仕事のAIは能力でなく労力を補うべきと指摘

この論文はエンジニア向けの全3回シリーズの第1回で、具体的な観察から始まる。AIで書いたプルリクエストで、なぜその方針を選んだのか説明できない例や、AIの出力を判断もろとも相手に渡してしまう例だ。著者はこうした場面で漠然とした違和感を覚え、t.wadaの講義資料「ソフトウェアエンジニア人生サバイバルガイド」と、労力は外注できても能力は外注できないという一節に出会って初めてその正体を言語化できたという。

論文はAI利用を2つの型に分ける。労力の補完では利用者が判断を手元に残し、労働をAIに渡す。能力の補完では判断もAIに渡す。著者はこの選択を結果への責任の所在と結びつける。趣味や個人の研究なら責任は個人にとどまるが、仕事ではチームや会社、他の専門家に広がる。そこから論文は帰結を追う。理解していないものをレビューもデバッグもできず、確認を他の専門家に頼ることになり、最初からその専門家を巻き込むより遅くなることさえある。

著者は議論をエンジニア職に限らず、法務、医療、デザイン、執筆の仕事にも広げる。エンジニア自身が自分の専門外、たとえば契約文言などでAIを能力の代替として使いがちだとも指摘する。推奨する姿勢は、自分の専門領域ではAIの出力を自分で判断し、学び続けてより多くの作業を労力として任せられるようにすること。専門外ではAIで何かを作って渡すのではなく、まず専門家に相談することだという。