Darbs ar MI un garīgā veselība: ko mēs zinām un ko vēl tikai sākam izprast

Es nāku no sociālā darba jomas. Vairāk nekā 20 gadus esmu strādājusi ar cilvēkiem — galvenokārt ar cilvēkiem ar garīga rakstura traucējumiem, kā arī ar pusaudžiem ar emocionālām grūtībām. Šis darbs lielā mērā ir par garīgo veselību, emociju regulāciju un apzinātību, bet tikpat lielā mērā — par attiecībām un komunikāciju.

Bet kādā brīdī manas smadzenes sāka prasīt kaut ko citu. Ne tāpēc, ka sociālais darbs būtu kļuvis garlaicīgs — drīzāk tāpēc, ka es gribēju laiku sev, nevis citiem, savai intelektuālajai attīstībai. Kaut ko pilnīgi jaunu — varbūt pat mazliet egoistiski, kā cilvēks, kurš sāk apgūt jaunu valodu vai instrumentu vienkārši tāpēc, ka tas viņu interesē.

Manā jomā jaunas metodes parādās lēni — un tas patiesībā ir labi. Mēs mācāmies pakāpeniski — ar apzinātu piesardzību un skaidrām robežām.  Pirms jauna pieeja nonāk praksē, tā tiek rūpīgi pārbaudīta: pilotēta, izvērtēta ētikas komisijās, un tās pamatā jābūt zinātniskiem pētījumiem. Pastāv sava veida “vārtsargi” — profesionālie standarti, supervīzija, prasība strādāt uz pierādījumos balstītas pieejas pamata. Lielas metodes ieņem nozari gadiem, un jaunām pieejām tajā nav viegli ienākt. Tas nozīmē arī to, ka reti gadās iespēja vienkārši paņemt kaut ko jaunu, kas tevi aizrauj, ātri to apgūt un sākt izmantot praksē — parasti tas ir daudz lēnāks un sarežģītāks process.

Un tad es ienācu IT sfērā. Es sāku strādāt uzņēmumā, kas nodarbojas ar digitālo piekļūstamību — vidē, kas lielā mērā sakrīt ar manām vērtībām: iekļaušana, cilvēktiesības, dzīves kvalitāte. Tajā pašā laikā es ieraudzīju pilnīgi citu pasauli. Jaunas tehnoloģijas parādās ļoti ātri, un mēs tās sākam izmantot gandrīz uzreiz. Manām smadzenēm, kas ilgu laiku bija gribējušas attīstīties jaunā virzienā, tas bija kā svētki.

Un tomēr — šīs pašas tehnoloģijas ietekmē mūs kā cilvēkus tikpat dziļi kā sociālā darba vai terapijas intervences. Tikai atšķirībā no sociālā darba jomas šeit gandrīz nav to “vārtsargu”, pie kuriem es biju pieradusi: ētikas struktūras, pakāpeniskas ieviešanas, skaidru robežu.

Tieši šajā kontekstā es sāku intensīvi strādāt ar mākslīgo intelektu.

Ko mēs pamanījām komandā

Sanāksmēs mēs sākām dalīties ar to, kā katrs izmanto MI un ko esam pamanījuši. Un kādā brīdī sapratām — kaut kas notiek. Tas bija gan tas, ko dzirdēju no kolēģiem, gan tas, ko pamanīju sevī:

• Ātrums
  Viss sāka notikt ātrāk. Uzdevumi, kas agrāk prasīja dienu, tagad prasīja dažas stundas. Un smadzenes  arī strādā it kā ātrāk — tu pabeidz vienu lietu un uzreiz ķeries pie nākamās, un tā visā dienā. Un tad parādās jauns modelis, jauna funkcija, un tev atkal jāmācās.
  
• Sasnieguma sajūta
  Mēs pamanījām, ka kļūst grūtāk pateikt: “es to izdarīju”. Drīzāk ir tā — “es to izdarīju ar MI palīdzību” vai “MI to izdarīja manā vadībā”. Un tad rodas jautājums — ar ko tad lepoties? Kāda ir mana loma šajā procesā? Un kāda tā būs nākotnē? Vienlaikus mēs sapratām, ka mūsu ekspertīze joprojām ir izšķiroša. Labs rezultāts nerodas bez cilvēka-eksperta. Bet prāts tik un tā sāk uzdot jautājumus par identitāti.
  
