Проблема открытия: почему люди не знают, что спросить у ИИ
Эссе «The Discovery Problem» (опубликовано 3 сентября 2026 года) формулирует главный тормоз распространения ИИ как простой вопрос: «что эта штука может сделать для меня?». Проблема в том, что человек не знает, чего не знает: нельзя понять, что делает кнопка, пока её не нажмёшь, и нельзя понять, что выдаст запрос, пока его не напишешь и не запустишь. Пока возможности системы спрятаны за пустым текстовым полем, они остаются невидимыми, и это, по мнению автора, и есть нерешённая проблема открытия.
Автор разбирает два частичных решения и объясняет, почему ни одно не закрывает вопрос целиком. Готовые шаблоны дают человеку что запустить без необходимости самому придумывать запрос, но тогда встаёт вопрос релевантности: подходят ли эти шаблоны именно к его задачам, интересны ли они ему вообще. Персональный контекст тоже помогает, система, которая знает пользователя, может предлагать то, что важно именно ему, а не усреднённому пользователю. Оба подхода полезны, но ни один не решает проблему открытия целиком.
Для объяснения сути разрыва автор использует метафору Алана Кея: представьте муравья на дне Гранд-Каньона. Муравей смотрит вверх и видит всё небо как узкую голубую полоску между двумя стенами каньона. Человек, стоящий на краю каньона, видит то же небо целиком, как сплошную голубую плоскость. Небо одно и то же, но представление о том, что вообще существует, разное. Дело не в том, что муравей менее способен, он просто не может увидеть всю ось возможного оттуда, где стоит.
Это, по мысли автора, и есть разрыв между опытным пользователем ИИ и всеми остальными. В качестве примера он берёт нетехнического маркетолога и человека, свободно владеющего агентами и инструментами на основе ИИ. Второй, понаблюдав за работой маркетолога всего час, сразу видит дюжину вещей, которые можно автоматизировать, делегировать или переосмыслить, включая то, что сам маркетолог даже не пробовал. Но поставь перед тем же маркетологом самый умный инструмент в мире, и он будет смотреть на пустое поле ввода, не зная, что напечатать. Вся эта мощь оказывается бесполезной, если её не видно.
Автор формулирует итог так: система способна почти на всё, но требует, чтобы пользователь заранее знал, что именно у неё просить. Слишком большая часть работы по обнаружению возможностей ложится на человека, хотя должна лежать на системе. Такой ИИ-инструмент должен был бы сам, постепенно и по контексту, раскрывать пользователю, на что он способен, применительно к его реальной работе. Пока, заключает автор, такого нет: интерфейсу ещё только предстоит начать показывать пользователю всё небо, а не узкую полоску над головой.
Ключевые факты
- Главный барьер для распространения ИИ, не возможности моделей, а то, что пользователи не знают, что у них вообще можно спросить («проблема открытия»)
- Пока способности системы спрятаны за пустым текстовым полем, они остаются невидимыми: нельзя узнать, что сделает запрос, не написав и не запустив его
- Готовые шаблоны и персональный контекст помогают, но не решают проблему целиком: шаблоны могут не подходить к конкретной задаче, а контекст лишь сужает круг предположений
- Метафора Алана Кея: муравей на дне Гранд-Каньона видит небо узкой полоской между стенами, человек на краю каньона видит то же небо целиком, разница не в способностях, а в обзоре
- Опытный пользователь ИИ-агентов, понаблюдав час за нетехническим маркетологом, сразу видит дюжину вещей для автоматизации, а сам маркетолог перед тем же инструментом не знает, с чего начать; по мнению автора, раскрывать возможности постепенно должна сама система, но пока такой системы нет
Почему это важно
Автор называет главным тормозом внедрения ИИ не мощность моделей, а неспособность пользователя понять, что у системы вообще можно попросить. Это переформулирует привычный разговор об ИИ: проблема не в том, что модели недостаточно умны, а в том, что их возможности невидимы для человека, пока он не наткнётся на них сам, методом проб.
Кому это важно
Прежде всего, тем, кто проектирует интерфейсы для ИИ-продуктов и отвечает за онбординг: разработчикам, продуктовым и UX-командам. Также, компаниям, которые внедряют ИИ-инструменты у нетехнических сотрудников (в эссе это иллюстрирует пример маркетолога) и сталкиваются с тем, что доступ к мощному инструменту сам по себе не даёт результата.
Как это применить
Эссе прямо не предлагает готового решения, оно намеренно заканчивается открытым вопросом: интерфейсу «ещё только предстоит начать показывать» пользователю весь спектр возможного. Из разбора автора следует практический вывод: одних шаблонов и персонализации по контексту недостаточно, обе меры лишь частично закрывают проблему открытия. Тем, кто строит ИИ-продукты, стоит воспринимать это как открытую задачу, сама система должна постепенно и по ходу работы пользователя подсказывать, что она умеет, а не ждать, что человек догадается сформулировать запрос сам.
Можно ли доверять
Это авторское эссе-рассуждение, а не исследование: в тексте нет данных, опросов или ссылок на источники, а пример с маркетологом и опытным пользователем, иллюстративный, а не описание реального случая. Оценка «дюжина вещей», авторская прикидка, не измеренная величина. Использованная метафора муравья в каньоне приписана Алану Кею и не является собственной идеей автора эссе. Само рассуждение логически связное и опирается на давно обсуждаемую в индустрии проблему, но выводы стоит воспринимать как точку зрения одного автора, а не как подтверждённый факт.
Риски и подводные камни
Главный риск, принять личное наблюдение автора за строгий диагноз: в тексте нет данных о том, что «проблема открытия» действительно является главным барьером внедрения ИИ, это авторская формулировка. Эссе также не называет ни один конкретный ИИ-продукт или компанию, выводы носят общий характер и не привязаны к тому, как эта проблема решается или не решается в конкретных инструментах. Наконец, сам автор оставляет вопрос открытым: не стоит читать текст как готовый рецепт для дизайна интерфейсов, только как формулировку задачи.
«Дело не в том, что муравей менее способен. Он просто не видит оси возможного оттуда, где стоит.»
— автор эссе «The Discovery Problem»