論文の概要: The Augmentation Trap: AI Productivity and the Cost of Cognitive Offloading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03501v1
- Date: Fri, 03 Apr 2026 22:50:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.612634
- Title: The Augmentation Trap: AI Productivity and the Cost of Cognitive Offloading
- Title（参考訳）: Augmentation Trap: AI生産性と認知的負荷のコスト
- Authors: Michael Caosun, Sinan Aral,
- Abstract要約: 実験的な証拠は、AIツールが労働者の生産性を高めることを裏付けるが、持続的な使用は、それらの利益が依存する専門知識を損なう可能性がある。
我々は、意思決定者が労働者のAI利用強度を時間とともに選択する動的モデルを開発する。
ツールの生産性効果を2つのチャネルに分解します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Experimental evidence confirms that AI tools raise worker productivity, but also that sustained use can erode the expertise on which those gains depend. We develop a dynamic model in which a decision-maker chooses AI usage intensity for a worker over time, trading immediate productivity against the erosion of worker skill. We decompose the tool's productivity effect into two channels, one independent of worker expertise and one that scales with it. The model produces three main results. First, even a decision-maker who fully anticipates skill erosion rationally adopts AI when front-loaded productivity gains outweigh long-run skill costs, producing steady-state loss: the worker ends up less productive than before adoption. Second, when managers are short-termist or worker skill has external value, the decision-maker's optimal policy turns steady-state loss into the augmentation trap, leaving the worker worse off than if AI had never been adopted. Third, when AI productivity depends less on worker expertise, workers can permanently diverge in skill: experienced workers realize their full potential while less experienced workers deskill to zero. Small differences in managerial incentives can determine which path a worker takes. The productivity decomposition classifies deployments into five regimes that separate beneficial adoption from harmful adoption and identifies which deployments are vulnerable to the trap.
- Abstract（参考訳）: 実験的な証拠は、AIツールが労働者の生産性を高めるだけでなく、持続的な使用によって、それらの利益が依存する専門知識を損なう可能性があることを証明している。
我々は、意思決定者が労働者のAI使用強度を時間とともに選択し、労働者スキルの侵食に対して即時生産性を取引するダイナミックモデルを開発する。
ツールの生産性効果を2つのチャネルに分解します。
モデルは3つの主要な結果を生み出します。
第一に、スキルの侵食を完全に予測する意思決定者でさえ、前もって生産性が向上するとAIを合理的に採用する。
第二に、マネージャが短期的あるいは労働者のスキルが外部的価値を持つ場合、意思決定者の最適なポリシーは、定常的な損失を増大トラップに変え、AIが採用されていない場合よりも労働者を悪くする。
第3に、AIの生産性が労働者の専門知識に頼らない場合、労働者は永久にスキルを分散することができる。
管理インセンティブの小さな違いは、労働者がどの道を進むかを決定することができる。
生産性の分解は、デプロイを有害な採用から有益な採用を分離する5つのレギュレーションに分類し、どのデプロイメントが罠に弱いかを特定する。
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