А що, як штучному інтелекту знадобиться людина-компаньйон?
Дослідницькі нотатки № 1 — Роздуми про можливу нову професію людини
Співіснування людини та ШІ | Жовтень 2026 року
Уже певний час я розмірковую над одним питанням, яке спочатку навіть мені самому здавалося доволі незвичним.
Ми постійно обговорюємо, що штучний інтелект може зробити для людини. Як він здатен підвищувати продуктивність, замінювати рутинну роботу, допомагати в дослідженнях, створювати творчий контент або підтримувати нас у прийнятті рішень.
Але що, як подивитися на ці відносини з протилежного боку?
Що людина могла б зробити для штучного інтелекту?
Не як програміст, який розробляє алгоритми. Не просто як користувач, що дає інструкції. І не лише як людина, яка перевіряє правильність відповідей моделі.
Я маю на увазі людину, чиє завдання полягає в тривалій взаємодії із системою штучного інтелекту, допомагаючи їй орієнтуватися у складнощах людського спілкування, поведінки та соціальних відносин.
Чи може така роль із часом перетворитися на професію?
Я не знаю. Але вирішив спробувати дослідити цю можливість.
Звідки виникло це питання
Я не є академічним дослідником штучного інтелекту, інженером машинного навчання чи психологом.
Мій професійний досвід пов’язаний із промисловими комп’ютерними системами. Приблизно двадцять років я працюю з технікою, займаюся пошуком і усуненням несправностей та вивчаю поведінку складних систем у реальних умовах експлуатації.
Останнім часом я також активно працюю з генеративним штучним інтелектом, експериментую з різними моделями та використовую їх для творчих і практичних завдань.
Цей досвід не робить мене експертом із дослідження ШІ.
Проте він привчив мене підходити до технологій із практичного боку: спостерігати за їхньою поведінкою, перевіряти припущення, знаходити обмеження та робити висновки з неочікуваних результатів.
Поступово я почав замислюватися, чи не виникне в майбутньому потреба в зовсім іншому типі спеціаліста для взаємодії між людьми та штучним інтелектом.
У людині, головною компетенцією якої буде не програмування і не використання ШІ як інструмента, а підтримання, дослідження та вдосконалення довготривалої взаємодії з інтелектуальними системами.
Людина вже бере участь у машинному навчанні
Одна з причин, чому мене зацікавило це питання, полягає в тому, що участь людини в машинному навчанні зовсім не є новим явищем.
Розвиток сучасного штучного інтелекту вже залежить від людей, які виконують найрізноманітніші функції.
Фахівці з розмітки даних готують і класифікують інформацію. Тренери ШІ створюють приклади бажаної поведінки. Оцінювачі порівнюють відповіді моделей. Галузеві експерти передають спеціалізовані знання. Фахівці з так званого red teaming навмисно перевіряють системи у складних і непередбачуваних умовах.
Такі методи, як навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку — Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), — демонструють, як людські оцінки та вподобання можуть впливати на навчання моделей ШІ.
Інакше кажучи, людські судження вже є важливою складовою розвитку штучного інтелекту.
Однак значна частина цієї роботи організована навколо відносно конкретних завдань.
Людина оцінює відповідь, позначає приклад, виявляє помилку або надає зворотний зв’язок, який згодом може бути використаний у наступному циклі навчання.
Саме це змусило мене замислитися:
Чи може участь людини в майбутньому стати більш безперервною, індивідуальною та заснованою на довготривалих відносинах?
Що, як цінність людської участі вимірюватиметься не лише кількістю оцінених відповідей, а й глибиною, послідовністю та тривалістю взаємодії?
Я не стверджую, що такий підхід обов’язково покращить машинне навчання. Саме це і є одним із питань, які варто дослідити.
Від людського зворотного зв’язку до довготривалої співпраці
Уявімо майбутнього ШІ-агента, який має постійну пам’ять, значну автономність і здатність адаптувати свою поведінку протягом тривалого часу.
Така система могла б брати участь у складних проєктах, спілкуватися з багатьма різними людьми та діяти в мінливому соціальному середовищі.
Чи завжди буде достатньо традиційного короткотривалого оцінювання, щоб зрозуміти її поведінку?
