Vibe teaming: как совместная работа с ИИ влияет на коллективный интеллект

В эпоху стремительного развития генеративного ИИ центральным вопросом становится не только то, какие задачи машины способны выполнять быстрее и точнее человека, но и то, каким образом их интеграция меняет характер коллективной работы. Традиционные модели командного взаимодействия строились вокруг человеческого обмена знаниями и согласования решений, тогда как появление новых технологий открывает возможность качественного преобразования самих основ совместного мышления. Концепция vibe teaming предлагает рассматривать ИИ не как внешнего помощника, а как встроенного участника когнитивного процесса, способного усиливать коллективный интеллект и создавать новые формы продуктивного сотрудничества.

Эволюция коллективного интеллекта

Совместная интеллектуальная деятельность традиционно рассматривается как способность группы людей достигать результатов, которые превосходят возможности каждого участника по отдельности. В научной литературе этот феномен получил название «коллективный интеллект» и связывался с такими факторами, как когнитивное разнообразие, социальная чувствительность и умение распределять внимание между членами команды. С развитием цифровых технологий исследователи начали рассматривать, каким образом новые инструменты могут изменять природу коллективного мышления. Однако до недавнего времени речь шла главным образом о средствах коммуникации и управления информацией, тогда как ИИ создает принципиально иную ситуацию. Он не только ускоряет отдельные операции, но и способен вмешиваться в сам процесс выработки идей и их совместного обсуждения.

Именно в этом контексте появляется концепция vibe teaming — подхода, который переносит акцент с индивидуальной продуктивности на групповую когнитивную динамику. Истоки понятия связаны с идеей vibe coding, предложенной А.Карпатым для описания процесса, при котором разработчик формулирует «ощущение» или направление решения в естественном языке, а модель ИИ генерирует кодовую реализацию. Постепенно эта метафора вышла за пределы программирования и стала обозначать более широкий спектр взаимодействия человека и ИИ в рабочих процессах. Vibe teaming, в отличие от постфактум использования моделей для редактирования текста или поиска информации, предполагает включение ИИ в саму ткань группового общения с самого начала.

С точки зрения коллективного интеллекта, ИИ встраивается в три ключевые функции, традиционно обеспечиваемые людьми: коллективную память, коллективное внимание и коллективное рассуждение. Он может фиксировать и структурировать знания, возникающие в ходе диалога, предотвращая их потерю или искажение; он способен управлять распределением внимания, подсвечивая скрытые взаимосвязи и возвращая участников к упущенным элементам; наконец, он поддерживает рассуждение, предлагая альтернативные интерпретации и помогая сопоставлять разные точки зрения.

Рассмотрение vibe teaming в аналитической перспективе позволяет увидеть в нём попытку преодолеть ограниченность двух доминирующих парадигм работы с ИИ. С одной стороны, существует традиция автономного развития ИИ как самостоятельного агента, стремящегося заменить человеческий труд. С другой стороны, усилия по регулированию и этическому надзору часто фокусируются на сдерживании рисков и угроз, связанных с такой автономией. Vibe teaming формирует альтернативу: он исходит из того, что ценность возникает не в конкуренции человека и машины, а в их координированном сотрудничестве. В этом смысле данная концепция продолжает линию исследований о гибридном интеллекте, согласно которой лучшие результаты достигаются в системах, где человеческая креативность и социальное чутьё сочетаются с вычислительной мощностью и памятью алгоритмов.

Интеграция ИИ в команду

Практическая реализация концепции vibe teaming демонстрирует, что ее ценность заключается не столько в создании более гладких текстов или ускоренной обработке данных, сколько в перестройке самого процесса командной работы. Так,  noindexэксперимент/noindex, проведенный исследователями Brookings, позволяет рассмотреть, как интеграция ИИ в рабочий цикл команды меняет динамику коллективного рассуждения. В ходе сессии, посвященной разработке стратегии ликвидации глобальной нищеты, был задействован пошаговый процесс, включающий живую беседу с экспертом, автоматическую транскрипцию диалога, генерацию чернового документа языковой моделью, совместное редактирование текста с привлечением ИИ и финальное обсуждение для уточнения и корректировки результатов. Всего за 90 минут команда получила продукт, сопоставимый по качеству с традиционным исследовательским документом, который обычно требует недель или месяцев согласований и доработок.

