Доверие к ИИ в медицине и скептицизм в шопинге

Согласно исследованию Deloitte «Цифровые тренды потребителей — 2026 (Великобритания)», опубликованному в июне 2026 года, 63% респондентов использовали генеративные ИИ-приложения — на 17 процентных пунктов больше по сравнению с предыдущим годом. Каждый десятый опрошенный применяет ИИ ежедневно.

Разрыв в доверии: здоровье против покупок

Однако уровень доверия к ИИ кардинально различается в зависимости от сферы применения. Из числа пользователей ИИ 26% обращались к нему за советами по состоянию здоровья, 20% — за рекомендациями по питанию или фитнесу, 10% — как к терапевту. В то же время 51% пользователей ИИ не используют его для шопинга и не намерены делать это в будущем. Лишь 15% применяют ИИ для поиска товаров, а 14% — для генерации идей о том, что купить.

Ещё более показательно отношение к ИИ в сфере обслуживания: 61% респондентов сообщили, что будут реже обращаться в службу поддержки, если узнают, что общаются с ИИ-ассистентом.

Аверсия к алгоритмам

Феномен, объясняющий такую разницу, назван «аверсией к алгоритмам». В серии из пяти исследований Dietvorst, Simmons и Massey (2015) установили, что люди готовы выбирать статистический алгоритм вместо человека, если он демонстрирует лучшую точность — до тех пор, пока алгоритм не совершает ошибку. После одного промаха доверие исчезает полностью: участники отвергают алгоритм даже тогда, когда человек делает ту же ошибку и при этом уступает алгоритму в общей точности.

Это объясняет склонность пользователей мгновенно терять доверие к ИИ при шопинге: неудачная рекомендация по стилю или вкусу воспринимается как очевидный провал, после которого использование ИИ прекращается.

Персонализация как фактор доверия

В медицинском контексте ситуация иная. Ответы ИИ звучат убедительно: они содержат корректную терминологию, даже если пользователь не понимает её полностью — что, по мнению исследователей, лишь усиливает впечатление достоверности. Без предварительного знания правильного диагноза человек не может оценить точность ответа.

Ранее, согласно работе Longoni, Bonezzi и Morewedge (2019), пользователи последовательно сопротивлялись применению ИИ в здравоохранении: они были менее склонны использовать такие системы, платить за них или менять своё отношение даже при информации о превосходстве ИИ над человеком. Одной из причин называлось «пренебрежение уникальностью» — убеждённость в том, что собственный случай требует индивидуальной оценки квалифицированного врача, а не стандартизированного подхода машины.

Однако к 2026 году этот барьер ослаб: персонализированные формулировки ответов ИИ снижают сопротивление, а полное его исчезновение наблюдается, когда ИИ выступает вспомогательным инструментом для врача, а не заменой ему.

Иллюзия безошибочности

Среди тех, кто использует ИИ для медицинских консультаций, 38% считают его «всегда фактически точным». Среди пользователей ИИ для решения других личных вопросов эта доля достигает 42%. При этом ИИ не гарантирует фактологической точности: системы спроектированы так, чтобы выражать уверенность, но их ошибки остаются неизбежными и не поддаются полной элиминации.

Риск заключается не в самом факте обращения к ИИ за медицинской информацией — поиск симптомов в поисковиках практикуется десятилетиями. Но если «Доктор Google» традиционно вызывает скепсис, «Доктор ChatGPT» воспринимается иначе: его ответы приходят спокойно, структурированно и в тоне, характерном для врача — что формирует иллюзию авторитетности. В отличие от шопинга, где ошибка видна сразу, в медицине последствия неточной рекомендации могут проявиться слишком поздно — когда исправление уже невозможно.