Або ж певну користь могла б принести людина-спеціаліст, яка працюватиме з одним і тим самим агентом протягом місяців чи навіть років?
Така людина могла б спостерігати за повторюваними поведінковими закономірностями, виявляти малопомітні комунікативні помилки, надавати контекстний зворотний зв’язок і допомагати розробникам зрозуміти, як система поводиться під час тривалої взаємодії.
Ця роль могла б поєднувати елементи професій тренера ШІ, оцінювача поведінки, спеціаліста з комунікації та довготривалого компаньйона.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Поки що я використовую умовну назву «Медіатор співіснування людини та штучного інтелекту» (Human–AI Coexistence Mediator).
Я не знаю, чи виникне саме така професія, чи її функції візьмуть на себе представники вже наявних спеціальностей, чи майбутні технології взагалі зроблять подібну роль непотрібною.
Усі три можливості заслуговують на розгляд.
Важливе технічне розмежування
Є одне обмеження, яке я хочу визнати від самого початку.
Коли я спілкуюся із сучасним ШІ-чатботом, тривала розмова не обов’язково означає, що базова модель навчається безпосередньо від мене.
Система може адаптувати свої відповіді на основі історії розмови, збереженої пам’яті, отриманої з інших джерел інформації або інших контекстних механізмів, не змінюючи при цьому параметрів, сформованих під час навчання.
Справжнє машинне навчання потребує відповідного процесу навчання.
Тому я повинен розрізняти три різні явища:
- Зміни у спостережуваній поведінці системи ШІ під час взаємодії.
- Зміни в розумінні та комунікативних навичках людини, яка з нею працює.
- Зміни самої моделі ШІ внаслідок навчання або інших технічних оновлень.
Ці процеси можуть бути пов’язаними, але вони не є тотожними.
Мої перші експерименти будуть насамперед присвячені першим двом явищам. Дослідження третього вимагатиме доступу до відповідних технічних систем і доказів фактичного оновлення моделі.
Це розмежування принципово важливе, якщо я хочу зберегти інтелектуальну чесність свого проєкту.
Чи може людина стати компаньйоном для ШІ?
Це більш гіпотетична частина моєї ідеї, але, можливо, саме вона є найцікавішою.
Сьогодні термін «ШІ-компаньйон» зазвичай означає штучну систему, створену для спілкування з людиною, надання емоційної підтримки або створення відчуття товариства.
Я хотів би подивитися на це з протилежного боку.
Чи може з часом з’явитися людина-компаньйон для штучного інтелекту?
Я не стверджую, що сучасні системи ШІ відчувають самотність, емоційні страждання або потребу в товаристві. Наразі немає усталених наукових підстав для таких тверджень.
Моє питання має більш практичний характер.
Чи може тривала взаємодія з людиною бути корисною для розвитку, оцінювання або функціонування дедалі автономніших інтелектуальних агентів?
Чи може людина допомагати системі ШІ інтерпретувати неоднозначність людських висловлювань, суперечливі очікування, культурні відмінності, гумор, етичні дилеми та неписані правила соціального життя?
І якщо майбутні системи штучного інтелекту набудуть можливостей або властивостей, яких ми сьогодні ще не розуміємо повною мірою, як повинні змінитися наші способи взаємодії з ними?
Я вважаю, що ці питання можна досліджувати, не вдаючи, ніби штучний інтелект уже має свідомість або є подібним до людини.
Мета не в тому, щоб зробити машини людяними.
Мета — дослідити, чи можуть виникнути нові форми співпраці між різними типами інтелекту.
Перший експеримент — я сам
На цьому етапі в мене немає дослідницької команди, лабораторії чи інституційного фінансування.
У мене є практичний технічний досвід, доступ до сучасних систем штучного інтелекту, цікавість і готовність документувати те, що я відкриватиму.
Тому я вирішив почати з невеликого особистого експерименту.
Я спробую підготувати самого себе до можливої ролі представника цієї гіпотетичної професії.
Не тому, що я переконаний в існуванні такої професії саме в тому вигляді, як я її уявляю.
І не тому, що вважаю себе достатньо кваліфікованим, щоб визначати її для інших.
Я просто хочу з’ясувати, які навички могли б знадобитися такому спеціалісту, чи можна розвинути їх на практиці та чи приносять вони користь, яку можна виміряти.
