Вам пишут что-то неожиданное, а подходящего ответа нет. Можно открыть языковую модель, вставить переписку и через несколько секунд получить вежливое, точное, почти безупречное сообщение. Но за это удобство иногда платят не только приватностью или искренностью. Пока модель подбирает слова, человек может не успеть понять, что именно его задело, обрадовало или насторожило.

Такой риск обсуждают философы Тен-Хёрнг Лай и Альфред Арчер в статье «Передача эмоций генеративному ИИ: риск обойти развитие личности», опубликованной в журнале Philosophy & Technology 30 сентября 2026 года. Это рецензируемая статья в открытом доступе. Она не содержит эксперимента с парами и не измеряет влияние чат-ботов на отношения. Авторы предлагают философско-этический аргумент о том, почему попытка выразить собственные чувства может быть частью самопонимания.

Почему поиск слов может менять понимание себя

Эмоция не всегда сразу сообщает, чего мы хотим. Человек может считать, что работа для него не слишком важна, а после повышения почувствовать гордость. Это переживание способно показать, что профессиональное признание значит для него больше, чем казалось раньше. Чтобы заметить такой сигнал, нужно остановиться, разобраться в реакции, подобрать слова и иногда объяснить её другому человеку.

Лай и Арчер опираются на идею, согласно которой интерпретация и выражение чувств помогают уточнить собственные ценности. В отношениях это может означать попытку понять, что именно кажется неприемлемым, чего человек ждёт от близости и где проходят его границы. Авторы не утверждают, что каждое чувство раскрывает скрытую истину. Их тезис осторожнее: работа с эмоциями может дать материал для самопонимания.

В статье эта мысль сформулирована как риск: пользователи, «сильно зависящие от генеративного ИИ в эмоциональных задачах», могут отказаться от важных возможностей развивать представление о собственной личности. Это перевод авторской формулировки, а не результат наблюдения за пользователями.

Три способа использовать модель

Чтобы различить эти ситуации, авторы выделяют три условных типа обращения к генеративному ИИ. Границы между ними не жёсткие: один человек может использовать модель по-разному в разных обстоятельствах.

  • Полная передача задачи. Модель пишет эмоциональное сообщение, а человек отправляет его, почти не проверяя, соответствует ли текст его переживаниям. В случае расставания, по аргументу авторов, так можно пропустить возможность понять, почему отношения больше не устраивают и что именно человек ценит в близости.
  • Первый черновик. Человек примерно понимает, что чувствует, просит модель написать текст, а затем редактирует его. Такой вариант лучше защищает от явно чужих формулировок, но первичный поиск слов уже выполнен моделью. Поэтому человек может не пройти тот трудный этап, на котором неясное чувство приобретает более точную форму.
  • Рефлексивное использование. Человек описывает ситуацию, просит модель задавать вопросы, предлагает несколько возможных слов для переживания и сам проверяет, что ему подходит. Здесь ИИ выступает как вспомогательное средство для размышления, а не как автор готового толкования.

Важен не только финальный объём правок. Можно тщательно отредактировать гладкий черновик и всё равно не понять, что происходило с тобой до появления этого текста. И наоборот, вопросы модели могут помочь размышлению, если основную работу по осмыслению выполняет сам человек.

Что это значит для отношений

Авторы приводят пример с сообщением о расставании. Если его полностью поручить модели, текст может быть вежливым и убедительным, но человек не обязательно разберётся, почему больше не хочет продолжать отношения. Попытка сформулировать причины могла бы помочь заметить, что именно не подходит в этой связи и какие качества будут важны в будущих отношениях.

В онлайн-знакомствах механизм, по мысли авторов, выглядит иначе, но связан с той же проблемой. Человек может быстро копировать сообщения собеседника в чат-бот и вставлять ответы обратно, почти не замечая его слов, интонации или признаков несовпадения ожиданий. Тогда модель помогает поддерживать разговор, но часть информации, из которой человек мог бы составить собственное впечатление о другом, остаётся без внимания.

Это возможные последствия, выведенные из философской концепции, а не результаты наблюдений за парами. Статья Лай и Арчера не показывает, что пользователи чат-ботов хуже понимают свои чувства, чаще выбирают неподходящих партнёров или обязательно теряют навыки общения.