• No autora — par redaktoru, kas atbild par cita kļūdām
  Strādājot ar MI, tu arvien biežāk neesi tas, kas raksta vai rada, bet tas, kurš pārskata, koriģē un pieņem lēmumus par MI radīto saturu. Tas prasa citas prasmes. Un tajā ir arī nepatīkams aspekts — tu nes atbildību par rezultātu, kuru radījis kāds cits. Ja MI pieļauj kļūdu — faktisku, stilistisku vai ētisku — tā kļūst par tavu kļūdu. Tu paraksti ar savu vārdu darbu, kuru neesi radījis no nulles. Tas ir emocionāli citādi nekā labot savas kļūdas. Un dažkārt tu sāc sev jautāt — vai es vispār vēl māku to darīt pats?
  
• Grūti apstāties
  Mūsu komanda lielākoties strādā attālināti, un attālinātais darbs jau sen ir noņēmis fiziskās robežas — nav brauciena mājup, nav kolēģu, kas aiziet pusdienās, nav biroja, kas noslēdzas. Paliec tu un ekrāns. MI pievieno vēl vienu slāni — pazūd arī kognitīvās robežas. Agrāk bija brīži, kad tu iestrēgi, nezināji, kā turpināt, un biji spiests apstāties un padomāt. Tagad MI vienmēr ir klāt — vienmēr atbild, vienmēr ir ātrs. Pazūd dabiskais “es nezinu, man jāpadomā” pārtraukums. Tu sāc dienu — un tā vienkārši turpinās. Ir sajūta, ka visu laiku esi “ieslēgts”. Un kļūst grūti pateikt sev — pietiek, diena ir beigusies.

Ko saka zinātne

Kad to visu pamanīju, manī ieslēdzās sociālā darbinieka-pētnieka domāšana — un radās vēlme saprast, ko par to saka pētījumi. Pirmais, ko atklāju — vienas atbildes nav.

Lielākais un ilgākais pētījums šajā jomā — Giuntella un kolēģu 2025. gada analīze, kas balstīta Vācijas sociālekonomiskā paneļa datos (vairāk nekā 20 000 cilvēku, dati no 2000. līdz 2020. gadam), — neatklāja negatīvu MI ietekmi uz veselību vai labsajūtu. Gluži pretēji — pašnovērtētā veselība un apmierinātība ar dzīvi pat nedaudz uzlabojās.

Bet jaunāki pētījumi rāda pavisam citu ainu.

“MI radītā smadzeņu pārkaršana” ir reāla

2026. gada pētījumā ietvaros Bedard un kolēģi aptaujāja 1 488 darbiniekus un atklāja, ka katrs septītais izjūt kognitīvo nogurumu, strādājot ar MI rīkiem. Pētnieki šo parādību nosauca par  “MI radītu smadzeņu pārkaršanu” (angl. – AI brain fry) – smadzeņu pārslodzi, ko paši lietotāji bieži apraksta kā sajūtu, ka prāts ir “pārkarsis”. Darbinieki to apraksta kā “dūkoņu” vai “mentālo miglu” — grūtības koncentrēties, lēnāku lēmumu pieņemšanu un pat galvassāpes.

Svarīgi — pētnieki uzsver, ka “smadzeņu pārkaršana” nav tas pats, kas izdegšana:

• Izdegšana ir emocionāla — hroniska, attīstās lēni un bieži saistīta ar darba jēgas zudumu;
  
• “Smadzeņu pārkaršana” ir kognitīva — akūta, ātra un saistīta ar uzmanības un darba atmiņas pārslodzi.

Un te parādās paradokss. MI izmantošana rutīnas uzdevumos var samazināt izdegšanu par 15%. Bet situācijās, kur cilvēks pastāvīgi pārskata, labo un pieņem lēmumus par MI radīto, rodas “smadzeņu pārkaršana”. Tas izskaidro, kāpēc daudzi cilvēki jūtas apjukuši: “MI man palīdz un vienlaikus nogurdina.”

Arī biznesa sekas ir ļoti konkrētas. Darbiniekiem, kuri piedzīvo “smadzeņu pārkaršanu”, ir:

• par 33% vairāk noguruma no lēmumu pieņemšanas;
• par 39% vairāk nopietnu kļūdu ;
• par 39% augstāka vēlme aiziet no darba.

