AIは万能ではない。AI進化で見落とされる伝統的技術とノウハウの重要性

AIの進化に伴い、形式知（明示的に伝えられる知識）は容易にアクセス可能となり、多くの情報がデータベースやアルゴリズムによって迅速かつ正確に提供されるようになります。しかし、伝統的な技術やノウハウ、暗黙知（経験や直感に基づく知識）は、以下のような理由から遠ざかってしまうことがあります。

1. 形式知と暗黙知の本質的な違い

- 形式知:

書籍、論文、マニュアルなどに記載され、誰もが同じ方法で理解し利用できる知識。

- 暗黙知:

体験や実践を通じて得られる個人的な知識。言葉や文字で完全に表現することが難しい。

暗黙知は直接的な経験や人と人との関わりを通じてしか習得できないため、AIが提供する形式知のように簡単に伝達できません。

2. 学習と体験の違い

AIが学習するのは、主に大規模なデータセットからのパターン認識です。一方、伝統的な技術やノウハウは、長い年月をかけて積み上げられた人間の経験に基づくものであり、単なるデータでは表現しきれない微細な要素を含みます。

3. 人的交流の重要性

伝統的な技術やノウハウは、師弟関係やコミュニティ内での交流を通じて伝えられることが多いです。これには信頼関係や文脈の理解が不可欠であり、AIがその役割を完全に担うことは難しいです。

4. 直感と創造性の限界

AIは膨大なデータからパターンを見つけ出すのは得意ですが、直感や創造性を必要とする暗黙知には限界があります。これらの要素は、個々の経験や独自の視点から生まれるものであり、AIのアルゴリズムには再現しがたい部分があります。

5. 文化と背景の理解

伝統的な技術やノウハウは、その文化的背景や歴史的文脈に深く根ざしています。AIはこれらの背景知識をデータとして取り扱うことはできても、その深層にある価値観や意義を理解するのは難しいです。

結論

AIの進化は形式知の習得には大いに役立ちますが、伝統的な技術やノウハウ、暗黙知のような深い経験知は、人間の直接的な体験や交流を通じてしか得られないため、AIからは遠ざかる傾向があります。これらの知識は、データとして簡単に取り扱えるものではなく、人間の感性や文化的背景に依存しているためです。

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