AIのせいで下り坂

AIの過剰利用は専門スキルの喪失につながる可能性がある。写真： Times of India

人工知能（AI）は、多くの人々の日常生活や仕事にますます浸透しつつあります。Azumoが新たに発表したレポートによると、職場でこの技術を利用している従業員は最大50%に上り、昨年の32%から増加しています。

AIはタスクのスピードアップに役立ちますが、ユーザーの技術スキルを低下させる可能性もあります。テクノロジーに過度に依存することで、消費者は思考力や意思決定能力を失っていることを示唆する研究が増えています。

AIを使うことの逆効果

科学技術の発展に伴い、特に人工知能（AI）の活用範囲が拡大している近年において、能力の低下は長らく予測されてきました。こうした状況下、科学者たちはAIがユーザーの専門スキルに与える影響について懸念を表明しています。

多くの研究では、生成型AIの使用によるパフォーマンスの低下はよくあることだとされています。シラキュース大学情報学部准教授のケビン・クロウストン氏は、集約的な情報に基づき、AIは人間のパフォーマンスを向上させる可能性と低下させる可能性（スキル低下）の両方があると考えています。しかし、後者の方がより一般的です。

これは、AIが作業の大部分を担う場合に発生します。特に、人間が編集や監督のみを行い、創造的で詳細な分析を行わない場合、顧客が考える機会は減少します。これは、スキルの見直しと開発において重要なステップです。

この現象は、産業オートメーションとコンピュータの普及期に似ています。20世紀の機械が肉体労働を支援していたとすれば、今日のAIは徐々に人間の脳に取って代わろうとしています。

人々がAIを使うときはいつでも、利便性と即時性を犠牲にして、脳を鍛える機会を失っている。MITの研究によると、ChatGPTを使ってエッセイを書いた学生は、Google検索を使った学生や支援を受けなかった学生に比べて、思考の深みと自立性が低いと評価された。

AIの使用は医師の診断能力を低下させる。写真： Adobe

最近の研究では、スキル低下は教育を受けた人や、より高度なスキルが求められる職業に就いている人に多く見られることが示されています。医療分野では、AIを診断支援に活用する場合、AIに頼って判断することに慣れていた医師は、徐々に専門スキルを失っていきます。

ランセット誌に掲載された研究によると、日常的にAIを使用しているポーランドの内視鏡医は、手動で診断を行う医師よりも前がん腫瘍の検出率が低かった。

AIを正しく活用する

すべてのAIアプリケーションがスキルの喪失につながるわけではありません。クロウストン氏によると、AIが代替ではなく支援を目的として構築される場合、ユーザーは評価、デバッグ、判断といったスキルを習得する必要があるかもしれません。

ツールはプロトタイプのアイデアを提案したり、スケッチしたりする目的にのみ使用すべきです。ユーザーはAIの出力を分析し、疑問を持ち、疑問を投げかける習慣を身につけるべきです。ただコピーするのではなく、「なぜこの表現は意味を成すのか？」「それを裏付けるデータはあるのか？」と自問自答しましょう。

そのためには、その分野だけでなく、使用されている技術についても深い知識が必要です。ブリストル大学の上級講師であるホー・クオック・トゥアン氏によると、Excel、Stata、Python、Matlabなどの他のツールと同様に、AIを使用すること自体に何の問題もありません。重要なのは、自分が何を使用しているかを深く理解することです。

AIを活用するには批判的思考力が不可欠です。写真： Globalbiz Outlook

各チャットボットは、それぞれのタスクにおいて独自の強みを持っています。機械的な習慣化を避けるために、異なるプラットフォームとワークフローを活用しましょう。1つの提案モデルだけに慣れてしまうと、スキルが失われてしまうことがよくあります。

重要なのは、ユーザーが自分が何をしているのかを理解し、AIに合理的な指示を出しているかどうかです。トゥアン氏は、AI製品は専門家ではない人を簡単に騙せる一方で、主観的な思考を植え付けやすいと考えています。

AIエラーはプレゼンテーションの1%にしか発生しません。特に、専門家の審査員がすべての数字に注目するような、重要かつ高精度な作業においては、その傾向が顕著です。エラーは、無知や準備不足を露呈させ、コストや企業の評判に影響を与える可能性があります。

最後に、AIは情報源を捏造したり、事実を誤って引用したりする可能性があることに注意してください。ABAII研究所の副所長であるダオ・チュン・タン氏は、アウトラインの作成から文書の要約まで、AIを毎日活用しているものの、引用や結論においては人間に取って代わらないという限界を常に守っていると述べています。

タスクを完了したら、AIがうまく行った点と改善が必要な点を評価しましょう。Thanh氏は、すべての引用を人間が手動でレビューすることを推奨しています。このプロセスにより、ユーザーはAIの性能が低下することなく、AIと共に学習を続けることができます。

出典: https://znews.vn/xuong-doc-vi-ai-post1595636.html