スキルの喪失とは

スキルの喪失は、AIに頼ることで人の技能が失われていく問題です。英語ではdeskillingとも呼ばれます。カーナビに頼っていると道を覚えにくいのと同じように、道具が便利になるほど、人が自分で考えたり手を動かしたりする機会は減ります。AIは判断や文章作成のような知的な作業まで担えるため、影響の範囲が広くなります。

2つの形

1つは、身につけていた技能が使われずに衰えることです。もう1つは、若手が基礎を学ぶ機会そのものを失い、技能が育たないことです。今の現場が、かつて手作業で経験を積んだ人の技能に支えられていても、次の世代が同じ技能を持てるとは限りません。

何が問題か

AIは誤ることがあり、想定外の状況や、学習時と異なる条件では性能が落ちることもあります。そのとき、AIの誤りに気づき、代わりに対応できるのは技能を持つ人です。1983年にベインブリッジは「自動化の皮肉」として、使わない技能は衰える一方で、自動化が手に負えない異常時ほど高い技能が求められると指摘しました。医療では、AI支援の内視鏡検査を使い始めた医師が、AIを使わない検査で病変を見つける割合が下がったとする観察研究も報告されています。

防ぎ方

• 人が判断する役割を意図して残し、AIの判定を人が検証する機会を設ける
• AIを使わずに作業する訓練を定期的に行う
• 判断の根拠を学べる教育を続け、技能の継承を計画する

AI事業者ガイドラインは、AIに過度に依存するリスクへの注意や、教育・リスキリングの検討を挙げています。一方で、熟練技能をデジタル化して技術継承を進めるなど、AIが技能の継承を助ける使い方も示されています。