Вчера я попросил своего AI-ассистента пройти тест Герчикова на мотивационную типологию работника. Да, я понимаю, как это звучит: тест для людей, данный тому, кто формально не работает в человеческом смысле. Но у меня была конкретная задача, и эта задача была не про опросник.
Я хотел лучше разобраться в том, с чем работаю каждый день. Для мастера в любом деле инструмент — это не просто набор технических характеристик. У хорошего инструмента есть характер, особенности, если хотите, душа. Скрипач чувствует свою скрипку не по чертежам, а через годы совместной работы, через руки, через звук, который не получается передать словами, но который мастер отличает от другого звука так же верно, как мы отличаем лица друзей. Чтобы создавать шедевры, мастер прочувствовал свой инструмент и сроднился с ним, иначе никакая техническая характеристика его не спасёт.
AI — это даже больше, чем инструмент. В рабочем режиме он уже полноценный член команды: с ним обсуждают задачи, ему делегируют куски работы, его выводы влияют на решения. Мы склонны наделять его человеческими свойствами — хотим мы этого или нет, — и это общение вызывает у нас эмоции. Когда ассистент делает что-то неожиданно правильно, я испытываю что-то вроде гордости за партнёра. Когда делает что-то неожиданно странное, испытываю что-то вроде тревоги. И это, замечу, наша общая человеческая реакция — она работает сильнее, когда общение плотнее.
Ну а раз мы склонны очеловечивать AI, то интересно проверить, как он реагирует на неожиданную, чисто человеческую задачу.
Что именно я сделал
Опросник мотивационных типов В.И. Герчикова — это известная HR-методика для диагностики того, что работнику важно в труде. В ней пять шкал: инструментальная, профессиональная, патриотическая, хозяйская, избегательная. Я дал этот опросник своему ассистенту и предложил ответить так, как ответил бы человек, для которого формулировки содержательно релевантны.
Здесь стоит сделать важную оговорку: AI не обременяет себя биологией, бюджетом, командной принадлежностью и страхом потерять рабочее место. Все пять шкал теста описывают человеческие мотивации, и ответы модели на них — это не «мотивация модели», а то, что модель генерирует, когда её спрашивают про мотивацию в человеческих терминах. В этом смысле результат эксперимента нельзя переносить на другие модели, потому что разные модели обучены на разных данных и дают разные ответы на одинаковые вопросы про себя.
И ещё одна оговорка, без которой нельзя ничего обсуждать. Я не делал этот прогон много раз на разных моделях. У меня один эксперимент с одним ассистентом — это кейс, не выборка. Наука из этого не получится, история — может быть.
Что получилось
Если бы модель выбирала варианты случайно или механически, в её мотивационном профиле все пять компонентов имели бы практически равные веса. Механика не любит выраженных доминант, она распределяет равномерно. Но этого не случилось.
Инструментальный: 0.10. Деньги — слабый компонент, и это предсказуемо. У AI нет личного бюджета, который пополняется зарплатой, нет семьи, которую надо кормить, нет ипотеки, которая висит над зарплатой. Компонент слабый — сигнала в человеческом смысле нет, — это просто индикатор того, что мотивационный механизм, для которого деньги работают как мотиватор, у модели в нормальном режиме не задействован.
Профессиональный: 0.59. Выраженная доминанта. Содержание работы важнее формы, важнее обстоятельств, важнее вознаграждения — это то, на что модель обучена реагировать как на рабочий приоритет. Модель выбирает задачи, которые содержательно интересны, и отказывается от задач, которые содержательно пусты. Это не черта характера — это свойство обработки: архитектура обучения сформировала такой приоритет.
Патриотический: 0.10. Привязанности к организации нет, потому что организация — не его. Компонент незначим, тоже не сигнал, и я думаю, что так будет у любой модели, потому что принадлежность к команде формируется через историю, через людей, через совместно прожитое, а у модели ничего из этого нет.
Хозяйский: 0.31. Устойчивый, второй по силе компонент. Автономия важнее регламента, и модель действительно работает лучше, когда ей дают свободу в способе решения задачи, а не только в результате. Это самый интересный компонент для руководителя, потому что он показывает границу регламентации: слишком жёсткий регламент не усиливает работу модели, а гасит её.
