AIがスキル形成に与える影響

How AI Impacts Skill Formation

January 28, 2026

著者: Judy Hanwen Shen, Alex Tamkin

cs.AI

要旨

AI支援は専門領域全体で生産性の顕著な向上をもたらすが、特に初心者労働者においてその効果が大きい。しかし、AIを効果的に監督するために必要なスキルの発達にこの支援がどのように影響するかは明らかでない。不慣れなタスクを遂行する際にAIに過度に依存する初心者労働者は、自身のスキル習得を損なう可能性がある。我々は、開発者がAI支援の有無にかかわらず新しい非同期プログラミングライブラリの習得をどのように達成するかを検証するためランダム化比較実験を実施した。その結果、AIの使用は概念理解、コード読解、デバッグ能力を低下させ、平均的に見て有意な効率性の向上をもたらさないことが明らかになった。コーディングタスクを完全に委譲した参加者はある程度の生産性向上を示したが、それはライブラリの学習を犠牲にしたものだった。我々は6つの異なるAI相互作用パターンを特定し、そのうち3つは認知的関与を伴い、AI支援を受けた場合でも学習成果を維持することを確認した。本研究の知見は、AIによる生産性向上が能力習得への近道ではなく、特に安全が重要な領域ではスキル形成を維持するためにAI支援をワークフローに慎重に組み込むべきであることを示唆している。

English

AI assistance produces significant productivity gains across professional domains, particularly for novice workers. Yet how this assistance affects the development of skills required to effectively supervise AI remains unclear. Novice workers who rely heavily on AI to complete unfamiliar tasks may compromise their own skill acquisition in the process. We conduct randomized experiments to study how developers gained mastery of a new asynchronous programming library with and without the assistance of AI. We find that AI use impairs conceptual understanding, code reading, and debugging abilities, without delivering significant efficiency gains on average. Participants who fully delegated coding tasks showed some productivity improvements, but at the cost of learning the library. We identify six distinct AI interaction patterns, three of which involve cognitive engagement and preserve learning outcomes even when participants receive AI assistance. Our findings suggest that AI-enhanced productivity is not a shortcut to competence and AI assistance should be carefully adopted into workflows to preserve skill formation -- particularly in safety-critical domains.