Вы задаёте коллеге технический вопрос. Получаете ответ с тремя компромиссами, двумя оговорками и аккуратной рекомендацией в конце. Возражаете по одному пункту. Наступает минута тишины, та самая, в которой почти слышно, как переключается вкладка в браузере. Потом появляется ещё один гладкий абзац, который снимает ваше возражение.

Разговор на этом закончился, даже если формально шёл ещё полчаса. Вы говорили не с инженером. Вы говорили с окном чата, к которому приставили человека с функцией копирования и вставки.

Что такое человек-прокси

Человек-прокси это участник обсуждения, который не формирует свою позицию, а передаёт вопрос модели и возвращает её ответ от своего имени. Он в диалоге физически, но не содержательно: за него отвечает модель, натренированная на усреднённом мнении интернета.

Адам, автор блога на dev.to, написал об этом 22 октября 2026 года довольно злой текст с прямым заголовком «Don't Be a Proxy Between Me and Your AI». Текст собрал почти полсотни комментариев, и половина из них начинается со слов «я тоже это видел». Это не редкий случай. Это норма, которая успела стать фоном.

Как прокси выдаёт себя за три минуты

Первый маркер виден по структуре. Настоящий инженер, отвечая на вопрос про выбор хранилища, сначала спрашивает, что у вас за нагрузка. Прокси сразу выдаёт три варианта с компромиссами, потому что именно так выглядит ответ модели, когда её не снабдили контекстом.

Второй маркер, отсутствие конкретики из вашей общей реальности. Живой человек вспоминает инцидент в марте, когда реплика отстала на сорок минут, и из-за этого больше не доверяет асинхронной репликации. Модель про этот март не знает и потому выдаёт общие места про консистентность и задержки.

Третий маркер самый надёжный. Спросите, почему не второй вариант. Прокси зависнет, потому что в его тексте не было собственного выбора. Он передал чужой вывод и не может восстановить аргумент, которого никогда не строил.

Четвёртый маркер появляется в разговоре про вашу систему, а не про абстрактную архитектуру. Прокси отвечает так, будто ему нужно покрыть все случаи сразу. Человек с опытом отвечает узко, потому что знает, где в его системе всё сломается.

«Но решение принимаю я»

Это возражение слышно чаще всего. Модель генерирует варианты, человек выбирает, человек остаётся архитектором и хранителем вкуса. Красивая схема, и я думаю, что часть работы действительно туда движется.

Проблема в статистике. Тот, кто соглашается с рекомендацией модели в 99 случаях из 100, не принимает решений. Это печать с должностью. Если ваш выбор неотличим от дефолтного вывода модели, вы добавили в процесс не слой суждения, а слой задержки.

Есть простой тест. Назовите недавний случай, когда вы с моделью не согласились, и объясните причину. Не «поправил форматирование». Настоящее расхождение, основанное на том, чего модель знать не могла: ограничение инфраструктуры, прошлый инцидент, договорённость в команде.

Если такого случая не находится, вы не предохранитель. Вы пассажир, который вдобавок не выбирал музыку.

В том же тексте Адам рассказывает историю, которая объясняет цену лучше любой теории. Ему написал человек в LinkedIn, сказал, что хочет разобраться в его подходе к распределённым системам. Адам обрадовался, потому что такое сообщение делает день. Он подробно разобрал, как думает о режимах отказа и с чего начинает, когда данные рассинхронизированы. Они спорили, возвращались к деталям, разговор шёл хорошо.

А потом выяснилось, что собеседник всё это время дебатировал с ним через модель. Пришёл не учиться, а устроить спор с прокси. Адам сформулировал разницу точно: спорить с ИИ он может каждый день и по своему выбору, это легко. Редкость в другом. Редкость в человеке, который готов сидеть в разговоре, думать вслух, ошибаться на виду и возражать своей головой.

Проверка, которой не было

Самая частая защита звучит так: «я проверяю вывод модели». Проверка это работа. Она означает сверку утверждений с реальностью, запуск тестов, чтение документации, поиск того, что тонко и неправильно.

Если проверка состоит в чтении ответа и мысли «ну, звучит правдоподобно», это не проверка, а чтение. Предохранитель, который ни разу не сработал, это декоративная надувная палочка для бассейна.

И вот здесь начинается неприятная часть. Правдоподобность ответа модели и его правильность для вашей системы расходятся чаще, чем кажется. Модель уверенно пишет про идемпотентность и повторные попытки, потому что этих слов много в обучающих данных. Про то, что ваш платёжный провайдер не поддерживает ключ идемпотентности в нужной версии API, она не знает и не узнает.

Что именно теряет команда

Прокси вредит не только своей репутации. Он ломает механизм, на котором держится техническая работа.

Обсуждение это способ собрать общую картину. На нём всплывают допущения, чужой опыт закрывает слепое пятно, а аргументы впервые произносятся вслух и потому фиксируются в головах. Если одна сторона разговора пустая, команда уходит с решением, которое никто на самом деле не продумывал.

Это тот же когнитивный долг, о котором много пишут в контексте кода, только перенесённый из репозитория в разговор. Долг возвращается в худший момент. Обычно тогда, когда решение оказалось неверным и кто-то спрашивает: «почему мы так сделали?» И честный ответ звучит как «ИИ так сказал, а мы все покивали».

Есть и второй эффект, менее заметный. Прокси перестаёт накапливать опыт. Инженер растёт на сопротивлении: он защищает решение, слышит контраргумент, меняет позицию, запоминает, что сработало. Если каждый разговор проходится моделью, сопротивление не доходит до человека. Через два года он умеет формулировать запросы и не умеет защищать архитектуру.

