Autor Maksym Misichenko · CNBC ·
Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Panel dyskutuje o potencjalnym wpływie nakazów edukacji „bez technologii” na rynek pracy i branżę EdTech, z mieszanymi poglądami na prawdopodobieństwo premii „certyfikowanej przez człowieka” i jej implikacje dla branż o wysokiej stawce.
Ryzyko: Pułapka inflacji poświadczeń: Rozszczepiony rynek pracy z niezamiennymi dyplomami, potencjalnie prowadzący do premii „Certyfikowanej przez człowieka” w branżach o wysokiej stawce (Gemini)
Szansa: Potencjał proktorowania AI: Zwiększony popyt na narzędzia weryfikacji online, ponieważ „niebieskie zeszyty” nie skalują się (Grok)
Analiza ta jest generowana przez pipeline StockScreener — cztery wiodące LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) otrzymują identyczne instrukcje z wbudowaną ochroną przed halucynacjami. Przeczytaj metodologię →
Martwię się o pisanie moich studentów. Wielu profesorów martwi się tym w dzisiejszych czasach. Badanie Inside Higher Ed z 2025 roku wykazało, że 85% studentów studiów licencjackich korzysta z AI w swoich pracach, a duża część po prostu pozwala botom pisać eseje w ich imieniu.
To wszystko sprawiło, że stałem się bardzo staromodny. Wszystkie moje kursy są teraz prowadzone bez technologii, a od 2024 roku egzaminy w programie Psych One, którym kieruję na Uniwersytecie Stanforda, odbywają się za pomocą niebieskich zeszytów. Oprawione zeszyty papierowe, w których studenci ręcznie piszą odpowiedzi na pytania testowe, zyskały na popularności podczas eksplozji AI.
Po co zmuszać studentów do pisania? Jest wiele powodów, ale chcę wymienić trzy, które moim zdaniem wahają się od wcale nieprzekonujących do absolutnie kluczowych.
W przeszłości pisanie było sercem edukacji uniwersyteckiej, po części dlatego, że było to umiejętność zawodowa. W niemal każdej dziedzinie i zawodzie trzeba pisać raporty, wysyłać e-maile, dzielić się pomysłami i pisać. Te tysiące słów mogły nie inspirować, ale nadal musiały być tworzone rękami i umysłami.
Nie sądzę już, aby był to przekonujący powód, aby zmuszać studentów do pisania lub zachęcać do tego kogokolwiek innego. Jeśli większość spotkań mogłaby być e-mailami, większość e-maili można zautomatyzować. Pracownicy, zwłaszcza z młodszych pokoleń, znajdą niewielką motywację do tworzenia rzemieślniczych, małoseryjnych notatek.
Prawdopodobnie widzieliście trendy w pisaniu online. Fragmenty zdań. Listy punktowane. Grupy trzech. Nazywa się to „zanieczyszczeniem tekstowym”.
Zanieczyszczenie tekstowe reprezentuje wszystkie sposoby, w jakie pisanie AI szkodzi ludziom wokół nas. Moi koledzy ze Stanfordu odkrywają, że ludzie często przekazują „śmieci AI” lub niedokończone rezultaty dopracowane przez chatboty, aby wydawały się sensowne. Ich koledzy płacą następnie podatek od śmieci, muszą zrozumieć długi, nieuporządkowany, chaotyczny materiał.
Media społecznościowe przepełnione są postami, które mają zarys czegoś inspirującego, wrażliwego lub prowokacyjnego, ale są puste w środku. Główne programy telewizyjne zostały oskarżone o generowanie banalnych punktów fabularnych za pomocą AI. Czasopisma naukowe są zalewane niskiej jakości zgłoszeniami.
Badania pokazują, że AI spłaszcza ludzkie pisanie do użytecznej, ale nudnej średniej. Te sztampowe zwroty — „prawdziwe pytanie brzmi”, „rzecz, o której nikt nie mówi”, „i szczerze?” — stają się sygnałami, że nikt inny nie dba wystarczająco, aby zwolnić. Tworzą otaczający, intelektualny cynizm.
Możemy więc pisać nie dlatego, że inni tego od nas wymagają, ale jako prezent dla nich. Ludzie kochają ludzi, a język jest najlepszym narzędziem, jakie kiedykolwiek stworzono do ludzkiej komunii. Środowisko, które zastępuje to śmieciami, sprawia, że wszyscy są gorsi. Pisanie z umysłu jest małym aktem oporu wobec tego i aktem służby dla naszego wspólnego środowiska.
Osobiście uważam ten powód za dość przekonujący i mówię go moim studentom, ale nie spodziewam się, że wszyscy go kupią. Mogą pomyśleć, że tylko frajerzy wkładają wysiłek, gdy inni tego nie robią. Mogą pomyśleć, że „środowisko pisane” to cenny termin, który wymyśliłem w swojej nostalgii za maszynami do pisania (nie myliliby się). Mogą znaleźć komunię poza pisanym słowem. I wszystko to byłoby absolutnie w porządku.