Важный эффект такого подхода заключается в том, что ИИ снимает с участников значительную часть рутинной нагрузки. Привычные практики организации коллективной работы предполагают, что значительное время уходит на запись идей, последующую их структуризацию, поиск формулировок и устранение внутренних противоречий. Vibe teaming перераспределяет ресурсы: машина берет на себя задачи фиксации, первичной компиляции и упорядочивания информации, а люди концентрируются на том, что действительно требует их компетенций — стратегическом мышлении, критической оценке и интеграции разных точек зрения. В результате увеличивается не только скорость, но и качество диалога: члены команды чувствуют, что их вклад не растворяется в бесконечных черновиках, а получает мгновенное отражение в документе, который можно обсуждать и корректировать в реальном времени.

В целом, такие практики ведут к росту вовлеченности и субъективного удовлетворения участников процессом. В исследованиях отмечается, что команды, использующие ИИ для совместного анализа и генерации идей, не только демонстрируют более целостные результаты, но и чаще характеризуют взаимодействие как продуктивное и вдохновляющее. Это связано с эффектом когнитивной свободы: когда технические барьеры снижаются, появляется больше пространства для творческого поиска. В результате формируется новый формат интеллектуальной среды, где участники ощущают себя не просто исполнителями отдельных функций, а полноценными соавторами общего замысла.

Риски и траектории развития

Несмотря на очевидные преимущества vibe teaming, его внедрение сопряжено с целым рядом рисков и ограничений. Одной из главных угроз является чрезмерная зависимость команд от ИИ. Когда большая часть задач по фиксации, структурированию и даже первичной аналитике перекладывается на машину, существует опасность когнитивной атрофии: участники перестают развивать собственные навыки формулирования аргументов, работы с текстом и аналитического синтеза. Особенно уязвимыми в этом отношении оказываются молодые специалисты и сотрудники низшего и среднего уровня, для которых регулярная практика самостоятельного анализа играет ключевую роль в профессиональном становлении. Если ИИ постоянно берет на себя эту работу, то у людей исчезает возможность оттачивать базовые компетенции.

Еще одна значимая проблема связана с тем, что генеративные модели обладают склонностью быстро сходиться к усредненным и конвенциональным решениям. Это снижает разнообразие идей и может создавать иллюзию консенсуса там, где на самом деле необходима дискуссия. Для коллективного интеллекта такая ситуация опасна: он питается разнообразием мнений, а если машина подталкивает участников к единому «правильному» выводу, то ценность групповой работы резко падает. Более того, такая скрытая унификация мышления делает команды уязвимыми к системным ошибкам и снижает их способность адаптироваться к новым вызовам.

Не менее остро стоит вопрос приватности и безопасности данных. Транскрибирование живых командных бесед и последующая обработка их ИИ требуют хранения больших объемов сенситивной информации. Для многих организаций это становится вызовом, поскольку традиционные механизмы защиты информации не рассчитаны на такую интенсивность и масштаб обработки. Нарушение конфиденциальности может повлечь не только юридические последствия, но и подорвать доверие внутри самой команды.

Решение этих проблем требует не отказа от vibe teaming, а выстраивания новых институциональных и культурных практик. В частности, исследователи предлагают вводить специальные ритуалы несогласия, когда команда целенаправленно ищет слабые места в выводах ИИ и проверяет их на прочность. Другим инструментом становятся регулярные bias audits — проверки результатов модели на предмет скрытых предвзятостей и шаблонов. В ряде случаев также целесообразно назначать ответственных за контроль приватности и управление доступом к информации.

Виктория Совгирь, аналитик Центра политической конъюнктуры.