Что добавляет исследование автономии

Стефан Бёйсман, Сара Э. Картер и Хуан-Пабло Бермудес в другой рецензируемой статье рассматривают автономию в системах поддержки решений. Они выделяют два её компонента: компетентность, то есть способность самостоятельно выносить обоснованные суждения, и подлинность формирования ценностей и предпочтений.

Эта работа анализирует примеры из медицины, финансов и образования. Авторы обсуждают, как непрозрачные ошибки систем и длительная зависимость от них могут ослаблять самостоятельные навыки, а незаметные смещения ценностей могут влиять на решения. Но романтическую переписку они не изучают. Поэтому статья задаёт полезную общую рамку для разговора об автономии, однако не доказывает вред эмоциональных сообщений, написанных с помощью ИИ.

Разницу между достижением заданной цели и осмыслением самих целей помогает увидеть материал о том, почему интеллект нельзя свести к оптимизации цели. В эмоциональном сообщении эта разница проста: текст может убедительно выполнять задачу и при этом не выражать того, что человек действительно понял о себе.

Почему эксперимент с эссе не отвечает на вопрос об отношениях

В качестве контекста Лай и Арчер обсуждают препринт «Ваш мозг при работе с ChatGPT». В исследовании участвовали 54 человека. Они писали эссе в условиях работы с языковой моделью, поисковой системой или без цифровых инструментов; 18 участников затем прошли четвёртую сессию с изменением условия. Исследователи использовали электроэнцефалографию, анализировали тексты и оценивали, насколько участники ощущали авторство написанных эссе.

На странице исследования MIT Media Lab сообщается о различиях в связности мозговых сетей между группами и о том, что участники, работавшие без инструментов, демонстрировали наиболее распределённые сети, а пользователи языковой модели, по описанию авторов препринта, наименьшую связанность. Эти результаты относятся к учебному написанию эссе. Они не показывают, что ИИ мешает понимать собственные чувства или ухудшает романтические отношения. Кроме того, работа размещена как препринт и не обозначена в предоставленных материалах как рецензируемая статья.

Где заканчивается доказательство

Главная статья Лай и Арчера построена как философская аргументация. В ней нет выборки пользователей, контрольной группы, измерения самопонимания или длительного наблюдения за парами. Её центральная предпосылка состоит в том, что попытка интерпретировать и выразить собственные эмоции может помогать человеку уточнять ценности и представление о себе. Авторы развивают эту предпосылку применительно к генеративному ИИ, но не измеряют её последствия.

Поэтому корректнее говорить не о доказанном вреде, а о теоретически обоснованном риске. Пока неизвестно, как часто люди действительно полностью передают модели эмоциональные задачи, какие способы использования оказываются полезными и меняется ли самопонимание при длительной зависимости от таких инструментов.

Как оставить основную работу за человеком

Лай и Арчер не считают вредным любое применение ИИ для личных сообщений. Они допускают, что модель может помогать задавать вопросы, подбирать понятия и рассматривать разные объяснения переживания. При этом остаётся неопределённость: система может поддержать размышление, а может незаметно навязать человеку трактовку, которая ему не подходит.

Практический ориентир можно сформулировать так: «Я уже понимаю, что хочу сказать, или жду, что модель решит за меня, что я чувствую?» Если ответ неясен, полезно сначала своими словами записать, что произошло и какая реакция возникла. Затем можно попросить модель задать вопросы или предложить несколько вариантов формулировки. В конце стоит проверить, не появились ли в тексте чувства, обещания и оценки, которых у вас не было.

Это не клинический метод и не рекомендация, проверенная испытанием. Такой порядок лишь соответствует логике статьи: модель может помогать с языком, но не должна автоматически забирать у человека работу по выяснению того, что он переживает и чего хочет.

Литература

Три способа обратиться к генеративному ИИ при подготовке эмоционального сообщения: полностью передать написание, отредактировать предложенный черновик или использовать вопросы модели для самостоятельного осмысления чувств.

Фото: https://kaboompics.com/ / Pexels