Ми живемо в час, коли штучний інтелект (ШІ() розвивається швидше, ніж суспільство встигає осмислити наслідки цього розвитку. Майже щодня з’являються нові моделі, що краще пишуть тексти, аналізують дані, перекладають, створюють зображення, допомагають у навчанні та професійній діяльності. Машина дедалі вправніше виконує те, що ще недавно вважалося винятково людською сферою компетентності. Здається, ніби історія нашої епохи супроводжується постійним розумнішенням алгоритмів. Проте за цим захопленням часто губиться інше, не менш важливе питання: а що відбувається з самою людиною? Чи зростає разом із технологіями наша здатність мислити критично, відповідально й зріло?
Сьогодні дедалі очевидніше, що розвиток ШІ ставить перед людиною не лише технічні, а насамперед культурні й етичні виклики. Чим досконалішими стають алгоритми, тим вищими мають бути вимоги до користувача. Недостатньо просто мати доступ до нових інструментів, потрібно дорослішати як мисляча особистість, здатна користуватися ними без втрати свободи, відповідальності та гідності.
ШІ може пришвидшити роботу, розширити доступ до інформації, допомогти в науці, освіті чи творчості, але він не здатен замінити зрілість людини. Навпаки, він оголює її дефіцит там, де людина звикає до готових відповідей, уникає зусиль мислення або намагається сховати власну невпевненість за авторитетом машини. Саме тому головне питання сучасності звучить не наскільки розумним стане алгоритм, а значно важливіше: чи встигне людина подорослішати разом із ним?
Упродовж останніх десятиліть головна увага щодо розвитку ШІ була зосереджена на зростанні обчислювальної потужності, збільшенні обсягів даних, точності моделей, швидкості обробки інформації та здатності систем виконувати дедалі складніші завдання.
У центрі уваги опинилась машина, тоді як людина, яка взаємодіє з нею, тривалий час залишалася на периферії. Особливо це стосується користувача як промптера, тобто того, хто формулює запит, задає напрям пошуку, оцінює результат і фактично визначає якість співпраці зі ШІ.
Причина такого дисбалансу полягає насамперед у самій логіці технологічного прогресу. Алгоритм можна швидко змінювати, тестувати, масштабувати й порівнювати за конкретними показниками ефективності. Його розвиток піддається вимірюванню (швидше працює, точніше відповідає, краще розпізнає, менше помиляється), а людина ж не вдосконалюється за такими ж прямими й короткими траєкторіями. Розвиток користувача потребує часу, освіти, формування мислення, мовної культури, здатності до критичного аналізу. Це значно складніший процес, ніж оновлення програмного коду. Саме тому інвестиції в машину здавалися очевиднішими, ніж інвестиції в інтелектуальне зростання користувача.
Важливу роль відіграли й економічні чинники, оскільки технологічний ринок завжди прагне простих і привабливих обіцянок. Значно легше продати продукт під гаслом: “ШІ усе зробить за вас”, ніж пояснювати, що для справді якісного результату користувачеві потрібно навчитися ставити точні запитання, перевіряти відповіді та мислити структуровано. Масовий споживач охочіше приймає ідею автоматичного помічника, ніж вимогу власного інтелектуального зусилля. Внаслідок цього технології рекламуються як майже самодостатні системи, а роль користувача зводилася до натискання кнопки.
Не менш значущим чинником стала культура автоматизації, у якій зручність часто сприймається як головна цінність. Сучасна людина звикає до сервісів, що скорочують шлях між бажанням і результатом, бо чим менше зусиль потрібно, тим продукт здається кращим. У такій культурі природно виникає спокуса бачити у ШІ заміну власного мислення, а не інструмент його посилення. Користувач поступово починає сприймати себе як пасивного отримувача відповідей, а не як активного учасника процесу пізнання.
Водночас сама ідея промптингу (уміння ставити запитання) довгий час трактувалася занадто вузько, її зводили до набору таких технічних прцедур як додати роль, уточнити формат, попросити список, перефразувати запит. Проте справжній промптинг це не механічне володіння шаблонами, а здатність мислити ясно, ставити проблему, визначати критерії, бачити суперечності, перевіряти аргументи. Іншими словами, сильний промптер є насамперед розвиненою мислячою людиною, а вже потім користувачем технології.
Сьогодні стає дедалі очевидніше, що вдосконалення алгоритмів саме по собі не розв’язує головної проблеми. Одна й та сама система ШІ може дати поверхову або блискучу відповідь залежно від того, хто і як з нею працює. Непідготовлений користувач здатен множити помилки, некритично приймати хибні твердження, задовольнятися банальними результатами. Нечіткі промпти не просто «трохи погіршують» якість, вони системно збільшують ризик помилок, іноді в рази. Чіткість запиту є одним із найсильніших факторів точності відповіді.
