AI依赖或致专业技能退化 研究者谈责任与应对

驱动中国10月28日消息，人工智能已在医疗、科研、软件开发等专业领域承担助手角色，但一项研究认为，将工作交给 AI 处理可能导致从业者出现技能退化。

该研究指出，技能退化带来的难题在于，从业者很难在日常工作中察觉自身专业能力下滑。部分原因在于人们对依赖 AI 存在认知偏差；使用者与大语言模型交互时，若获得看似有说服力的回复，容易形成过度依赖，而模型本身同样会出错。

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，该成果发表于《人类事务》期刊。

凯尔基以医疗行业举例称，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，可能造成医疗事故。一旦出事，责任归属成为难题。一般责任相关哲学理论认为，行为人只需为自己知情情况下做出的行为负责；伴随 AI 使用产生的、不易察觉的认知偏差，对这一观点构成挑战，因为从业者难以发现自身偏差或过度依赖 AI 的倾向。因此，是否需要为悄无声息的能力退化及由此引发的失误承担责任，目前尚无定论。

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核心能力，并必须将这些能力掌握在人类手中。飞行员会反复练习自动驾驶失效后的处置方案，其他行业也应思考在必要情况下，如果没有 AI，从业者能否独立完成工作。

在医学教育领域，已有观点提出基础技能训练应当设置禁止使用 AI 的阶段。诊断推理被视为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。

该研究认为，如果职场持续扩大 AI 使用，却忽视技能退化隐患，行业可能失去脱离 AI 培养新人的能力；使用者可能对技术和 AI 形成深度依赖，并降低对错误的辨别力。人类社群的抗风险能力，建立在多元的人类技能储备之上。