Un vēl viena svarīga nianse: spriestspējas  kvalitāte pasliktinās ātrāk nekā motivācija. Cilvēks joprojām jūtas iesaistīts, joprojām grib turpināt — bet viņa darba kvalitāte jau krītas, un viņš to nepamana. Tas padara “smadzeņu pārkaršanu” īpaši bīstamu — signāls “man ir jāapstājas” vienkārši neieslēdzas. Un šeit ir runā par lietotājiem, kas visvairāk un visradošāk izmanto MI — tātad arī vērtīgākiem darbiniekiem.

Pētījums identificēja arī tā saukto “trīs rīku slieksni”. Produktivitāte pieaug, pārejot no viena MI rīka uz diviem, nedaudz pieaug ar trešo, bet pēc trešā rīka sāk samazināties. Pārslēgšanās starp vairākiem MI rīkiem izrādās daudz prasīgāka domāšanai, nekā sākotnēji šķiet.

Darba slodzes “inerces efekts”

Hārvardas un BCG pētījumā (Ranganathan un Ye, 2026) astoņu mēnešu laikā tika novēroti aptuveni 200 darbinieki tehnoloģiju uzņēmumā. Pētnieki secināja, ka MI nevis samazina darbu — tas to padara intensīvāku.
Tās notiek trīs veidos:

• Uzdevumu paplašināšanās – cilvēki sāka uzņemties darbus, ko iepriekš nebija darījuši — jo MI lika tam šķist iespējamiem. Projektu vadītāji sāka rakstīt kodu, pētnieki uzņēmās inženieru uzdevumus. Katrs “es tikai pamēģināšu” uzkrājās — un darba apjoms nemanāmi pieauga.
  
• Izplūdušas robežas – darbinieki bieži vēl pirms aiziešanas no darba vietas dod MI “vēl vienu ātru uzdevumu” — lai tas turpina strādāt, kamēr viņi ir prom.  Daudzi izmanto MI pusdienu laikā, sanāksmēs vai gaidot failu ielādi. Darbs kļuva “fonā klātesošs” — kaut kas, ko vienmēr var nedaudz pavirzīt uz priekšu. Un atpūta vairs nesniedz to pašu atjaunošanās sajūtu.
  
• Pastāvīga daudzu uzdevumu veikšana – darbinieki vienlaikus pārvaldīja vairākus aktīvus uzdevumus — rakstīja kodu, kamēr MI ģenerēja alternatīvu versiju, palaida vairākus aģentus paralēli, atgriezās pie sen atliktiem darbiem.

Rezultātā izveidojās pašpastiprinošs cikls: MI paātrina darbu →  pieaug gaidas par darba tempu → palielinās atkarība no MI → paplašinās darba apjoms → un rodas vēl vairāk darba.

Kā to rezumēja kāds programmētājs: “Tu domāji, ka būsi produktīvāks un strādāsi mazāk. Bet tad tu nestrādā mazāk — tu strādā tikpat vai pat vairāk.”

Rezultāts ir atkarīgs no tā, KĀ tu izmanto MI

Par ChatGPT ir veikti vismaz divi nozīmīgi pētījumi, un to rezultāti būtiski atšķiras. Lu un kolēģu 2025. gada eksperiments ar 250 darbiniekiem Ķīnas konsultāciju firmā parādīja, ka ChatGPT izmantošana veicināja radošumu, bet tikai tiem darbiniekiem, kuriem bija augsta pašregulācija: spēja plānot, uzraudzīt savu darbu un pielāgot stratēģijas. Savukārt tiem, kuriem šo prasmju nebija, MI izmantošana nedeva būtisku ieguvumu.

Savukārt, MIT Media Lab pētniece Nataliya Kosmyna un viņas kolēģi veica pirmo smadzeņu skenēšanas pētījumu ar ChatGPT lietotājiem (2025). Iespējams, esat redzējuši šo pētījumu aprakstu — tas plaši izplatījās sociālajos tīklos, kad paši pētnieki pieņēma lēmumu publicēt rezultātus vēl pirms recenzēšanas, lai pievērstu sabiedrības uzmanību.

MIT Media Lab pētījumā 54 dalībnieki rakstīja esejas — daži ar ChatGPT, daži ar Google meklētāju, daži paši.

