――人はどこまでAIに任せるべきか
AIは、考えるスピードと量を劇的に引き上げた。
しかしそれは同時に、判断を誤る速度も上げたということでもある。
いま本当に問われているのは、
「AIは賢いか？」ではない。
**「どこまでをAIに任せ、どこからを人が担うのか」**だ。
この記事では、AIと人間の役割分担を
判断という一点に絞って整理する。
1. AIは「判断」をしているように見えるだけ
AIは、判断しているように振る舞う。
理由も根拠も、それらしく並べる。
だが実態はこうだ。
- AIは目的を持たない
- 結果に責任を負わない
- 間違っても失敗として認識しない
つまりAIは、
判断の“形式”を生成しているだけで、
判断そのものはしていない。
この違いを見誤ると、
「正しそうだから従う」という最悪の使い方になる。
2. 判断とは「選ぶこと」ではない
多くの人は、判断を
「AかBかを選ぶこと」だと思っている。
だが本質は違う。
判断とは、
どの前提を採用し、
どのリスクを引き受けるかを決めることだ。
AIにできるのは、
- 選択肢を並べる
- リスクを列挙する
- 可能性を比較する
ここまで。
どの前提を信じ、
どの失敗を許容するかは、
人にしか決められない。
3. AIに任せていい判断／ダメな判断
線引きを曖昧にすると事故が起きる。
だから、原則を決めておく。
AIに任せていいこと
- 情報整理
- 論点の洗い出し
- 過去事例の要約
- 仮説の列挙
AIに任せてはいけないこと
- 価値判断
- 責任を伴う決定
- 取り返しのつかない選択
- 人間関係に直結する判断
損失を引き受ける主体が人間である以上、
最終判断も人間が行う。
これは感情論ではなく、構造の問題だ。
4. 危険なのは「判断の委託が無自覚になる瞬間」
AIを使い慣れるほど、
人は無意識にこう思い始める。
「たぶん、こっちが正しいんだろう」
この「たぶん」が危険だ。
- 前提を確認していない
- 反対意見を見ていない
- 自分で選んだ感覚がない
これは判断を委託した状態であり、
あとで失敗しても、原因が追えない。
5. 判断をAIに“支援”させる正しい型
判断を守るためには、
AIに「結論」を出させない。
代わりに、こう使う。
型①：前提を可視化させる
この結論の前提条件を列挙して
型②：反証を作らせる
この判断が間違っている可能性を挙げて
型③：立場を入れ替えさせる
反対の立場ならどう主張する？
判断は人が下し、
AIはその質を引き上げる。
これが健全な関係だ。
6. 判断力が落ちる人／上がる人の違い
判断力が落ちる人
- すぐ答えを聞く
- AIの文をそのまま採用する
- 迷う工程を省く
判断力が上がる人
- 自分の考えを先に出す
- AIに壊させる
- もう一度考え直す
AIは思考を代替しない。
思考の往復回数を増やすだけだ。
7. 結論：AI時代に残るのは「判断を引き受ける力」
AIが進化するほど、
判断は楽になるように見える。
だが実際には逆だ。
- 選択肢は増える
- 情報は溢れる
- 正しさは分かりにくくなる
だからこそ最後に残るのは、
「自分が決めた」と言える力だ。
AIは優秀な補佐官にはなれる。
だが、責任者にはなれない。
その席に座るのは、
これからも人間だ。
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