Când AI-ul nu doar ne ajută să gândim, ci gândește în locul nostru
Articol scris deMădălina Zaharia - membră EMCC România
O reflecție despre Tri-System Theory, cognitive surrender și felul în care AI ne schimbă relația cu propria gândire.
Kahneman și Tversky m-au învățat un fel nou de a înțelege cum gândim. De la ei am aflat ce sunt biasurile și mi s-a părut fascinant cât de mult interpretăm lumea prin ceea ce percepem deja ca fiind adevărat. Poate și mai fascinant este cât de ușor vedem biasurile la ceilalți și cât de convinși suntem că pe noi ne ocolesc.
În Thinking, Fast and Slow, Kahneman a sintetizat o mare parte din această muncă într-o distincție care a intrat în vocabularul comun. Gândim fie intuitiv, rapid, aproape automat, fie mai lent, mai analitic, cu efort. System 1 și System 2. Reacția și deliberarea. Felul în care simplificăm realitatea, cădem în automatism sau ne ferim de efortul unei verificări atente.
Dar, oricum am fi gândit, rapid sau lent, noi eram cei care făceam actul gândirii.
Aici începe să se schimbe ceva.
Apariția System 3: Cogniția Artificială
Steven D. Shaw și Gideon Nave, cercetători la Wharton, au publicat în 2026 o lucrare* care propune o idee interesanta: în epoca AI, modelul clasic al gândirii în două sisteme s-ar putea să nu mai fie suficient. Autorii vorbesc despre Tri-System Theory, o extensie a teoriilor despre raționamentul uman, care adaugă un al treilea sistem:
System 1 (Intuiția): rapidă, automată, bazată pe asocieri și experiență.
System 2 (Gândirea deliberată): mai lentă, mai analitică, orientată spre reflecție și efort.
System 3 (Cogniția artificială): un tip de raționament extern, automatizat, bazat pe date și generat de sisteme algoritmice, nu de mintea umană.
Distincția lui Kahneman a fost construită pentru o lume în care toată gândirea se întâmpla înăuntrul minții umane. Shaw și Nave spun că acea lume nu mai există în același fel. AI-ul nu mai este doar un instrument exterior pe care îl folosim din când în când. În anumite contexte, devine un co-agent cognitiv: poate completa, înlocui sau remodela gândirea umană.
Pentru că nu sunt om de tehnologie, mă interesează partea umană a acestei schimbări: ce se întâmplă cu relația noastră cu propria gândire atunci când avem permanent lângă noi un sistem care produce răspunsuri rapide, coerente și aparent convingătoare? Cum ni se modifică atenția, discernământul, încrederea și responsabilitatea?
Între Cognitive Offloading și Cognitive Surrender
System 3 ne poate susține raționamentul. Poate genera alternative, poate structura idei, poate semnala o contradicție, poate deschide o perspectivă pe care nu am observat-o. Până aici, este ceea ce putem numi un instrument bun.
Problema apare atunci când aceste capacități duc la un transfer prea mare de autonomie. Când răspunsurile AI sunt adoptate fără verificare. Când nu mai folosim AI-ul ca sprijin pentru gândire, ci îl lăsăm să înlocuiască gândirea. Autorii numesc acest fenomen cognitive surrender.
Este important să nu îl confundăm cu cognitive offloading.
Offloading înseamnă delegarea strategică a unei sarcini către un instrument extern, în timp ce gândirea noastră rămâne activă. Folosești un calculator sau o hartă, dar continui să judeci, să interpretezi și să verifici.
Surrender este altceva. Este momentul în care renunți la evaluarea critică și adopți răspunsul AI ca și cum ar fi propriul tău raționament. Nu-ți mai acorzi timpul necesar pentru a reflecta asupra întrebărilor care pot apărea, nu mai faci efortul deliberării, ci preiei răspunsul pentru că sună bine, pare coerent și este livrat fluent.
Există și o formă mai radicală, pe care autorii o numesc autopilot: stimulul este procesat direct de System 3, iar răspunsul apare fără ca System 1 și System 2 să mai fie implicate în mod semnificativ. Nu mai este delegare. Este deja bypass.
Capcana falsei siguranțe: Ce spune studiul
Studiul include trei experimente cu peste 1.300 de participanți și aproape 10.000 de încercări individuale. Oamenii au rezolvat sarcini de tip Cognitive Reflection Test, unele fără AI, altele cu acces la un asistent AI. În unele situații, AI-ul oferea răspunsuri corecte; în altele, oferea răspunsuri greșite, dar prezentate convingător.