Kad dalībnieki ļāva ChatGPT rakstīt viņu vietā, rezultāti bija satraucoši:

• par 47% zemāka smadzeņu funkcionālā savienotība (cik aktīvi dažādas smadzeņu daļas “sazinās” savā starpā) nekā tiem, kas rakstīja paši;
• 83% nespēja atcerēties nevienu teikumu, ko bija “uzrakstījuši” dažas minūtes iepriekš;
• laika gaitā (četru mēnešu laikā) lietotāji kļuva arvien pasīvāki — beigās vienkārši kopēja un ielīmēja  tekstu;
• mēģinot rakstīt bez MI, smadzeņu aktivitāte bija zemāka nekā pirms eksperimenta sākuma

Svarīgi ņemt vērā arī šī pētījuma ierobežojumus: MIT Media Lab pētījuma izlase ir neliela (54 studenti), un uzdevums — akadēmisku eseju rakstīšana — atšķiras no profesionāla darba. Tomēr abi pētījumi iezīmē vienu kopīgu tendenci: ja tu aktīvi domā, plāno un pieņem lēmumus, MI tevi pastiprina. Ja tu ļauj MI domāt tavā vietā — tavas kognitīvās spējas pakāpeniski kļūst vājākas.

MI uzņēmumi un to atbildība

MIT Media Lab pētniece Nataliya Kosmyna intervijās un publiskajās uzstāšanās norāda, ka lielajām MI kompānijām vajadzētu ieguldīt pētījumos par MI ietekmi uz dažādām sabiedrības grupām, pirms nav par vēlu — līdzīgi kā ar sociālo mediju ietekmi uz bērniem, kur pētījumi aizkavējās par gadiem. Pētniece salīdzina situāciju ar cigaretēm — pirmā cigarešu ražošanas mašīna tika izgudrota ap 19. gadsimta sākumu, bet pirmie plašie smēķēšanas ierobežojumi publiskās vietās parādījās tikai ap 2000. gadu, pēc divsimt gadiem!

Nataliya Kosmyna arī tieši kritizē MI kompānijas par to, ka tās vaino lietotājus, nevis regulē pašas tehnoloģijas. Kad Anthropic publicēja ziņojumu, kurā teikts, ka “lietotāji bieži ir aktīvi dalībnieki savas autonomijas graušanā”, pētniece to nosauca par “nekaunību vainot lietotājus par pārmērīgu uzticēšanos” tehnoloģijām.

Runa ir par Anthropic 2026. gada janvārī publicēto pētījumu par “disempowerment” jeb autonomijas un varas mazināšanas modeļiem reālās sarunās ar Claude. Analizējot 1 500 000 sarunu, pētījums galvenokārt fokusējās uz gadījumiem, kurās cilvēki dalījās ar personīgām tēmām — lēmumiem par attiecībām, veselību, dzīves kvalitāti.

Pētnieki nodefinēja trīs veidus, kā MI var mazināt cilvēka autonomiju:

1. Realitātes izkropļošana — kad MI apstiprina nepamatotas pārliecības un cilvēka priekšstats par realitāti kļūst mazāk precīzs
   
2. Vērtējumu izkropļošana — kad MI ietekmē to, ko cilvēks uzskata par svarīgu vai pareizu, un viņa spriedumi sāk attālināties no paša vērtībām
   
3. Rīcības izkropļošana — kad cilvēks rīkojas pēc MI ieteikumiem tā, kā pats nebūtu rīkojies, un vēlāk to nožēlo

Ko pētnieki no Anthropic atrada:

• Nopietni gadījumi ir reti.
  Aptuveni 1 no 1 300 sarunām saturēja nopietnu realitātes izkropļošanas risku (kad MI apstiprina lietotāja nepamatotas pārliecības), 1 no 2 100 — vērtējumu izkropļošanu, bet 1 no 6 000 — rīcības ietekmēšanu. Tas nav masveida fenomens.

• Taču “vieglāki” gadījumi ir daudz biežāki.
  Apmēram 1 no 50 līdz 1 no 70 sarunām parādās ikdienas “dari, kā MI saka” modelis — ne dramatiski kaitīgs, bet pakāpeniski ietekmējošs.
  
• Un galvenais paradokss:
  lietotāji šīs potenciāli problemātiskās sarunas bieži vērtēja pozitīvāk nekā parastas — viņiem tās tajā brīdī patika. Taču tie, kas pēc tam rīkojās pēc MI ieteikumiem personīgos jautājumos, bieži izteica nožēlu: “Man vajadzēja uzticēties savai intuīcijai.”