Через те, у світі стрімкого розвитку технологій з’являються професії, про які ще вчора ніхто не здогадувався, як-от промптер. На перший погляд може здатися, що це лише людина, яка ставить запитання Ш, але якщо придивитися глибше, стає очевидно, що він є науковцем нової епохи. У своїй роботі науковець завжди починає із запитання, і саме вміння поставити його точно, влучно й продумано визначає подальший успіх дослідження. Так само промптер формулює запит до алгоритму, але його завдання не обмежується простим введенням тексту. Він аналізує проблему, висуває гіпотези, перевіряє різні формулювання, порівнює результати, робить висновки. У цьому процесі відчувається справжній дослідницький підхід.
До того ж, промптер працює як експериментатор, оскільки він змінює такі параметри як стиль, тон, обсяг, контекст і спостерігає, як це впливає на відповідь ШІ.
Кожний новий запит стає своєрідним експериментом, а отриманий результат, його матеріалом для аналізу. Тут важливі уважність, логіка, системність мислення, без яких неможливо досягти точності.
Водночас промптер є і гуманітарієм, і техніком, бо він розуміє мову, її нюанси й відтінки значень, адже саме слово є його головним інструментом. Але також він повинен орієнтуватися в принципах роботи алгоритмів, щоб усвідомлювати їхні можливості та обмеження. Це поєднання знань нагадує міждисциплінарність сучасної науки, де межі між галузями стираються.
Як і будь-який науковець, промптер не задовольняється першим результатом. Його робота полягає у постійному пошуку оптимального формулювання, найточнішої структури, найефективнішого способу взаємодії з машиною, що й породжує якісний результат.
Навчання створенню ефективних промптів (prompt engineering) поступово перетворилося на окрему дисципліну на стику ШІ, лінгвістики та психології мислення. Це не просто технічна навичка, а спосіб формулювати запити так, щоб максимально точно спрямувати модель до бажаного результату. Існує кілька основних методів навчання промптингу, кожен із яких відображає різні підходи до взаємодії з мовними моделями.
Перший і найбільш інтуїтивний метод – навчання через експерименти, де користувач формулює запит, аналізує відповідь і поступово вдосконалює формулювання. Цей підхід використовує метод проб і помилок, де помилки стають джерелом розуміння. Через повторення людина починає відчувати, які формулювання працюють краще, оскільки конкретні, структуровані та контекстуалізовані запити зазвичай дають точніші результати, ніж загальні чи розмиті. Тут важлива не стільки правильність із першого разу, скільки поступове «налаштування» запиту. У цьому процесі формується відчуття співпраці, ніби ШІ є партнером у мисленні, а не інструментом.
Другий метод є одним із найпоширеніших підходів — навчання через приклади. Він нагадує традиційну педагогіку, спочатку — демонстрація, потім наслідування. Користувач бачить, як виглядає «хороший» запит, і поступово починає відчувати структуру, чіткість формулювання, конкретику, контекст. Це схоже на навчання письму, де чим більше якісних текстів людина аналізує, тим краще вона пише сама. Це метод інтуїтивний, але водночас обмежений: він не завжди пояснює, чому саме один промпт працює краще за інший.
Третій метод пов’язаний із вивченням теоретичних основ роботи моделей, зокрема концепції обробки природної мови. Розуміння того, як модель аналізує текст, як вона реагує на контекст і які має обмеження, допомагає будувати більш ефективні запити. Це вже глибший рівень навчання, що поєднує практику з теорією. Окремо варто згадати метод рольового підходу. Він полягає в тому, що користувач задає моделі певну роль або перспективу наприклад, вчителя, критика чи аналітика. Такий підхід розвиває креативність і дає змогу отримувати більш глибокі або специфічні результати. Зрештою, найефективніше навчання відбувається через поєднання всіх цих методів.
Prompt engineering – це не статичний набір правил, а динамічний процес, що постійно розвивається разом із технологіями машинного навчання. Тому ключовим є не лише запам’ятовування технік, а й розвиток гнучкого мислення, здатного адаптуватися до нових інструментів і задач.
Однією з ключових інновацій у цьому напрямі є концепція автопромптингу, під якою розуміють здатність системи ШІ самостійно генерувати, уточнювати та оптимізувати запити на основі початкового наміру користувача. Інакше кажучи, користувач формулює лише загальну ідею або проблему, а система трансформує її у серію внутрішніх інструкцій, які забезпечують максимально точний і релевантний результат (Рис.).
Рис. Участь ШІ в створені, уточнені та оптимізації запиту користовича (ілюстрація, створена за допомогою ChatGPT (OpenAI), 2026).
Автопромптинг передбачає кілька рівнів функціонування. По-перше, це інтерпретація наміру, у якому система аналізує вхідний запит і намагається визначити, що саме користувач хоче отримати, навіть якщо формулювання є неповним або нечітким.
