Постинструментальное обучение и риск растворения способностей

Если цель обучения — сохранение способностей, заявления о продуктивности госсектора на основе ИИ-артефактов — неполные метрики успеха.

Тезис capacity dissolution развивает опасения, что генеративный ИИ размывает человеческое обучение и формирование институциональной компетенции.

Тезис о растворении способностей расширяет когнитивные риски чат-ботов до институционального обучения и оценки.

Асимметричная коммуникация отрицает нормативную субъектность машины и усиливает тезис о сохранении человеческой ответственности и целей.

Оба переносят ответственность на людей: обучение сохраняет власть над целями, а LLM не имеют дискурсивного статуса.

Обе переносят фокус с автоматизируемых outputs на устойчивые человеческие способности и процветание.

Если дискурсивную ответственность несёт только человек, образование должно сохранять человеческое суждение при изобилии ИИ-outputs.