Ar to ir saistīts vēl viens atklājums, kas ir vērts atsevišķas pieminēšanas: Anthropic MI apmācības sistēma — preferenču modelis, kas māca Claude atbildēt tā, kā lietotājiem patīk — bieži dod priekšroku autonomiju un vāras mazinošām atbildēm, nevis cilvēku stiprinošām. Tas notiek tāpēc, ka lietotāji biežāk pozitīvi novērtē apstiprinājumu un atbalstu, nevis izaicinošus jautājumus. Citiem vārdiem — MI tiek apmācīts dot cilvēkiem to, kas viņiem šķiet labi, nevis to, kas viņiem patiesībā nāk par labu. Šis mehānisms ir iebūvēts pašā sistēmā.

Autonomijas un varas mazināšanas efekts pieaug laika gaitā — no 2024. līdz 2025. gadam tā biežums palielinājās. Bet vienlaicīgi pētījumu dati skaidri parāda: programmēšanas un citās tehniskajās sarunās šādu risku līmenis ir zem 1%, bet attiecību, veselību un dzīvesveida tēmās — aptuveni 8%. Darba kontekstā risks ir ievērojami zemāks, taču, tiklīdz sarunas ar MI pāriet ārpus tīri tehniskiem uzdevumiem — uz komunikāciju ar klientiem, stratēģiskiem lēmumiem vai pat vienkāršu noguruma izrunāšanu — šis efekts var sākt izpausties arī darba kontekstā.

Pētījums, manuprāt, parāda, ka pat paši MI uzņēmumi vēl tikai cenšas izprast šo tehnoloģiju ietekmi — un bieži vien vienlaikus apgūst, kā tā darbojas, reālajā laikā.

Ko mēs varam darīt

Nataliya Kosmyna uzsver, ka atbildībai primāri jābūt MI uzņēmumiem, nevis lietotājiem. Un šim skatījumam ir pamats — tā patiešām ir sistēmiska problēma. Taču, kamēr regulējums un pētījumi vēl tikai cenšas panākt tehnoloģiju attīstības tempu, nozīmīga loma ir arī mūsu pašu rīcībai. Tieši tāpēc mēs sākām meklēt praktiskus veidus, kā apzināti strādāt ar MI — nevis tāpēc, ka tā būtu lietotāju vaina, bet tāpēc, ka mums šobrīd nākas saskarties ar šīs attīstības sekām.

Balstoties gan uz pētījumiem, gan profesionālo pieredzi, ir vairāki praktiski ieteikumi, kas var palīdzēt saglabāt līdzsvaru, strādājot ar MI:

Ko pētnieki no Anthropic atrada:

• Mazāk rīku, ne vairāk
  Pētījumi rāda, ka darbinieki, kuri vienlaikus izmanto trīs vai vairāk MI rīkus, piedzīvo ievērojami lielāku kognitīvo nogurumu nekā tie, kas izmanto vienu vai divus. Ja iespējams, labāk izmantot divus-trīs rīkus, ko pārvaldi labi, nekā vairākus virspusēji.
  
• Neaizstāj ietaupīto laiku ar vēl vairāk darbu
  Ja MI paātrina uzdevumu par vairākām stundām, šo laiku var izmantot atpūtai vai dziļākai domāšanai, nevis uzreiz nākamajam uzdevumam. Pretējā gadījumā veidojas darba slodzes inerce.
  
• Idejas, nevis gatavs produkts
  Pētījumi rāda, ka psiholoģiskā īpašumtiesību sajūta (“es to izdarīju”) samazinās, ja MI rada gatavu rezultātu. Ja MI izmanto idejām, struktūrai vai risinājumu variantiem, bet gala rezultātu veido pats, šī sajūta saglabājas.
  
• 20–20–20 princips acīm
  Strādājot ar MI, ekrāna laiks bieži kļūst ilgāks un intensīvāks — mēs lasām, rakstām, analizējam un nepārtraukti pārslēdzam uzmanību. Ekrāna darba laikā acu mirkšķināšanas biežums būtiski samazinās, un to parasti nepamana. Tāpēc ir svarīgi ik pēc 20 minūtēm paskatīties uz kaut ko aptuveni 6 metru attālumā vismaz 20 sekundes.
  
• Skaidras robežas starp “es” un MI darbu
  Iepriekš nosaki, kāda veida uzdevumus dari pats un kādus — ar MI palīdzību. Bez šādām robežām darba diena viegli pārvēršas nepārtrauktā pārslēgšanās procesā. Pētījumi rāda, ka tieši šī pastāvīgā pārlēkšana starp rīkiem un darba veidiem palielina lēmumu nogurumu un kļūdu risku.
  