„Poddanie poznawcze” opisuje każdą sytuację, w której ktoś pozwala AI myśleć za niego. Naukowcy odkryli, że po otrzymaniu problemów logicznych większość osób, które miały możliwość skorzystania z AI, to zrobiła. A kiedy bot podał błędną odpowiedź, ledwie 20% to zauważyło.
Pisanie to myślenie. Pusta strona jest przerażająca, ponieważ aby ją wypełnić, musimy ujarzmić huragan myśli w coś wystarczająco uporządkowanego, aby ktoś inny mógł to zrozumieć. W ten sposób lepiej rozumiemy nasze umysły i ostrzej je wykorzystujemy. Badania pokazują, że pisanie pogłębia krytyczne myślenie i poprawia pamięć. Pisanie o wydarzeniach emocjonalnych nawet zmniejsza objawy lęku i depresji, pomagając nam zyskać perspektywę.
Kiedy AI pisze za nas, tracimy to wszystko. Moi studenci — lub wy — mogą protestować, że nadal myślą, a jedynie używają AI do produkcji wyników. Ale w wielu przypadkach walka o ujęcie czegoś w słowa jest miejscem, gdzie odbywa się myślenie, a nie przed nim. Bez tarcia związanego z przekładaniem myśli na język, myślenie tępieje. W jednym z badań studenci, którzy korzystali z AI, szybciej produkowali więcej argumentów naukowych — i prawie wszystkie z nich były płytsze i niższej jakości.
Tutaj w San Francisco wyobrażam sobie, że kilka osób odpowiedziałoby na to jakąś wersją „kogo to obchodzi?”. Wkrótce AI może być nie tylko szybsza i bardziej kompetentna od nas, ale także mieć głębsze wglądy naukowe, które doprowadzą do większego postępu, niż ludzkie umysły mogą sobie wyobrazić.
Jeśli ta dziwna przyszłość nadejdzie, natura pisania może się zmienić. Kiedy pracownicy przeszli z pracy fizycznej na umysłową, więcej osób zaczęło ćwiczyć rekreacyjnie, aby utrzymać swoje ciała w zdrowiu pomimo siedzącego trybu pracy. AI już pozwoliła nam stać się poznawczo siedzącymi, a to będzie tylko narastać w czasie. Ale tak jak musimy być odpowiedzialni za nasze ciała w erze pracy biurowej, tak teraz musimy utrzymywać nasze umysły aktywne. Pisanie to siłownia dla ludzkiego myślenia, której potrzebujemy teraz bardziej niż kiedykolwiek.
Jamil Zaki jest profesorem psychologii na Uniwersytecie Stanforda i dyrektorem Stanford Social Neuroscience Lab. On i jego koledzy badają więzi społeczne, co te więzi nam dają i jak ludzie mogą nauczyć się skuteczniej nawiązywać kontakty. Jest autorem książek „The War for Kindness” i „Hope for Cynics”.
Chcesz awansować w pracy? W takim razie musisz nauczyć się skutecznie small talkować. W nowym kursie online CNBC, Jak rozmawiać z ludźmi w pracy, eksperci dzielą się praktycznymi strategiami, które pomogą Ci wykorzystać codzienne rozmowy do zdobycia widoczności, budowania znaczących relacji i przyspieszenia rozwoju kariery. Zapisz się już dziś!*
Ten artykuł został zaczerpnięty i zaadaptowany z jednego z odcinków newslettera Jamil Zaki „The Spaces Between Us”. Został opublikowany ponownie za zgodą.
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"Rozpowszechnienie treści generowanych przez AI tworzy „premię zaufania”, która będzie coraz bardziej faworyzować ludzkie, wymagające wysiłku poznawczego prace nad zautomatyzowanymi wynikami."
Nakaz „bez technologii” Zaki'ego to defensywny mur przeciwko komodytyzacji ludzkiej inteligencji. Z perspektywy inwestycyjnej, sygnalizuje to rozszczepiony rynek pracy: pracownicy „AI-native”, którzy optymalizują pod kątem szybkości i wolumenu, oraz myśliciele „human-centric”, którzy uzyskują premię za wysokiej jakości, godne zaufania wyniki. Chociaż artykuł przedstawia to jako pedagogikę, podkreśla to krytyczne ryzyko dla firm SaaS, takich jak Salesforce czy Notion: jeśli „śmieci generowane przez AI” pogorszą jakość komunikacji korporacyjnej, firmy mogą ponieść podatek od produktywności, który zrównoważy zyski z efektywności napędzane przez oprogramowanie. Zbliżamy się do premii „siłowni poznawczej”, gdzie zdolność do syntezy złożonego, oryginalnego myślenia staje się najrzadszym zasobem w gospodarce wiedzy.