Честная другая сторона

Без этого раздела текст превращается в ворчание, а аргументы у другой стороны есть.

Язык. Если английский не родной, прогнать формулировку через модель это нормально. Важны идеи, а не орфография. Я не преподаватель литературы, мне достаточно понять мысль, и в 99 случаях из 100 я её понимаю.

Подготовка. Спросить модель, какие контраргументы существуют, какие данные нужны, где слабое место в плане, это исследование. Так и надо делать. Разница в том, когда вы это делаете.

Джуны. Новичок тянется к модели, потому что у него ещё нет своей позиции. Это понятно, и лечится наставничеством, а не стыдом. Если джун приносит ответ модели с вопросом «правильно ли я понимаю», он учится. Если приносит его как свой вывод, он имитирует.

Граница проходит по одному вопросу. Вы взяли вывод модели и сделали его своим: возразили, переписали под свою ситуацию, добавили то, чего в выводе не было? Или передали дальше как есть?

Протокол: модель до разговора, а не вместо вас

Практическая часть короткая, но именно она отличает позицию от жалобы.

Используйте модель перед разговором. Попросите её найти самое сильное возражение против вашей идеи, перечислить, что может пойти не так, собрать альтернативы. Потом закройте чат и подумайте. На встречу приходит ваш вывод, а не её вывод.

Сформируйте позицию, которую сможете защитить без неё. Простой критерий: если на возражение вам нужно вернуться в чат, вы не готовы отвечать. Возврат в чат во время спора это публичное признание, что позиции не было.

Говорите, что ваше, а что нет. Фраза «я спросил у модели варианты, склоняюсь к B, потому что у нас миграции идут в одном окне с релизом» звучит профессионально. Часть после «потому что» и есть доказательство, что в процессе был человек.

Иногда не соглашайтесь намеренно. Не ради спора, а чтобы проверить, работает ли ваша оценка. Если вы ни разу не переопределили вывод модели за месяц, вы не оцениваете её работу, а следуете ей.

Когда не знаете, скажите, что не знаете. «Не знаю, уточню» не делало никого некомпетентным. А имитация понимания чужими словами делает, рано или поздно, и обычно публично.

Если прокси в разговоре не вы

Менеджеры и тимлиды сталкиваются с этим чаще, чем кажется, и молчание тут плохая стратегия. Есть три вопроса, которые вскрывают ситуацию за минуту, не переходя на личности.

«Что в ответе модели было неверно для нашего случая?» Человек, который действительно работал с выводом, назовёт хотя бы одну поправку. Прокси скажет, что всё верно.

«При каком условии вы бы передумали?» Этот вопрос вообще полезен в любом техническом споре, а в разговоре с прокси он обнажает отсутствие модели мира. Передумать не при каком, ответ был выбран не вами.

«Как это связано с инцидентом в марте?» Локальный контекст невозможно подделать. Модель про март не знает, а человек, который в том инциденте участвовал, сразу потянет нужную деталь.

Дальше важно не устраивать публичный суд. Рабочая норма звучит скучно: в обсуждении помечайте, что пришло от модели, а что ваше. Это не унижение, а гигиена, такая же как ссылка на источник в статье. Команда, где так принято, спорит по существу и не тратит встречи на реконструкцию того, кто что имел в виду.

Почему это стало заметно именно сейчас

Год назад разница между «человек думал» и «человек пересказал» была видна только на сложных вопросах. Сейчас модели пишут ровнее среднего инженера: связные абзацы, аккуратные оговорки, вежливые компромиссы. Поверхностное качество текста перестало быть сигналом качества мышления.

Одновременно изменился рынок труда. Когда генерация кода дешевеет, дорожает способность объяснить, почему решение именно такое, и удержать эту позицию под давлением. На собеседованиях это уже видно: кандидат, который уверенно рассказывает про архитектуру и разваливается на втором уточняющем вопросе, встречается чаще, чем год назад.

И третье, самое практичное. Команды, которые перестали спорить, теряют способность замечать ошибки на ранней стадии. Ошибку ловит не тест, а человек, который говорит: «подождите, у нас же всё на одном диске». Если такой человек в обсуждении отсутствует, ошибка доезжает до продакшена и стоит дороже.

Часто задаваемые вопросы

Это значит, что нельзя использовать ИИ в работе? Нет, ровно наоборот. Модель отлично работает как тренажёр, генератор возражений и черновик. Проблема не в использовании, а в подмене: когда модель занимает место человека в разговоре, а не помогает ему подготовиться.

Как отличить нормальную помощь от прокси-поведения? По одному признаку: можете ли вы защитить вывод без доступа к чату. Если да, модель была инструментом. Если для любого уточнения нужен новый запрос, вывод вам не принадлежит, и собеседник это почувствует.

Что делать джуну, у которого ещё нет своей позиции? Приходить с вопросом, а не с выводом. «Модель предложила такой вариант, я не понимаю, почему не работает второй» это нормальный и полезный разговор. Он учит, а имитация готового ответа не учит ничему.

Итог

Пользоваться ИИ стоит постоянно, если это делает вас лучше. Но когда вы садитесь обсуждать сложную задачу с человеком, приходите сами. Со своим мнением, пусть несовершенным, со своими сомнениями, с тем знанием, которого у модели нет.

Иначе вы добавляете в разговор задержку и убираете из него единственное, за чем в разговор приходят. Если бы мне нужно было среднее мнение интернета, я бы спросил интернет.

Попробуйте на следующей встрече одно упражнение: перед тем как согласиться с главным аргументом, сформулируйте возражение своими словами. Если возражение получилось, вы в разговоре. Если нет, вы всё ещё прокси, просто вежливый.