Previzibil, când AI-ul era corect, acuratețea creștea semnificativ. Când AI-ul greșea, însă, acuratețea scădea puternic, sub nivelul celor care nu foloseau deloc AI. Cu alte cuvinte, performanța oamenilor ajungea să depindă în bună măsură de calitatea răspunsului generat de mașină. Atunci când participanții consultau asistentul, iar acesta greșea, îi urmau sfatul eronat în aproximativ patru din cinci cazuri.
Partea cea mai relevantă este efectul asupra încrederii. Accesul la AI creștea încrederea participanților în propriile răspunsuri, inclusiv atunci când AI-ul greșise. Aproape jumătate dintre răspunsurile asistentului erau eronate și, totuși, oamenii plecau mai siguri pe ei. AI-ul îmbunătățește performanța atunci când are dreptate, dar produce și o falsă senzație de siguranță atunci când greșește.
Implicațiile pot fi serioase pentru oricine ia decizii cu miză. Nu mai vorbim doar despre instrumente mai rapide, ci despre felul în care se schimbă relația cu propria minte.
Cercetarea arată și ce agravează sau atenuează fenomenul. Presiunea timpului nu îi face pe oameni să apeleze mai des la AI. Rata de utilizare era, de fapt, ușor mai mică sub presiune. Ce face presiunea timpului e cǎ scade acuratețea peste tot. Dar la cei care se bazau deja constant pe AI, performanța rămânea legată de cât de bun era răspunsul primit. Iar când AI-ul nimerea corect, folosirea lui amortiza o parte din costul grabei. La cei care gândeau singuri, fără AI, presiunea lovea la fel de tare ca la orice om fără sprijin extern.
Feedbackul, mizele reale pentru acuratețe și verificarea activă acționează pe alt palier: reactivează gândirea deliberată și reduc adoptarea necritică. Problema ține mai degrabă de lipsa unei relații critice cu ceea ce produce AI-ul și de lipsa acelui skin in the game decât de folosirea AI-ului în sine.
Există și diferențe individuale. Persoanele care au mai multă încredere în AI și un nivel mai scăzut de Need for Cognition (tendința de a te implica și de a găsi satisfacție în activitățile cognitive solicitante) sunt mai expuse. În schimb, un nivel mai ridicat al inteligenței fluide pare să protejeze împotriva adoptării răspunsurilor greșite.
Riscul de „Deskilling” în Coaching, Mentorat și Supervizare
Un ultim fir al cercetării aduce în prim-plan riscul de deskilling. Într-un studiu citat de autori, privind endoscopia, utilizarea repetată a diagnosticului asistat de AI a fost asociată cu o erodare, în timp, a performanței diagnostice fără AI (Budzyń et al., 2025). Deferența repetată față de algoritm poate slăbi capacitatea profesionistului de a-și menține active propriile competențe.
Noi, coachii, supervizorii și mentorii, folosim deja AI în munca de zi cu zi. Pregătim sesiuni cu ajutorul AI, generăm întrebări, formulăm ipoteze, rescriem un contract, sintetizăm o temă de supervizare sau îi cerem trei reformulări pentru un moment în care ne-am blocat. Așa că nu este o temă abstractă, ci un instrument de lucru curent.
Cred că cel mai mare risc pentru un practician nu este că AI-ul îi va lua locul. Este că îi poate atrofia exact competențele fundamentale pe care se sprijină prezența profesională: capacitatea de reflecție critică și ceea ce EMCC numește Understanding Self, cunoașterea propriilor tipare, valori și limite.
Munca noastră înseamnă, în bună măsură, tolerarea unui gol. Stau cu clientul într-un loc în care niciunul dintre noi nu are încă răspunsul, iar din acel gol se naște întrebarea care contează. Un model care îmi oferă instantaneu zece întrebări bune nu completează golul, ci îl desființează. Și, odată cu el, dispare mușchiul care se antrenează tocmai stând acolo.
Deskilling-ul, pentru noi, nu arată spectaculos. Poate arăta ca o pregătire care decurge puțin mai repede; ca o ipoteză care vine deja formulată, în loc să se coaguleze din ceea ce aud; ca un reframe pe care îl preiau pentru că este elegant, nu pentru că l-am trecut prin propria înțelegere a acelui client, în acel context. Asta înseamnă cognitive surrender în sesiune. Prezența nu se poate externaliza, dar formularea, ipoteza și structura sesiunii se pot. Și, cu cât le externalizez mai des fără să-mi dau seama, cu atât mai puțin le mai construiesc eu.