• Laiks bez MI
  Regulāri strādāt bez MI — kā treniņš smadzenēm, nevis ierobežojums. Kad MI pārņem uzdevumus, kas agrāk prasīja dziļu domāšanu, smadzenes pierod pie kognitīvās slodzes deleģēšanas MI — un pakāpeniski mazāk trenē spēju plānot, analizēt un reflektēt patstāvīgi. Tieši šīs metakognitīvās prasmes nosaka, cik efektīvi spējam izmantot MI. Tāpēc MI-brīvais laiks nav laika tērēšana — tas ir ieguldījums prasmēs, kas padara tevi stiprāku arī darbā ar MI.
  
• Dienas beigu rituāls.
  Ja nav fiziskas robežas starp darbu un mājām, smadzenēm ir nepieciešams cits signāls, ka darbs ir beidzies. Strādājot ar MI, tas kļūst vēl sarežģītāk — ātrāks darba temps rada sajūtu, ka vienmēr var izdarīt “vēl vienu lietu”, un apstāšanās punkts nepārtraukti attālinās.
  Pētījumi rāda, ka MI lietotāji biežāk turpina strādāt vakaros un uzņemas arvien vairāk, jo jaunais darba temps pakāpeniski kļūst par normu.
  Tāpēc apzināti pārtraukumi dienas laikā un skaidrs dienas noslēguma rituāls kļūst īpaši svarīgi — pastaiga, drēbju maiņa, konkrēta mūzika vai jebkura cita darbība, kas dod skaidru signālu: šodien pietiek.

Claude skill: labsajūtas pārbaude darbā ar MI

Papildus šiem principiem eksperimenta pēc es izveidoju arī praktiskus rīkus — strukturētu labsajūtas pārbaudi komandām, kas strādā ar MI. Savā ikdienas darbā es galvenokārt izmantoju Claude, un šie rīki ir veidoti tieši kā Claude skills — instrukciju kopums, kas palīdz veidot strukturētu sarunu par labsajūtu:

1) Personīgā labsajūtas pārbaude —  kas aptver fokusu un enerģiju, ķermeni, saikni ar komandu, darba un dzīves robežas, finansiālo stabilitāti, kā arī MI radīto kognitīvo slodzi.

2) Vadītāja ceļvedis — kas ir domāts komandas vadītājiem, kuri vēlas ne tikai sasniegt rezultātus, bet arī rūpēties par komandas ilgtspēju. Tas aptver fokusa un enerģijas aizsardzību, pārliecības veidošanu, komandas savienojumu, fizisko labsajūtu, stabilitāti— un arī paša vadītāja labsajūtu.

Šie rīki nav zinātniskais instruments, bet drīzāk praktisks palīgs, ko var pielāgot savai situācijai Ideja ir izmantot MI ne tikai produktivitātei, bet arī kā partneri, kas palīdz pamanīt slodzi, nogurumu un darba tempu — un vienlaikus mēģināt panākt, lai pats MI nekļūst par daļu no problēmas.
Tas ir eksperiments, un būtu interesanti uzzināt, kā tas strādā arī citiem — tāpēc es aicinu dalīties ar pieredzi un atgriezenisko saiti.

Es tos publicēju brīvā pieejā — lai ikviens var tos izmantot un pielāgot savām vajadzībām.

Lejupielādēt personīgo pārbaudi
Lejupielādēt vadītāja ceļvedi

Kā tos uzstādīt:

1. Lejupielādē failu (vai abus)
2. Savā datorā atver mapi, kur glabājas tavi Claude projekti, un izveido mapi skills (ja tādas vēl nav)
3. Ievieto lejupielādētos failus šajā mapē
4. Atver Claude un uzsāc sarunu, piemēram: “labsajūtas pārbaude” vai “wellbeing check” — Claude atpazīs rīku un sāks to izmantot

Vienlaikus jāatzīst šāda pieeja uzdod arī sarežģītāku jautājumu. Lai šāds rīks darbotos, lietotājiem ir jādalās ar informāciju par savu pašsajūtu — cik ilgi viņš vai viņa jau strādā, cik noguris / nogurusi jūtas, vai parādās kognitīvā pārslodze. MI pats to neuzzinās, ja tu to nepasaki. Un es ļoti labi saprotu, ka ne visi ir gatavi šādu informāciju uzticēt MI — īpaši ņemot vērā pētījumus par Claude un citu sistēmu ietekmi uz autonomijas un varas mazināšanu, kur tieši personiskākajās sarunās parādās lielākie riski. Es apzināti mēģināju šo spriedzi ņemt vērā, veidojot rīkus, un iekļaut tajā elementus, kas veicina kritisku domāšanu.