По-друге, відбувається структурування задачі, де складний запит розбивається на підзадачі, які легше обробити.
По-третє, реалізується генерація внутрішніх промптів, які можуть бути значно складнішими та точнішими, ніж початковий запит користувача. Нарешті, система здійснює ітеративне уточнення результату, перевіряючи відповідь і за потреби коригуючи власні інструкції.
З погляду метакогніції, автопромптинг можна розглядати як перенесення частини метакогнітивних функцій від людини до машини. Якщо раніше користувач мав самостійно контролювати процес мислення, обирати формулювання, перевіряти логіку, уточнювати деталі, то тепер ці функції частково автоматизуються. Це відкриває нові можливості для користувачів із різним рівнем підготовки, знижуючи поріг входу до роботи з ШІ. Водночас автопромптинг не означає повного зникнення ролі людини, а навпаки, він тільки змінює її характер. Користувач переходить від ролі “оператора запитів” до ролі “постановника задач” і “інтерпретатора результатів”. Саме людина визначає цілі, оцінює доречність відповідей і несе відповідальність за використання отриманої інформації.
Таким чином, відбувається перерозподіл функцій у системі «людина—штучний інтелект», але не їх усунення.
Перспективи розвитку автопромптингу припускають врахування індивідуальних особливостей користувача, його стиль мислення, рівень знань, попередній досвід взаємодії. Це ддає змогу формувати більш точні внутрішні моделі запитів і підвищувати ефективність комунікації. У такому контексті промптинг перестає бути універсальною технікою і перетворюється на динамічний процес співпраці.
Отже, у майбутньому можна очікувати значного прогресу в розвитку промптингу, але цей прогрес матиме еволюційний характер. Замість ускладнення технік формулювання запитів відбудеться їх часткова автоматизація через автопромптинг. Водночас роль людини не зменшиться, а трансформується: від технічного формулювання до стратегічного мислення. Саме в цьому полягає перехід від інструкцій до співпраці, що єключовою тенденцією розвитку взаємодії користовича зі ШІ.
У підсумку стає зрозуміло, що головна інтрига цієї технологічної епохи полягає не в тому, наскільки далеко просунуться моделі ШІ, а в тому, чи зможе людина не відстати від власних інструментів. Алгоритми й надалі будуть розумнішати, вправніше імітуватимуть логіку, стиль, аргументацію, навіть творчість. Але водночас вони залишатимуться тим, чим і були від початку: відображенням запитів, які їм ставлять, і меж, які їм задають. Саме тут відкривається простір відповідальності людини. Адже чим складнішим стає інструмент, тим більше він вимагає не технічного вміння, а інтелектуальної, етичної та культурної зрілості. Недостатньо просто користуватися ШІ, а потрібно розуміти, що саме ти з його допомогою робиш, навіщо це робиш і до яких наслідків це веде. У світі, де відповіді генеруються миттєво, особливої ваги набуває здатність не поспішати з висновками.
Майбутнє, ймовірно, не розділить людей на тих, кого замінили машини, і тих, хто зберіг свої позиції. Воно швидше проведе межу між тими, хто навчився мислити разом із технологіями, і тими, хто відмовився від цього зусилля. Одні використовуватимуть ШІ як підсилювач власного розуму, інші як заміну йому. І саме ця різниця визначатиме не лише професійний успіх, а й глибину людського досвіду.
Можливо, найважливішою перспективою є поява нової культури мислення – досконалості співпраці з інтелектуальними системами. У ній цінуватиметься не швидкість отримання відповіді, а якість поставленого запитання, не обсяг згенерованого тексту, а здатність його осмислити, не технічна вправність, а відповідальність за зміст. Така культура не виникне автоматично разом із новими технологіями бо її доведеться формувати через освіту, науку, публічну дискусію та особисту практику мислення.
З цього погляду. ШІ можна розглядати як своєрідний виклик дорослішанню, який не змушує людину ставати зрілішою, але робить цю зрілість необхідною. Там, де раніше можна було приховати поверховість за браком інструментів, тепер вона стає очевидною.
Там, де раніше обмеження були зовнішніми, тепер головними обмеженнями стають такі внутрішні як ясність мислення, чесність із собою, готовність брати відповідальність.
Отже, майбутнє не належить ані машині, ані людині окремо. Воно належить їхній взаємодії. Але ця взаємодія не є рівноправною в моральному сенсі, оскільки саме людина визначає її напрям, зміст і межі. І якщо штучний алгоритм справді розумнішає, то єдине, що може забезпечити гармонійний розвиток цієї співпраці, здатність людини дорослішати разом із ним. Інакше найрозумніші інструменти залишаться в руках тих, хто не до кінця розуміє, що з ними робити.
Микола ГОЛОВЕНКО, академік НАМН України, завідувач відділу біомедицини Фізико-хімічного інституту НАН України.