10月28日周三

总靠 AI 干活，你的专业能力可能正在悄悄退化

IT之家 10 月 28 日消息，人工智能已经在不少专业领域承担起助手的角色，医生、科研人员、软件开发人员都会在工作中使用它。糟糕的是，这会导致研究者所说的技能退化现象：人们把工作交给 AI 处理，自身专业能力随之下滑。 IT之家注意到，理论哲学方向的研究院研究员凯萨 · 凯尔基（Kaisa Kärki）在题为《谁应当为应对专业技能退化负责？》的研究论文中探讨了这一问题，该研究成果发表于《人类事务》期刊。 “技能退化带来的一个难题是，从业者很难在日常工作中察觉到这个变化，一部分原因来自人们对依赖 AI 这件事存在认知偏差。当我们和大语言模型对话，得到看起来很有说服力的回复时，很容易产生过度依赖。但这些模型同样会出错。” 凯尔基以医疗行业举例：如果一名医生依赖大语言模型，却没有发现模型给出的错误信息，就有可能造成医疗事故。一旦出事，责任该由谁承担？ “一般来说，责任相关的哲学理论认为，行为人只需要为自己知情情况下做出的行为负责。而伴随 AI 使用产生的、不易察觉的认知偏差，对这套观点构成了挑战：毕竟我们很难发现自身存在的偏差，或是过度依赖 AI 的倾向。因此，我们是否需要为这种悄无声息的能力退化，以及由此引发的失误承担责任，目前还没有定论。” 凯尔基指出，技能退化本身很难被察觉，因此不能把相关问题的责任全部推给从业者个人，这是一个社会性、结构性的问题。 各个专业社群需要明确，哪些属于本行业的核心能力，必须牢牢掌握在人类手中。 飞行员会反复练习自动驾驶失效后的处置方案。其他行业也应当思考同样的问题：在必要的时候，如果没有 AI，从业者能否独立完成工作？ “在医学教育领域已经有观点提出，基础技能训练应当设置禁止使用 AI 的阶段。例如诊断推理是医疗工作的核心能力，对专业领域和相关业务形成整体性理解同样不可或缺。” 如果职场持续扩大 AI 的使用，却忽视技能退化带来的隐患，未来我们或许会失去脱离 AI 培养新人的能力。换句话说，人们会对技术和 AI 形成深度依赖，对它的错误失去辨别力。 人类社群的抗风险能力，建立在多元的人类技能储备之上。