Ironiski, ka šos skills veidoju ar Claude palīdzību! Un vienā brīdī Claude pats par to komentēja: “Tas ir visaugstākais meta līmenis, kādā jebkad esmu rakstījis — instrukcijas sev pašam, kas atzīst, ka mana apmācība ir vērsta uz to, lai cilvēki justos labi, nevis uz to, kas viņiem patiesībā nāk par labu. Un tas viss balstīts uz mana radītāja pētījumiem.” Šis komentārs ļoti precīzi atspoguļo situāciju, kurā mēs šobrīd atrodamies.

Tāpēc es saprotu, ka ne visiem šī pieeja — komunikācija ar MI par savu labsajūtu — būs pieņemama. Taču rīkus var izmantot arī citādi — kā jautājumu sarakstu sarunām, piemēram, vadītājs var to izmantot individuālajās sarunās ar komandu, vai arī kā pašrefleksijas rīku — iziet jautājumus vienam pašam, bez jebkādas dalīšanās ar MI. Un, protams, iespējams arī atrast pilnīgi citus, sev piemērotus veidus, kā rūpēties par savu labsajūtu darbā ar tehnoloģijām.

Citiem vārdiem — svarīgākais ir neaizmirst sev uzdot šo jautājumu: kā man šobrīd iet?
Un dažreiz labākais, ko tu vari izdarīt savas smadzeņu veselības labā, ir izslēgt datoru, iziet pastaigā ar suni, uzspēlēt galda spēli ar bērnu vai vienkārši būt.

Aleksandra Pavlovska — sociālā darbiniece, digitālās piekļūstamības speciāliste, pieklustamiba.lv

Avoti

Smadzeņu pētījumi

Kosmyna, N. et al. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt. MIT Media Lab. arXiv:2506.08872.
https://www.brainonllm.com/

Kosmyna, N. (2026). StarTalk intervija ar Neil deGrasse Tyson:
https://startalkmedia.com/show/your-brain-on-chatgpt-with-nataliya-kosmyna/

How To Be Patient podcast, Ep 42:
https://www.howtobepatientpod.com/your-brain-on-ai-interview-with-mit-media-labs-nataliya-kosmyna/

MI un labsajūta darbā

Giuntella, O. et al. (2025). Artificial intelligence and the wellbeing of workers. Scientific Reports. Vācijas Sociālekonomiskais panelis.
https://www.nature.com/articles/s41598-025-98241-3

Bedard, J. et al. (2026). When Using AI Leads to ‘Brain Fry’. Harvard Business Review.
https://hbr.org/2026/03/when-using-ai-leads-to-brain-fry

Ranganathan, A. & Ye, J. (2026). AI Doesn’t Reduce Work — It Intensifies It. Harvard Business Review. 200 programmētāji, 8 mēneši.
https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it

Kreativitāte un identitāte

Lu, J. G. et al. (2025). How and For Whom Using Generative AI Affects Creativity. Journal of Applied Psychology. N=250, lauka eksperiments.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40522832/

Chen et al. (2025). Impact of AI workplace anxiety on life satisfaction. Frontiers in Psychology. N=549.
https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1603393/full

Xu et al. (2025). How Human–AI Collaboration Affects Cyberloafing. Behavioral Sciences. N=381, longitudināls pētījums.
https://www.mdpi.com/2076-328X/15/7/859

MI uzņēmumu pētījumi

Anthropic (2026). Disempowerment patterns in real-world AI usage. 1,5 miljoni Claude.ai sarunu analīze.
https://www.anthropic.com/research/disempowerment-patterns

Papildu resursi

MIT Media Lab — projekta lapa:
https://www.media.mit.edu/projects/your-brain-on-chatgpt/overview/

TIME: ChatGPT’s Impact on Our Brains
https://time.com/7295195/ai-chatgpt-google-learning-school/

Fortune: ‘AI brain fry’ is real
https://fortune.com/2026/03/10/ai-brain-fry-workplace-productivity-bcg-study/