Люди с высокой добросовестностью нередко относятся к генеративным ИИ-моделям настороженно и используют их реже. Частота обращения к разговорным системам искусственного интеллекта зависит не только от доступности сервиса или моды на новые технологии, но и от устойчивых черт личности - особенно от того, считает ли человек такой инструмент "повышающим статус" в глазах окружающих и насколько уверенно он умеет им пользоваться.
В психологии для описания стабильных различий между людьми часто применяют модель "Большой пятёрки". Она выделяет пять базовых измерений: экстраверсию, открытость новому опыту, добросовестность, доброжелательность и нейротизм. Эти характеристики можно представить как "фоновые настройки" поведения: они влияют на то, как человек общается, реагирует на неопределённость, выстраивает привычки и принимает решения в нестандартных ситуациях - включая выбор новых цифровых инструментов.
Когда появляется новая технология, исследователи нередко проверяют, какие личностные профили становятся "ранними пользователями". Экстраверсия обычно связана с активным взаимодействием с миром и людьми; открытость - с любопытством, креативностью и готовностью пробовать новое; добросовестность - с дисциплиной, организованностью и ориентацией на практический результат. При этом доброжелательность и нейротизм в технологическом контексте часто рассматривают отдельно: люди, нацеленные на гармонию в группе, нередко ждут, когда продукт станет общепринятым, а те, кто сильнее тревожится, склонны переоценивать риски и избегать незнакомых систем.
Поскольку чат-боты на базе ИИ остаются в определённой степени непредсказуемыми, исследователи сосредоточились на чертах, которые чаще связывают с ранним освоением технологий: экстраверсии, открытости и добросовестности. Обычно именно они ассоциируются с поиском новизны, стратегическим мышлением и целенаправленными действиями - то есть с поведением человека, который хочет получить преимущество в учёбе или работе.
Чтобы точнее объяснить, почему одни используют ИИ чаще, а другие реже, одних только "внутренних" черт личности недостаточно. Поэтому в таких исследованиях подключают поведенческие модели принятия технологий - в частности, Technology Acceptance Model. В ней важную роль играют две переменные: социальный образ (социальная "картинка") и компьютерная самоэффективность. Социальный образ - это убеждение человека, что применение нового инструмента сделает его более заметным, современным или компетентным в глазах окружающих. Компьютерная самоэффективность - это уверенность в том, что он справится с программой самостоятельно, без постоянной помощи со стороны.
Разговорные ИИ-сервисы стали массово обсуждаться совсем недавно: публичный доступ к популярным решениям вроде ChatGPT открылся лишь в конце 2022 года, поэтому эмпирических данных о реальных пользователях пока немного. Чтобы заполнить этот пробел, исследователи Тинцзюнь Дэн и Дакэ Ван из Шанхайского университета Цзяо Тун изучили, как личностные различия сочетаются с социальными ожиданиями и уверенностью в навыках - и как это связано с привычками использования текстовых ИИ-инструментов.
В марте 2023 года команда провела опрос 784 участников по Китаю. В выборку включили только тех, кто хотя бы раз в жизни пробовал ChatGPT. В основном это были студенты и молодые специалисты из восточных прибрежных городов. Респонденты отвечали на блоки вопросов по стандартизированной пятибалльной шкале: оценивались уровни экстраверсии, открытости и добросовестности, уверенность при работе с чат-ботом, восприятие влияния ИИ на социальный статус и фактическая частота использования.
После сбора данных исследователи применили структурное моделирование - метод, позволяющий одновременно проверить несколько взаимосвязей между переменными. Их задача заключалась в том, чтобы понять: влияют ли личностные черты на использование напрямую или же между личностью и поведением "встраиваются" промежуточные механизмы - престижность в глазах других и вера в собственные технические силы. Общий вывод, отражённый в самой постановке вопроса исследования, указывает: добросовестные люди действительно могут чаще сомневаться и тормозить с регулярным применением генеративных моделей, особенно если инструмент кажется им недостаточно надёжным и требующим перепроверок.
Наблюдение выглядит логичным: добросовестность связана с контролем качества, ответственностью и стремлением минимизировать ошибки. Генеративный ИИ, напротив, способен "уверенно" выдавать неточности и выдуманные детали, что воспринимается как угроза стандартам аккуратности. Поэтому высокоорганизованный человек может выбирать более консервативную стратегию: использовать чат-бота эпизодически, только на черновых этапах или вообще отказаться, пока не появятся понятные правила применения и гарантии.
Отдельно стоит учитывать роль социального образа. Для части людей новые инструменты - это способ выглядеть "на шаг впереди", повысить видимую компетентность и расширить влияние в среде. Если человек верит, что ИИ укрепляет его репутацию, вероятность регулярного использования растёт. Но у добросовестных пользователей эффект может быть обратным: они опасаются репутационных потерь, если выяснится, что результат сгенерирован или содержит ошибку. Тогда потенциальный "статусный бонус" превращается в риск.
Не менее важна компьютерная самоэффективность. Даже когда интерес к ИИ есть, привычка использовать его закрепляется только при ощущении контроля над инструментом: человек должен понимать, как формулировать запрос, как уточнять ответ, как проверять факты и как ограничивать нежелательные результаты. Низкая уверенность в этих навыках снижает частоту использования, потому что каждая попытка воспринимается как трудоёмкий эксперимент.
Практический вывод для компаний и учебных заведений простой: если цель - безопасное внедрение генеративного ИИ, недостаточно "дать доступ". Нужны понятные регламенты, примеры корректных сценариев и обучение, которое повышает самоэффективность: от базовых правил формулирования запросов до чек-листа проверки ответов. Чем яснее рамки - тем легче добросовестным людям принять инструмент, не ощущая, что он подрывает стандарты качества.
Добросовестным пользователям помогает подход "ИИ как черновик, человек как редактор". В таких ролях модель полезна и при этом не претендует на окончательную истину: сгенерировать структуру текста, список идей, варианты формулировок, шаблон письма, план проекта. Дальше включается сильная сторона добросовестности - проверка, редактирование, доведение до стандарта.
Ещё один способ снизить тревогу - заранее определить, где ИИ применять нельзя: в юридически значимых документах без проверки специалистом, в медицинских рекомендациях без клинических источников, в финансовых расчётах без перепроверки. Чёткие "красные линии" не мешают экспериментировать, зато уменьшают риск, который особенно чувствителен для дисциплинированных и ответственных людей.
Наконец, важно проговорить вопрос этики и авторства. В среде, где использование ИИ может восприниматься неоднозначно, люди сильнее ориентируются на то, как это скажется на их образе. Прозрачные правила - когда допустимо пользоваться генеративными инструментами, нужно ли это отмечать и как оценивать результат - уменьшают репутационные страхи и делают принятие технологии более предсказуемым.
В итоге привычка работать с генеративным ИИ формируется на пересечении характера и контекста. Экстравертам и людям, открытым новому, проще пробовать и закреплять инструмент через интерес или социальный эффект. А вот высоко добросовестным чаще требуется не "хайп", а ясные процедуры: понятные цели, контроль качества и уверенность в собственных навыках - только тогда потенциальная польза перевешивает риск ошибки.
