人工知能（AI）は、様々な分野で業務効率を革新していますが、新人への知識移転に特に課題をもたらしています。カリフォルニア大学サンタバーバラ校の研究者であるマット・ビーンは、AIが職場におけるスキル普及に与える影響が複雑であることを強調しています。
ビーンの研究は、AIがベテランの専門家の生産性を高める一方、新人はスキルの発展が妨げられるという複雑な影響を示しています。例えば、外科手術のトレーニングでは、AIとロボティクスが手順の学習方法を変革しました。かつて熟練した専門家たちと並んで様々な手術を学んでいた研修医たちも、今ではロボットの介入により、観察者の立場に追いやられることがあります。
しかし、ビーンは、自らの能力を高めようと決意する一部の新人が、「影の学習（shadow learning）」と呼ばれる代替学習アプローチを取り入れていることを発見しました。彼らはYouTubeなどのプラットフォームでの豊富な動画コンテンツを見ることで、ロボット手術のスキルを向上させるため従来のトレーニングをスキップしています。
そのような非伝統的なアプローチに対するメンターたちの懐疑的な態度にも関わらず、ビーンの分析によると手術のビデオをレビューすることが学習経験を大幅に向上させることが示されています。ビーンは、新人を観客として見守るのではなく、積極的に業務に参加させることを奨励する新刊書籍「The Skill Code: How to Save Human Ability in an Age of Intelligent Machines」を出版しています。
次世代への知識とスキルの伝達を効果的に行うために、ビーンは現在の方法論を見直す必要があると提案しています。AIを学習プロセスの一環として積極的に取り入れることで、AI時代における人間の専門知識の未来を確保できるでしょう。