Clientul pe Pilot Automat: Material de Lucru în Coaching
Clienții noștri practică deja cognitive surrender, iar acest comportament devine material de lucru în coaching.
Spre exemplu, un lider aflat într-o tranziție importantă folosește AI pentru clarificare și pentru explorarea opțiunilor. Este un lucru excelent, dar poate, la fel de ușor, să preia strategii și formulări fără să le treacă prin filtrul propriei judecăți, al contextului organizațional și al responsabilității personale.
Efectul de falsă siguranță identificat în cercetare este ceea ce putem vedea uneori în sesiune: cineva care sună mult mai hotărât decât este susținut de procesul de gândire din spatele concluziilor sale. Rolul nostru este să-l ajutăm pe client să-și refacă relația critică cu propria gândire, să observe unde a preluat un răspuns fără să și-l fi însușit cu adevărat.
În team coaching, riscul devine colectiv. Deși experimentele studiului au fost individuale - un om singur în fața unui chatbot, este foarte plauzibil ca același tipar să apară și într-o echipă: se preia un răspuns generat de AI pentru că pare logic, rapid și suficient de bun, iar nimeni nu îl mai pune sub semnul întrebării. Apare un „autopilot de grup”.
În acest context, coachingul poate ajuta echipa să-și construiască norme explicite de siguranță cognitivă. De exemplu, echipa poate introduce rolul rotațional de „Avocat al Diavolului”, a cărui singură responsabilitate este să chestioneze critic și să aducă argumente contrare exclusiv soluțiilor generate de AI, înainte ca o decizie să fie adoptată.
Pentru fondatori și organizații, tema este una structurală. Contează ce instrumente bazate pe AI introduci, însǎ la fel de important este și ce arhitectură de decizie construiești în jurul lor. Sisteme proiectate doar pentru răspunsuri rapide și fără fricțiune încurajează autopilotul. În schimb, sisteme care introduc semnale de incertitudine, feedback și bucle de reflecție îi mențin pe oameni implicați activ în procesul de gândire.
Supervizarea ca spațiu de antrenament al gândirii deliberate
Partea din cercetare referitoare la feedback și verificarea activă imi amintește de rolul supervizării. Autorii arată că adoptarea necritică scade atunci când oamenii primesc feedback și au o miză reală în a fi corecți.
Supervizarea nu presupune o recompensă pentru acuratețe și nici existența unui răspuns corect cunoscut dinainte, dar mecanismul de fond este același: o verificare externă care readuce în joc gândirea deliberată (System 2). Este spațiul în care un practician își aduce munca și o trece printr-o buclă de reflecție împreună cu cineva care oferă feedback și creează presiunea constructivă necesară pentru reflecție.
Într-o profesie care va lucra tot mai mult alături de System 3, aceasta va deveni, probabil, o funcție foarte importantă a supervizării: locul în care refacem mușchiul deliberativ pe care utilizarea comodă a AI-ului îl erodează.
Pentru a ne păstra independența cognitivă și acuratețea profesională, supervizarea ar putea să devină cadrul în care ne adresăm, în mod sistematic, un set de întrebări-cheie:
Ce ai adus tu, în mod autentic, aici și ce a fost formulat de un model pentru tine?
Unde ai preluat o ipoteză gata făcută, fără să o treci prin propriul filtru profesional?
Ce ai fi gândit și ce direcție ai fi ales pentru acest client dacă nu ai fi avut instrumentul AI la îndemână?
Adresarea acestor întrebări nu ar trebui privită ca un reproș, ci ca un antrenament riguros al exact acelei competențe care ne definește ca profesioniști.
AI-ul poate fi un sprijin real pentru gândire și, în același timp, o cale elegantă de a renunța la ea. Practica noastră înseamnă mult mai mult decât întrebări, reformulări, structuri și sinteze. Dar ele fac parte din ea și sunt tocmai elementele pe care System 3 le poate reproduce cel mai convingător, cu o viteză cu care nu putem concura.
Ceea ce algoritmul nu poate produce, însă, este faptul că eu le-am gândit pentru omul din fața mea, în unicitatea contextului său, asumându-mi pe deplin responsabilitatea pentru ceea ce spun.
Dacă este ceva ce merită protejat cu adevărat în anii care vin, poate nu este profesia noastră, ci capacitatea de a continua să gândim, să ne verificăm gândirea și să ne asumăm responsabilitatea pentru ea.
*Shaw, S. D., & Nave, G. (2026). Thinking—Fast, Slow, and Artificial: How AI is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender. The Wharton School Research Paper. https://doi.org/10.31234/osf.io/yk25n_v1
