山东
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。”
脱离 AI，我们还能正常工作吗？
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。”
风险需要当下就着手应对
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。
凯尔基表示：“技能退化潜藏巨大风险。在行业层面出现群体性能力下滑之前，人类社会和各个专业领域就应当提前考量这个问题。”
应对技能退化的办法
- 必须让从业者意识到，使用 AI 可能在潜移默化中造成技能退化；
- 即便是经验丰富的资深从业者，也应当定期接受核心能力考核；
- 一部分工作任务只能由人类完成，不允许交由 AI 处理；
- 用人单位需要制定兼顾能力退化风险的 AI 使用规范；
- 在专业人才的高等教育阶段，设置禁止使用 AI 的学习环节；
- 设计配套激励机制，鼓励人们维持自身专业能力；
- 在技能退化会威胁社会关键业务的领域，出台法规管控 AI 的使用；
- 由行业社群划定本领域必须由人类掌握的核心技能；
- 在医学之外的更多领域，进一步研究 AI 使用带来的能力退化问题。
参考资料：
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