского перестают работать.
Аутсорс быта в Варшаве. Сервис для тех, кто считает ROI своего времени
Если смотреть на выходной как на ресурс, уборка выглядит странной инвестицией. Несколько часов уходит на задачи, которые не приносят ни отдыха, ни удовольствия. Хотя по факту это время, которое можно было бы потратить иначе — на семью, хобби, отдых или дополнительный заработок.
Промпт-инжиниринг для разработки: курсы про AI, которые не стыдно пройти инженеру в 2026 году
В 2026 году умение писать код вручную уже не единственный показатель уровня разработчика. Всё чаще решает то, как вы работаете с AI: точно ли ставите задачи, как рано находите ошибки, что именно удаётся автоматизировать вместо рутины.
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот
Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале
Обсуждение
Комментируйте без ограничений
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.