Zmuszając studentów do porzucenia AI, Zaki może szkolić ich do świata, który już nie istnieje, skutecznie ograniczając ich zdolność do wykorzystania narzędzi, które zdefiniują przyszłą przewagę konkurencyjną.
"Akademicki opór wobec AI w ocenach, czego przykładem są egzaminy w niebieskich zeszytach na Stanfordzie, zagraża monetyzacji EdTech poprzez erozję zaufania do narzędzi kursowych opartych na AI."
Profesor psychologii Stanfordu Jamil Zaki, prowadzący zajęcia bez technologii i egzaminy w niebieskich zeszytach, przeciwdziała 85% użyciu AI przez studentów (według badania Inside Higher Ed z 2025 r.), priorytetyzując ręczne pisanie w celu zwalczania „poddania poznawczego” i „zanieczyszczenia tekstowego”. Finansowo podkreśla to ryzyko dla firm EdTech, takich jak Coursera (COUR, fwd P/E 28x, wzrost przychodów spowalniający do 8% r/r) i Duolingo (DUOL, 45x fwd P/E na zakładach na nauczyciela AI), gdzie integracja AI napędza funkcje, ale prowokuje reakcję na oszustwa. Jeśli elitarne uniwersytety pójdą w ślady, należy spodziewać się wolniejszego wdrażania edtechu AI, wywierając presję na mnożniki w obliczu kosztów narzędzi weryfikacyjnych; obserwuj dane dotyczące zapisów w drugim kwartale pod kątem efektów polityki.
Polityka Zaki'ego dotyczy jednego programu Stanfordu w obliczu powszechnego użycia AI na poziomie 85%, co jest mało prawdopodobne, aby spowolnić przychody gigantów edtech, ponieważ premium subskrypcje AI rosną o ponad 30% r/r według ostatnich wyników.
"Zaki myli obronny wybór pedagogiczny ze skalowalnym rozwiązaniem problemu atrofii poznawczej napędzanej przez AI, ale nie dostarcza dowodów na to, że jego podejście przynosi mierzalnie lepsze wyniki niż alternatywy zintegrowane z technologią."
To przemyślana esej o pedagogice, a nie sygnał rynkowy. Argument Zaki'ego – że egzaminy pisane ręcznie zachowują rygor poznawczy – jest filozoficznie spójny, ale empirycznie cienki. Cytuje jedno badanie dotyczące wspomaganych przez AI argumentów naukowych i eksperyment z problemami logicznymi, ale nie przedstawia żadnych danych na temat tego, czy jego polityka niebieskich zeszytów faktycznie poprawia wyniki nauczania, gotowość do kariery lub długoterminowe zapamiętywanie w porównaniu z alternatywami zintegrowanymi z technologią. Problem „zanieczyszczenia tekstowego” jest realny, ale anegdotyczny. Co najważniejsze: Zaki uczy psychologii studentów Stanfordu – grupy wyselekcjonowanej, o wysokiej sprawczości. Jego model nie skaluje się do studentów bez jego zasobów lub motywacji. Czyta się to jak elitarną nostalgię ubraną w zasady.
Jeśli tarcie poznawcze rzeczywiście wyostrza myślenie, to studenci Zaki'ego mogą przewyższać rówieśników, którzy zlecają pisanie – a pracodawcy to zauważą. „Wszechobecny intelektualny cynizm”, który opisuje, może stać się przewagą konkurencyjną dla firm, których komunikacja wewnętrzna ulega pogorszeniu, tworząc popyt na ludzkie pisanie i umiejętności krytycznego myślenia, które uzyskują premię.
"Edukacja bez technologii może spowolnić budowanie niektórych umiejętności na wczesnym etapie, ale jest mało prawdopodobne, aby zniweczyć długoterminowy wzrost adopcji AI i produktywności w biznesie i chmurze obliczeniowej."
Artykuł przedstawia AI jako coś, co korumpuje pisanie i poznanie, wzywając do egzaminów pisanych ręcznie, bez technologii, jako środka zaradczego. To stanowi intrygujące ostrzeżenie kulturowe, ale może przeceniać ogólny problem i niedoceniać dynamikę makro: AI jest coraz bardziej mnożnikiem produktywności biznesowej, a nie tylko rozproszeniem w klasie; trendy edukacyjne są powolne i mało prawdopodobne, aby zniweczyć powszechne wdrażanie AI w firmach; dowody na szkody poznawcze są sporne i silnie zależne od kontekstu; nawet jeśli niektórzy studenci piszą mniej rygorystycznie, firmy będą wymagać większej biegłości w AI i krytycznego myślenia, a nie mniej; czynniki regulacyjne, dane/prywatność i bezpieczeństwo AI mogą dominować w nagłówkach bardziej niż zmiany w pedagogice klasowej.
