Предоставление ИИ-агентам автономии для перехвата и возврата контроля во время критических рабочих процессов не снижает когнитивную нагрузку так, как ожидалось. Исследование ученых из Университета Линнань, опубликованное в журнале International Journal of Human–Computer Studies, показывает: автоматическая передача задач снижает ситуационную осведомленность человека, провоцирует повышенную ментальную усталость и приводит к прямым конфликтам за контроль между оператором и машиной.
Команда под руководством профессора Цзе (Джея) Сюя, директора Центра когнитивных исследований Университета Линнань, протестировала 92 участников с использованием стандартизированного теста NASA (MATB) в условиях симуляции полета. Динамическое разделение контроля — когда алгоритмы фиксируют пиковые нагрузки и сами перехватывают управление — действительно помогало удерживать точность в моменты резких скачков. Однако схема давала сбой, как только напряжение спадало. При внезапном возврате контроля человек терял контекст, с трудом ориентировался в текущих процессах и сталкивался с гораздо более выраженным отложенным утомлением, чем при схеме, где передачей управления руководит сам оператор.
Автономное вмешательство не снимает когнитивную нагрузку — оно лишь меняет ее формат, превращая активное выполнение задач в изматывающий непрерывный надзор. Как показывают выводы профессора Сюя, непрозрачная логика принятия решений агентом заставляет сотрудников тратить ценный ментальный ресурс на отслеживание действий алгоритма, расшифровку его намерений и угадывание момента следующей передачи задач. Для руководителей бизнеса бесконтрольная агентная автономия создает скрытые операционные издержки: масштабируемая архитектура взаимодействия человека и ИИ требует прозрачности и передачи управления под контролем оператора, а не спонтанных перехватов со стороны машин.