AIは効率を高める一方で、長期的には従業員のスキルと判断力を低下させるリスクをはらんでいると、イノベーション理論家ジョン・ノスタ氏が警鐘を鳴らしている。ノスタ氏は、自身が主宰するイノベーション・シンクタンク「NostaLab」の代表として、AIを導入することで短期的には生産性が向上するが、その恩恵に慣れすぎると、技術が不在の状況で人間の能力が「ベースラインを下回る」現象が起きると指摘する。彼はこれを「AIリバウンド効果」と呼ぶ。 たとえば、AIを活用して腸内視鏡検査を行う医師は、AIが小さなポリープを検出する支援により精度が向上する。しかし、翌日、AIなしで同じ検査を行うと、その医師のスキルは元の水準を下回るという。このように、依存が進むと、実際の能力は低下し、逆に自信だけが高まるというジレンマが生じる。 ノスタ氏は、AIが「理解の錯覚」を生み出し、従業員が自分自身の実力に過剰な信頼を持つようになると警告する。この「虚偽の自信」は、特に高度な意思決定を要する現場で危険を伴う。同様の懸念は、Work AI Instituteのリーダーであるリベカ・インズ氏やノーベル物理学賞受賞者のサウル・パールミューター氏らも共有しており、AIは「表面的な理解」を促す一方で、独立した判断力の低下を招くと指摘している。 オックスフォード大学出版局の報告書も、AIは学生の作業速度を上げるが、深層的な思考を阻害すると結論づけている。イギリス・ノースバンブリア大学のキムバリー・ハードキャスト教授は、AIへの過度な依存が「知識の検証能力」の萎縮、すなわち「エピステミック・ヴェイルランスの萎縮」を引き起こすと指摘している。 ノスタ氏は、こうしたリスクを避けるためには「意図的な抵抗」が必要だと主張する。つまり、AIを学習の道具として使い、学びを回避するのではなく、思考の「摩擦」を維持し、認知的な「粘り強さ」を養うことが重要だと強調する。彼は「歴史的に初めて、人間の認知能力そのものが陳腐化の危機にさらされている」と断言している。AI時代の最大の脅威は、より優れた機械ではなく、人間がAIなしでは考えられなくなることだと警鐘を鳴らしている。