午前6時30分
クリスティンは担当の前立腺患者を 手術室に連れて行くところでした
彼女は研修医で 外科専門医を目指しています
今は学ぶことが仕事です
今日行われる 勃起機能を残すための 非常に繊細な神経温存の摘出手術を
彼女はぜひとも自ら 執刀したいと望んでいます
しかし それができるかは指導医次第で その指導医はまだ来ていません
彼女と手術スタッフは患者を麻酔で眠らせ
最初の20センチの下腹部切開を 彼女が主導します
切開部をクランプで固定すると 彼女は看護師に指導医を呼ぶように指示します
彼が到着し 手術着に着替えると
その時点から クリスティンと指導医の ４本の手はほとんど患者の体内で
指導医の下でクリスティンが 進めていきます
前立腺の摘出が終わると― 指導医は神経温存術を少しさせてくれましたー
彼は術衣を脱ぎ
書類を書き始めます
8時15分には クリスティンは縫合にかかります
それを肩越しに覗き込んでいた 若手研修医に
彼女は縫合の最後を任せます
クリスティンは満足です
患者も容態を回復するでしょう
そして外科医として彼女は 6時30分時点より明らかに成長しています
これは極端な事例でしたが
仕事の覚え方は多くの場合 クリスティンと同じでしょう
熟練者を少し観察し
仕事の中でも 簡単でリスクの少ないことをやってみて
熟練者が指導して もう大丈夫と判断したら
リスクが高く困難な作業に進むのです
私はずっと こうした学びに 魅了されてきました
私たちを人間たらしめる 根本的なものと感じていたのです
見習い コーチング メンターシップ OJTなど呼び方は様々です
外科医の間では「見る、する、教える」 と言われています
どれもプロセスは同じで
もう何千年も世界中でスキル習得は 主にその方法でされてきました
でも今 私たちは それを阻むような形でAIを使っています
生産性向上のため 自らの学びを犠牲にしているのです
MIT研究時代に外科で この事象を初めて確認しました
しかし現在では様々な産業で 様々なAIにより
どこででも起きているとの 確証を得ています
もし何もしなかったら
AIを扱おうとしている ほとんどの人が壁にぶつかります
先ほどの外科手術で考えてみましょう
６か月後
同じ午前6時30分に クリスティンが 別の前立腺患者を運び込む先は
ロボット化された手術室です
指導医の主導で
４本のアームがある数百キロのロボットを 患者に取り付けます
指導医とクリスティンは２人とも術衣を脱ぎ
３、４メートル離れた制御台に向かいます
クリスティンは見ているだけです
このロボットがあれば 指導医は すべての処置を単独でできますので
基本的に彼がすべてを行います
彼女に練習が必要なことは分かっています
彼女にさせたいのですが
彼女にさせると時間もかかり ミスが増えるため
患者を優先しているのです
この担当割では神経近傍の執刀をできる望みは クリスティンにはありませんでした
４時間の手術で15分操作できれば ラッキーと言ったところです
彼女がうっかり間違えると 指導医が画面にタッチして
また ただ見るだけになってしまい
教室の隅に立たされたような 気分になるのです
ロボットと仕事に関する 過去８年に行ったすべての研究は
この重大で未解決の問題に 端を発しています
知能機械の時代に働く方法を どのように習得するのか？
これを探るため ２年半の間 何十人もの研修医と外科医が
従来の手術とロボット支援手術を するのを観察して聴取し
技術習得を目指す研修医と 色々話をしました
全米のトップ18の教育病院を調べましたが
どこでも話は一緒でした
ほとんどの研修医は クリスティンと同じ状況でした
「見る」機会は多いものの
「する」機会はほとんどありませんでした
実際に苦闘することができず 習得できていなかったのです
これは外科医にはとても重大な事実ですが 一般的な広がりも知る必要がありました
AIの利用が仕事の学習を阻害する例は 他にもあるのでしょうか？
それを見出すため 私は小規模ながら拡大中の 若手研究者グループと連携しました
彼らは AIが使われる仕事について 現場調査をしていました
スタートアップ企業や警備 投資銀行 オンライン教育など
多彩な職場環境を対象としたものです
私のように最低でも１年間 何百時間もの観察と聴取を行い
