警告：AIへの依存が医師の「スキル低下」を招く、と研究が指摘

人工知能は急速にヘルスケアを変革しており、診断精度向上と患者の治療成績改善の可能性を秘めています。しかし、新しい研究は懸念すべきパラドックスを示唆しています。AIツールは短期的にはパフォーマンスを大幅に向上させることができますが、過度な依存は人間の専門知識を微妙に劣化させ、技術がない場合に専門家の能力を低下させる可能性があります。

The Lancet Gastroenterology & Hepatologyに最近発表された研究は、内視鏡検査におけるこの動態を明らかにしています。この研究は、大腸内視鏡検査中に前癌性病変（腺腫として知られる）を特定し除去するためのAI画像認識技術の使用に焦点を当てました。初期の調査結果はAIの恩恵を確認し、技術が使用された場合、腺腫検出率（ADR）が12.5%増加したことを示しました。これは生命を救うことが期待される進展です。しかし、研究はその後、AI支援に慣れていた内視鏡医が、そのツールなしで大腸内視鏡検査を行った場合に何が起こるかを調査しました。

結果は驚くべきものでした。2021年9月から2022年3月までのポーランドの4つの内視鏡センターからのデータに基づき、分析では、医師がAIに触れる前と後で、標準的なAI非アシスト大腸内視鏡検査のADRを比較しました。研究では、標準的な大腸内視鏡検査の腺腫検出率が、AI曝露前の28.4%から曝露後の22.4%へと著しく低下し、絶対値で6.0%の減少を示しました。これにより、著者らは「AIへの継続的な曝露は、標準的なAI非アシスト大腸内視鏡検査のADRを低下させる可能性があり、内視鏡医の行動に負の影響を与えることを示唆している」と結論付けました。

この発見は、数年前に専門機関が発した警告を裏付けるものです。2019年、欧州消化器内視鏡学会（ESGE）は、AIガイドラインの中で、実装中の「スキル低下」と「人工知能への過度な依存」のリスクを重大な懸念事項として警告していました。The Lancet論文の著者らは、彼らの研究がAIへの継続的な曝露が臨床結果に与える影響を直接観察した初めてのものであると信じており、AIが医療専門家に与えるより広範な影響に関するさらなる重要な研究を促すことを期待しています。

自動化による「スキル低下」現象は新しいものではありません。数十年前、心理学者のリザンヌ・ベインブリッジは、1983年の著書「自動化の皮肉」でこの概念を探求し、産業プロセスの自動化が、単に古い問題を解決するだけでなく、人間オペレーターに意図せず新しい問題を生み出す可能性を指摘しました。最近では、パデュー大学の研究者たちがこの原則を現代の文脈に適用し、AIに過度に依存するデザイナーもスキル開発が妨げられる可能性があることを示唆しています。

この懸念は、医療分野やデザイン分野にとどまりません。6月には、MITの研究者たちが、大規模言語モデル（LLM）チャットボットの使用と脳活動の低下を関連付ける関連研究を発表し、AIへの過度な委任による潜在的な認知的コストを示唆しました。プリンストン大学のコンピューター科学者アーヴィンド・ナラヤナンも、開発者のスキル低下について懸念を表明しています。彼はこれを、コンパイラがプログラマーがマシンコードを理解する必要性をなくすという以前の懸念（それは実現しなかった）とは区別しています。代わりに、ナラヤナンは、ジュニア開発者が「雰囲気コーディング」のためにAIに過度に依存し、基本的なプログラミング能力を失い、コアプログラミング原則の理解を欠くシナリオを懸念しています。

AIは前例のない効率と能力を約束しますが、これらの研究は集合的に、人間のスキルと批判的思考を意図せず損なうのではなく、真に増強する方法で高度な技術を統合するという重要な課題を浮き彫りにしています。進行中の研究は、AI導入に対するニュアンスのあるアプローチの必要性を強調しており、それは技術支援と人間の専門知識を維持・育成するという義務との間で慎重なバランスを取るものです。