Соңғы рет навигаторсыз бейтаныс қалада сенімді жол тапқаныңызды есіңізге түсіріңіз — көбі есіне де түсіре алмайды: спутниктік көрсеткіш бағыт-бағдар сезімімізді байқаусыз алып тастады, ал біз мұны бірден байқаған жоқпыз; енді осылай, өзі де байқамай, шеберлігінен айырылып жатқан жүргізуші емес, сіз бір күні қолына түсетін дәрігер деп елестетіп көріңіз. Мұның қазірдің өзінде болып жатқанына ұқсайды: әрқайсысы екі мыңнан астам колоноскопия жасаған он тоғыз дәрігер — тағылымдамашылар емес, ондаған жылдар бойы қолы мен көзі шыңдалған шеберлер — клиникаларында күдікті полиптерді экранда белгілейтін жасанды интеллект жүйесін алды, ал Польшадағы төрт эндоскопиялық орталықтың зерттеушілері (нәтиже 2025 жылдың тамызында The Lancet Gastroenterology & Hepatology журналында жарияланған) осы дәрігерлер жүйесіз жұмыс істеген күндері қаншалықты зерек қалғанын байқады. Алгоритм келгенге дейін «қолмен» жасалған колоноскопияларда өт алды түзілімдер жағдайдың 28,4%-ында табылса, кейін бұл көрсеткіш 22,4%-ға дейін төмендеді, яғни бұрынғы зерекліктің бестен бір бөлігі жоғалды; авторлар зерттеудің бақылаушылық сипатта екенін және дәл жасанды интеллектің кінәлі екенін дәлелдей алмайтынын ашық айтады, бірақ болжанған механизм навигаторы бар телефонды бас панельге қойған әрбір адамға жайсыз таныс — жанында назар аударатын біреу бар деп үйренген адам аздап азырақ мұқият қарайды, әрі мұны өзі де байқамайды. Мұны дескиллинг деп атайды: дағды сені орнына жасайтын біреу — біздің жағдайда машина — болғанда әлсірейді, ал бұл жоғалтудың сұмдығы — ол ауырмайды: оның не белгісі, не мерзімі жоқ, тек статистикада көрінеді, әдетте түзетуге кеш болғанда. Бұл алаңдаушылықтың адал қарсы жағы бар: Boston Consulting Group 2026 жылғы шолуларында жасанды интеллект агенттері диагностиканы жеделдетіп, әкімшілік шығындарды шамамен 40%-ға қысқартады деп уәде береді, ал отыз алты мыңнан астам пациентке қатысты қырық төрт рандомизацияланған сынақтың метаталдауы жасанды интеллект көмегімен өт алды түзілімдерді анықтау шамамен 37%-дан 45%-ға дейін өсетінін көрсетеді — анықталу деңгейі тікелей құтқарылған өмір емес, орынбасар көрсеткіш болғанымен және өсімнің бір бөлігі артық бақылау процедураларын талап ететін ұсақ түзілімдерге тиесілі болғанымен, пайда бәрібір нақты. Осыдан оптимистердің ең күшті қарсы уәжі туындайды: егер жасанды интеллект қазір әрдайым жанында болса және дәрігер онымен бірге бұрынғы жалғыз өзінен дәлірек болса, оның жалғыз қалғандағы дағдысына не болғанының қандай маңызы бар — бірақ сегіз пайыздық пункт өсімді алты пайыздық пункт құлдыраумен қосыңыз, сонда сюжет көрінеді: жасанды интеллект жұмыс істеп тұрғанда қосады, өшкенде алады, ал тәуекел бүгінгі пациентке емес, келесісіне тиеді — жасанды интеллект жетпейтін, істен шығатын немесе қателесетін адамға, әрі сол сәтте адамның бойында сақталған медицинасы ғана қалады. Осы қарсы уәж сүйенетін калькулятормен салыстыру — ұғымдарды алмастыру: жасанды интеллект әлемінде дағды деген — модель сенімділік шегінен шыққанын тани білу, оның тегіс сенімділігіне алданбау және шекаралық жағдайды ұстап тұру қабілеті, ал дәл осы қабілет бірінші болып жоғалады, өйткені калькулятор ешқашан сенімді түрде қателеспейді, ал статистикалық модель сенімді түрде үнемі қателеседі. Біліктілікті жоғалту өзінен-өзі жаман емес, ол үнсіз қатемен және адамға артылған жауапкершілікпен байланысқанда ғана жаман — құрал сенімді, тексерілетін және оған біреу жауап беретін жерде қолмен жасау дағдысының жоғалуы қорқынышты емес, бұл адал автономия. Демек, дау жасанды интеллект медицинаға керек пе деген емес — керек, — ал әдемі болжамның ішіндегі байқалмайтын мәмілеге қатысты: машинаға — рутина, адамға — пайымдау, ал пайымдау туа біткен сый емес, дағды, жылдар бойы жүктелмегенде баяу тозатын дағды; ал ең үлкен қауіп біз жасанды интеллектке тым көп бергенімізде емес, оны дәл жартылай бергенімізде — дәрігерді ресми түрде бас етіп қалдырып, одан дағдысын да, билігін де тартып алғанымызда. Мұның бір мамандықпен шектелмей кеңірек болып жатқаны — 2020 жылдардың ортасына қарай АҚШ реттеушілері мыңнан астам жасанды интеллект медициналық құрылғысын мақұлдады, олардың шамамен төрттен үші рентгенологияға — суреттерді тану саласына — тиесілі, демек шеберлігі жаттыққан көз болып табылатын перцептивті мамандықтарда (рентгенология, патоморфология, дерматоскопия, эндоскопия, ЭКГ шешуі) дескиллинг тәуекелі ең алдымен көрінеді, себебі бұл дәрігерлер әлсіз болғандықтан емес, дәл олардың жұмысын жасанды интеллект ең сенімді түрде еліктейтіндіктен; сонымен қатар бұл жоғалту қайтымды ма, ешкім нақты өлшеген жоқ — осы білместіктің өзі көрсеткіш: дәрігерді байқаусыз өзгертуге қабілетті технологияны кеңірек енгізуде, бірақ бұл өзгерісті қалай өлшеу керектігі және ол түзетіле ме деген мәселе әлі шешілмеген, ал авиация кем дегенде дағды жаттығумен сақталады деген түсінікке сүйенеді, медицина болса әлі осындай айқындыққа өзін қамтамасыз ете алмады.