調査対象者のそばで一緒に 働くこともしばしばでした
互いのデータを共有し 私は規則性がないか調べました
業界や職種やAIの種類に拠らず 話は一緒でした
組織はAIで成果を出そうと 熱心に試みていますが
結果として学ぼうとする人を 熟練者の仕事から引き剥がしていました
スタートアップのマネージャーは 顧客対応を外部委託しています
警察官は犯罪予測をどう扱うかを 熟練者の支援なしに学ばねばなりませんでした
若手の銀行員は 複雑な分析から切り離され
教授はオンライン講座を 何の助けもなく作らねばなりませんでした
これらすべての効果が 外科手術と同様でした
実務を通じて学ぶことが より難しくなっているのです
そしてこれで話は終わりません
マッキンゼーの推定では 2030年までに５～10億人が
日常業務でAIを活用しないと いけなくなるとしています
それまでの間しばらくは 実地での学びも継続するでしょう
アクセンチュアの最新の労働者調査では ほとんどの労働者は正式な訓練ではなく
実務をこなしながら 重要なスキルを学んでいます
将来への潜在的な影響について 多く語られますが
AIについて 現時点で 一番大きな影響があると思われるのは
実地での学習が一番必要であるにもかかわらず それを妨げる形で
AIを使っているということです
どこでも 仕事を学ぶ方法を 見出している人は ごく少数でした
彼らはルールを破るか 曲げるかして学んでいます
認められた方法が実効的でないから ルールを曲げるなり破るなりして
熟練者との実地訓練を 成し遂げているのです
私の例で言えば 医大で ロボット支援手術をする研修医は
総合診療医となるための教育を 犠牲にしていました
彼らはシミュレータや手術の記録に 何百時間も余分な時間をかけていますが
本来は手術室で学ぶべきことです
そして最も大切なことは 熟練者の限られた監督の下で
苦心して実際の手技をやってみる方法を 見つけていることです
そのやり方は ルールを曲げ 表舞台には出ないことから
「影の学習(Shadow Learning)」 と呼んでいます
成果が上がるので 周りの人も黙認します
彼らは選りすぐりの優等生であることを 忘れないでください
明らかにこれは良くないことで ずっと続けられるものでもありません
仕事上で必要な技術を学ぶために
解雇のリスクを抱えるべきではありません
一方でそのような人たちから 学ぶ必要があります
彼らは学ぶために 重大なリスクを取りました
仕事の中でもがき 挑戦することを 続ける必要性を理解し
自分の能力をわずかに超えるような 困難な問題に
立ち向かえるようにすべきと 考えたのです
彼らはまた熟練者に そばにいてもらうようにし
ヒントをもらったり 大惨事を防ぐようにしていました
苦闘と熟練者の支援という組み合わせを
AIを導入した職場に築きましょう
分かりやすい実例をご紹介します
ロボットの出現前は
爆発物処理技術者は 簡易爆発物を処理すべく近付きます
若手職員は数十メートル離れたところで
ただ見守っていて 技術者が安全を確認し 危険区域への立ち入りを
許可して初めて支援に出ます
現在では爆発物処理車に ２人は隣同士で座ります
一緒に映像を見て
離れた場所にいるロボットを操作し 技術者は口頭で作業を誘導します
学習者はロボット出現前より 良く学べます
この方法は外科やスタートアップ 警備
投資銀行 オンライン教育 それ以外にも広げられます
幸いなことに そのための 新たな道具があります
インターネットやクラウドにより 学習者に１人ずつ熟練者がつく必要はなくなり
物理的にそばにいなくても 同じ組織にいなくても良くなりました
また手助けできるAIを作ることもできます
学習者が苦闘できるようにコーチし 熟練者がコーチできるようにコーチし
それらの２つのグループを ネットワークで繋ぐのです
この様なシステムを 使っている人もいますが
大抵は正式なトレーニングばかりでした
でも もっと危機的なのは 実地での学習のほうです
改善できるはずです
今 求められているのは 私たちがAIの驚くべき能力を
最大限に生かせる仕事を もっとうまく創っていくと共に
それと同時に 自らのスキルも高めることです
これこそ 私が子供の頃に 夢見ていた未来です
そして それを創り出すのは今なのです
ありがとうございました
（拍手）