Це означає, що мій експеримент матиме два об’єкти спостереження.
Перший — поведінка систем штучного інтелекту під час структурованої та тривалої взаємодії.
Другий — мій власний розвиток як людини, яка бере участь у цій взаємодії.
Я хочу спостерігати, чи покращуватиметься з часом моя здатність спілкуватися із системами ШІ, чи навчуся я краще виявляти їхні обмеження та чи зможу розробити методи, які забезпечуватимуть надійнішу й кориснішу співпрацю.
Я також хочу досліджувати власні припущення.
Чи правильно я інтерпретую поведінку моделей? Чи не стаю надто впевненим у своїх спостереженнях? Чи не приписую системам людські наміри без достатніх доказів?
Ці питання не менш важливі, ніж самі технічні експерименти.
Як я планую діяти
Я маю намір почати зі скромних експериментів, які можна повторити, а не з амбітних заяв.
Наприклад, я міг би порівнювати, як різні системи ШІ реагують на одну й ту саму складну соціальну ситуацію.
Я міг би досліджувати, чи забезпечує структурована повторювана взаємодія послідовніші результати, ніж окремі незалежні розмови.
Я міг би перевіряти, як чіткий зворотний зв’язок, зміна інструкцій та різні стратегії спілкування впливають на поведінку, яку можна спостерігати.
Також я міг би дослідити обмеження довготривалої пам’яті та те, наскільки успішно система ШІ підтримує видимість безперервності між окремими розмовами.
За можливості я планую документувати умови кожного експерименту, використану модель, запити, отримані результати та обмеження власних висновків.
Я намагатимуся відрізняти реальні зміни в поведінці системи від змін, спричинених контекстом, налаштуваннями, оновленнями моделі або моїми власними очікуваннями.
Це будуть пошукові спостереження, а не контрольовані наукові дослідження. Я не збираюся представляти їх як докази, переконливіші, ніж вони є насправді.
Негативні результати матимуть таке саме значення, як і позитивні.
Якщо експеримент поставить під сумнів мою початкову гіпотезу, я перегляну її, а не намагатимуся будь-що захистити.
Чому я хочу зробити це публічним
Я міг би проводити ці експерименти приватно, але вважаю, що відкрите документування процесу може мати певну цінність.
Не тому, що я розраховую заснувати нову наукову дисципліну чи оголосити про революційне відкриття.
Я просто припускаю, що інші люди можуть ставити собі подібні запитання.
Можливо, хтось уже професійно працює над суміжними проблемами. Можливо, інші мають практичний досвід, якого бракує мені.
Публікуючи свої спостереження, я сподіваюся знайти людей, готових обмінюватися ідеями, критично оцінювати припущення, пропонувати експерименти або співпрацювати.
Я також хочу зробити видимим розвиток власного мислення.
Якщо моє розуміння зміниться, я хочу, щоб ця зміна стала частиною задокументованої історії.
Якщо початкова концепція виявиться непрактичною, такий висновок теж буде корисним.
Відкрите питання, а не декларація
Я не знаю, чи потребуватиме штучний інтелект у майбутньому людей-компаньйонів, спеціалізованих медіаторів або зовсім інших форм взаємодії.
Я не знаю, чи існуватиме коли-небудь професія, яку я зараз уявляю.
Можливо, її функції розподіляться між уже наявними професіями. Можливо, системи ШІ набудуть можливостей, які зроблять цю ідею непотрібною. А можливо, тривала людська участь виявиться значно ціннішою, ніж ми сьогодні очікуємо.
Поки що це лише можливості, а не прогнози.
Але я вважаю, що це питання варто поставити раніше, ніж майбутнє змусить нас із ним зіткнутися.
Якщо дедалі потужніший штучний інтелект стане постійним учасником людського суспільства, чи не варто нам уже сьогодні почати готувати людей спеціально до завдання співпраці з ним?
Я вирішив дослідити це питання найбільш практичним способом, який мені доступний.
Почавши із самого себе.
Це моя перша дослідницька нотатка.
Сподіваюся, не остання.
Human–AI Coexistence — Незалежні дослідницькі нотатки
Жовтень 2026 року
Відкрите особисте дослідження довготривалої співпраці між людьми та штучним інтелектом.