При использовании AI я начал ловить себя на том, что иногда мне становится больно: делаешь что-то, делаешь и устал. Да, это часть взрослой жизни, но с AI это происходит совсем быстро и ярко.
Выглядит так:
- Сначала ты такой воодушевленный, фигачишь, видишь, что можешь свернуть горы: 5 (или 155) агентов с сотней субагентов заняты своим: вкалывают роботы, счастлив человек, вот это вот все.
- Роботы твои не устали, а ты устал вместо роботов.
Я решил разобраться, что идет не так.
Попробуем через науку
Как обычно я читаю исследования AI находит и собирает мне папирусы, а потом я их допрашиваю. Что нашли? Верно, появляется новый научный термин - ai fatigue. Есть еще и медийный термин, но туда я не хочу лезть. Каноничного определения нет, мне нравится мое. AI fatigue - это когнитивное и эмоциональное истощение во время или после использования AI и связанное с необходимостью обрабатывать результаты AI, где обрабатывать - это направлять, валидировать, контролировать, интерпретировать, исправлять.
Без погружения в научные ритуалы и прочее приращение научного знания, что у нас есть? Не так и много. Есть новое явление, про которое понятно, что:
- оно существует, есть шанс, что это не мое anecdotal ощущение [1]
- есть предположения, почему оно появляется
- пока не ясно, самостоятельное оно или нет, например баллы по ai fatigue коррелируют с цифровой усталостью и технострессом
- появляются инструменты, как это явление описать и как его измерить: я для вас навайбкодил опросник для оценки ai fatigue на базе статьи [2]
Если говорить именно про ai fatigue, то наука пока дает мало практических выводов:
- Что-то такое вырисовывается, субъективно люди говорят про ai fatigue. Говорят, что сокращают использование AI или планируют сократить.
- Иногда наблюдается одновременный рост полезности и рост усталости [3], а дистресс совмещается с эустрессом [4].
Все остальное выглядит для меня, как ранняя стадия исследований: кто-то пытается понять, влияет ли экспозиция, кто-то смотрит на готовность, страхи, ответственность [5], все ли пользователи подвержены, все ли активности и т.д. [6]
Мой личный вывод с научной точки зрения: нуууу, мои ощущения не совсем оторваны от реальности, но как с этим быть - науке пока неизвестно и ладно, попробую пофантазировать.
Мои ненаучные фантазии и оценочные суждения
Когда я решаю какую-то исследовательскую или созидательную, в широком смысле, задачу, то у меня есть достаточно времени, чтобы побыть с ней наедине: я формулирую запрос внутри себя, читаю, ищу, общаюсь, изменяю запрос, корректирую цели и так далее. У меня нет готового ответа, я этот ответ должен найти, вычитать, создать самостоятельно. Если же я задачу делегирую, то у меня есть время пока сотрудники не придут ко мне с вопросами или с результатом. Мне не нужно сразу принимать решение. Можно переключиться на что-то еще, а потом вернуться.
С AI иначе: ответ, даже на сложный запрос, я получаю в течение десятков минут. Да, иногда Pro/Ultra/Fable могут задуматься на 4-5 часов внутри /goal, но это скорее редкость. С разработкой чуть дольше, но следующий чанк результата, который требует реакции - это максимум часы ожидания.
С AI есть азарт: столько несформулированных вопросов, столько идей для pet- (и не pet-) проектов, которые хочется построить прямо сейчас.
Есть и FOMO:
- я же плачу за подписки: надо, чтобы агенты все это время работали
- вон у этого и того из X вообще 100500 агентов, а у меня всего 5, я ж неудачник, умру под мостом теперь
- вот же способ, который позволяет агентам работать лучше, надо скорее его попробовать
В сухом остатке:
- AI решает некоторые вещи очень быстро, я начинаю принимать решения чаще, чем мне хочется. Я не привык к такой скорости и нужно научиться с этим жить и работать. Это не значит, что нужно все время ускоряться: время просто быть для меня является одним из ингредиентов качественного решения.
- Работа с большим количеством агентов и вообще с ускоренным потоком результата подталкивает меня к еще большей мультизадачности.
Как быть с ai fatigue?
По-хорошему, вся рефлексия должна превратиться в какие-то действия или решения, которые улучшат мне жизнь.
Я рассуждаю так. Чтобы избавиться именно от усталости, нужно осознанно идти путем замедления и ухода от многозадачности (спасибо, кэп). Поток, все дела, Чиксентмихайи одобряет. Других рекомендаций себе же у меня пока нет.
Можно объяснить агенту, как принимать часть решений и он рано или поздно придет к тебе с эскалацией, то есть все еще больше уплотнится. Ну будет у меня не 5 агентов, а 50 и все те же проблемы с AI fatigue и контролем. Парадокс Джевонса в некотором роде. По мне, так AI fatigue лежит в общем балансе, а не рабочих процессах или harness. В них как раз лежит скорость, качество и плотность результата.
Источники
- ↩ Parreño et al. (2026), How do College Students Express AI Fatigue? A Content Analysis of Students’ Perceptions and Experiences.
- ↩ Lau et al. (2026), AI fatigue in human–AI interaction: Scale development and validation.
- ↩ Fan et al. (2026), When Help Hurts: Verification Load and Fatigue with AI Coding Assistants.
- ↩ Högemann et al. (2025), Technostress and generative AI in the workplace: a qualitative study.
- ↩ Savolainen et al. (2026), Social comparison contributes to work exhaustion in the context of workplace AI use.
- ↩ Soriano et al. (2026), AI-induced fatigue among students in higher education: a latent profile analysis.