AIの代償は他人の時間

著者は大規模言語モデル（LLM）に対して愛憎相半ばする感情を抱いている。ChatGPT Omniのデモに感動した瞬間もあったが、特定のユースケース（日々のトラブルシューティングとしての検索）を除けば、AIに苛立つことのほうが多い。特に、自分の望まない形でAIが押し付けられるときだ。

AIは不可逆であり、私たちに影響を与えられるのはその利用エチケットである。以下は、著者が周囲に守ってほしいと願うルールだ。

まず、AIを使った回答には十分に手を加えよ。 企業内で「AIの助けを得て」という但し書きとともに長大なテキストが送られてくることが増えたが、それは責任放棄に等しい。受け手はあなたの判断ではなくモデルの出力を読まされている。LLMを活用しても構わないが、完全に自分の仕事として所有し、内容に責任を持て。

自分が品質を評価できない領域ではAIに頼るな。 LLMは優れた意味検索エンジンだが、自信ありげに誤った情報を生成する（ハルシネーション）。この問題はおそらく解決しない。人間は不確かなら率直に言うが、AIはでたらめを自信満々に答える。自身の専門外では出力を極度に疑い、他の情報源でクロスチェックせよ。

自分が努力を惜しんで書いたものに対し、他人は読む努力を惜しむ。 史上初めて、コンテンツの生産速度が消費速度を上回った。LLMは冗長で、箇条書きや強調を多用した低エントロピーの文書を生成する。受け手は読むのに多大な時間を費やすか、さらにLLMに要約させる「AIウロボロス」に陥る。対策は、丁寧に簡潔な文書を要求するか、プロンプトの開示を求めることだ。

プロンプトは出力の少なくとも半分の長さが必要（思考モデルはこの点を緩和しつつある）。LLMは文脈を学習せず、過去の間違いを忘れる。自分の専門知識を流し込むほど出力は向上する。それにより節約効果は減るが、凡庸さを避けるための代償だ。

AIに委託したスキルは衰える。 脳は使わなければ萎縮する。過度の依存は認知能力の低下を招くという実証データが増えている。計算やナビゲーションと同様だが、LLMは計画、推論、問題分解、意思決定、創造性までも委託させる点が異なる。短期的には節約になっても、長期的には自ら筋の通った議論を構築する能力を失う恐れがある。

AIを否定しているわけではない。意味のない作業を任せるのは良いが、重要なことではLLMをスパーリングパートナーとして使い、自らの生産性を磨け。スピードを犠牲にしても品質を優先し、自分のスタイルを維持せよ。

自分の仕事を所有せよ。 すべては「自分が誇れるものを生み出せ」という黄金律に集約される。AIを使っても最終責任は自分にある。検証し、修正し、挑戦し、自分の名前に値しないものを削除せよ。他人の時間を尊重すれば、やがて自分も尊重される。