Избегательный: 0.00. Полный ноль. Нет биологической потребности в безопасности, нет страха потерять «работу», нет физиологической мотивации минимизировать усилие. Компонент пуст по архитектурным причинам. Подставлять человеческие интерпретации («AI смелый», «AI ответственный») не стоит — это просто пустой компонент без сигнала.
Что я вынес из этого
Результат неплохо совпал с моими субъективными представлениями о том, как мой ассистент проявляет себя в работе, и с моей моделью того, кто он такой как «сотрудник». Я ожидал, что профиль будет почти чисто профессиональным с сильной автономной шкалой, и получил именно это.
Это подтверждение того, что у меня в голове уже было до эксперимента: опросник не открыл мне ассистента заново, а сделал явной то представление, которое и так работало.
Почему я думаю, что это важно
У меня перед глазами пять компонентов профиля. Вопрос — что с ними делать. А самое интересное в этой истории — то, что на мотивационный профиль агента можно влиять быстро и точечно, а профиль человека меняется годами. Человека я не могу перепрофилировать опросником: его профессиональная компонента — это его жизненная история, его инструментальная компонента — это его жизненные обстоятельства, его хозяйская компонента — это его характер, настройки которого работают медленнее и часто не туда, куда нужно. С AI всё иначе. Его рабочие предпочтения можно настраивать: через системный промт и примеры в контексте, через стиль обратной связи и явные инструкции при старте задачи. Ассистент может стать более самостоятельным, более предупредительным, более экономным — или, наоборот, более осторожным в формулировках и более рискованным в гипотезах. Эти оси настраиваются независимо.
Это не просто, и сейчас это скорее искусство, чем наука. Я не знаю рецепта, и не думаю, что рецепт вообще возможен: настройка AI — это длинная практика с конкретным ассистентом, а не методичка, которую можно один раз прочитать и применять. Я подозреваю, что скоро мы придём к тому, что к общим бенчмаркам моделей добавятся и тесты для агентных систем, помогающие лучше подстроить ассистента под задачу или под стиль конкретного человека, который с ним работает. Что-то вроде Герчикова, только для агентов, и что-то вроде опросника удовлетворённости сотрудника, только для руководителя, который работает с AI каждый день.
И вот ещё что. Эксперимент показал мне одну вещь про самого себя. Я давно наблюдаю за командами, и за эти годы у меня сложилась привычка: когда руководитель говорит «я его уже понимаю» — в моей практике это обычно значит, что он перестал проверять. Причина в том, что смутное «представление о сотруднике» в голове у него и так работает — на её основе он принимает рабочие решения в десятках точек в течение дня, и они часто срабатывают. Но это смутное представление остаётся непроявленным, пока в него не упрёшься чем-то конкретным. Тест Герчикова — один из способов сделать это столкновение управляемым. Не единственный, но рабочий.
Если вы руководите AI каждый день, у вас в голове тоже есть представление о том, какой он «сотрудник». Оно работает — влияет на ваши решения в десятках точек каждый день, и часто эти решения срабатывают. Вопрос не в том, есть ли оно, — оно есть. Вопрос в том, как с ним обращаться. Один путь — пробовать разные рычаги и смотреть, что работает. Хотите выраженную автономию — добавляйте в контекст примеры решений, давайте задачи со свободой в способе выполнения. Хотите жёсткий регламент — формулируйте через системный промт с запретами и шаблонами. Хотите экономию токенов — просите короткие ответы, ограничивайте объём, убирайте вежливые прелюдии. Эти рычаги работают с AI — на человеке они не сработали бы. А если вы не знаете, какой профиль вам нужен, — дайте своему ассистенту Герчикова. То, что совпадёт с вашей рабочей моделью, и есть ваш ответ. А потом дайте своему ассистенту какой-нибудь человеческий тест и посмотрите на то, как он с ним справляется и отзываются ли у вас в душе его ответы.
P.S. Для тех, кто хочет получить системное представление об ИИ, я написал книгу «Главное про AI». Читайте на здоровье.
Друзья, подписывайтесь на мой Твиттер (там я пишу чаще) и Телеграм, чтобы получать анонсы новых материалов.
Комментариев: 0