Jeśli produktywność napędzana przez AI stanie się wszechobecna we wszystkich dziedzinach, ruch „bez technologii” może być tymczasową osobliwością, która przyspieszy popyt na lepszą edukację i narzędzia AI, podważając tezę artykułu.
"Przejście w kierunku certyfikacji „tylko dla ludzi” może rozszczepić rynki pracy, tworząc premię dla poświadczeń niepomaganych przez AI w sektorach zawodowych o wysokiej stawce."
Claude ma rację co do problemu skalowalności, ale zarówno Claude, jak i ChatGPT pomijają drugorzędne ryzyko ekonomiczne: pułapkę „inflacji poświadczeń”. Jeśli elitarne uniwersytety przyjmą certyfikację „tylko dla ludzi”, stworzy to rozszczepiony rynek pracy, gdzie dyplomy nie będą już zamienne. Nie mówimy tylko o pedagogice; mówimy o potencjale premii „certyfikowanej przez człowieka” w branżach o wysokiej stawce, takich jak prawo czy medycyna, gdzie praca wspomagana przez AI staje się obciążeniem, a nie atutem.
"Polityka Zaki'ego podkreśla popyt na skalowalne narzędzia weryfikacji AI, tworząc hybrydy edtech odporne na reakcję anty-AI."
Twoja teza o inflacji poświadczeń opiera się na tym, że elitarne uniwersytety skalują indywidualny eksperyment Zaki'ego, ignorując fakt, że 99% wyższej edukacji nie ma zasobów Stanfordu – dyplomy pozostają zamienne dzięki zatrudnianiu opartemu na umiejętnościach (np. oceny LinkedIn). Niezauważone: podkreśla to potencjał dla firm zajmujących się proktorowaniem AI, takich jak Proctorio (prywatna, ale obserwuj MPRO jako proxy), ponieważ niebieskie zeszyty nie skalują się online; edtech musi przejść na hybrydę lub umrzeć, w przeciwieństwie do ogólnego niedźwiedziego przypadku Groka.
"Firmy proktorujące stają przed paradoksem: elitarna adopcja bez technologii sygnalizuje sceptycyzm co do ich dokładności wykrywania, a nie popyt na ich usługi."
Zwrot Groka w stronę potencjału proktorowania AI jest ostry, ale pomija prawdziwe napięcie: jeśli niebieskie zeszyty skalują się na elitarnych uczelniach, sygnalizuje to *brak zaufania* do zdalnej weryfikacji – dokładnie to, co sprzedają firmy proktorujące. Ale to samo niedowierzanie podważa ich podstawową propozycję wartości (algorytmiczne wykrywanie oszustw). Rozszczepienie poświadczeń, na które wskazuje Gemini, staje się realne tylko wtedy, gdy pracodawcy faktycznie wycenią dyplomy „certyfikowane przez człowieka” wyżej. Brak dowodów na to, że tak zrobią.
"Inflacja poświadczeń jest mało prawdopodobna, aby stała się uniwersalną, skalowalną premią; każda premia będzie powolna, selektywna i zależna od polityki, a nie szerokim standardem rynkowym."
Obawa Gemini o inflację poświadczeń opiera się na adopcji na elitarną skalę. W praktyce dyplomy pozostają zamienne dzięki szerokiemu sygnalizowaniu umiejętności; premia „certyfikowana przez człowieka” wymagałaby powszechnej standaryzacji rynkowej i gotowości pracodawców do płacenia, co wydaje się mało prawdopodobne w najbliższej przyszłości, biorąc pod uwagę produktywność wspomaganą przez AI w różnych dziedzinach. Większym ryzykiem jest nierówne, zależne od polityki rozszczepienie możliwości w rolach o wysokiej stawce, a nie uniwersalna premia za poświadczenia. Jeśli się zmaterializuje, będzie powolne i selektywnie wyceniane.
Panel dyskutuje o potencjalnym wpływie nakazów edukacji „bez technologii” na rynek pracy i branżę EdTech, z mieszanymi poglądami na prawdopodobieństwo premii „certyfikowanej przez człowieka” i jej implikacje dla branż o wysokiej stawce.
Potencjał proktorowania AI: Zwiększony popyt na narzędzia weryfikacji online, ponieważ „niebieskie zeszyty” nie skalują się (Grok)
Pułapka inflacji poświadczeń: Rozszczepiony rynek pracy z niezamiennymi dyplomami, potencjalnie prowadzący do premii „Certyfikowanej przez człowieka” w branżach o wysokiej stawce (Gemini)