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  • It's 6:30 in the morning,

    翻訳: Hiroshi Uchiyama 校正: Yuko Yoshida

  • and Kristen is wheeling her prostate patient into the OR.

    午前6時30分

  • She's a resident, a surgeon in training.

    クリスティンは担当の前立腺患者を 手術室に連れて行くところでした

  • It's her job to learn.

    彼女は研修医で 外科専門医を目指しています

  • Today, she's really hoping to do some of the nerve-sparing,

    今は学ぶことが仕事です

  • extremely delicate dissection that can preserve erectile function.

    今日行われる 勃起機能を残すための 非常に繊細な神経温存の摘出手術を

  • That'll be up to the attending surgeon, though, but he's not there yet.

    彼女はぜひとも自ら 執刀したいと望んでいます

  • She and the team put the patient under,

    しかし それができるかは指導医次第で その指導医はまだ来ていません

  • and she leads the initial eight-inch incision in the lower abdomen.

    彼女と手術スタッフは患者を麻酔で眠らせ

  • Once she's got that clamped back, she tells the nurse to call the attending.

    最初の20センチの下腹部切開を 彼女が主導します

  • He arrives, gowns up,

    切開部をクランプで固定すると 彼女は看護師に指導医を呼ぶように指示します

  • And from there on in, their four hands are mostly in that patient --

    彼が到着し 手術着に着替えると

  • with him guiding but Kristin leading the way.

    その時点から クリスティンと指導医の 4本の手はほとんど患者の体内で

  • When the prostates out (and, yes, he let Kristen do a little nerve sparing),

    指導医の下でクリスティンが 進めていきます

  • he rips off his scrubs.

    前立腺の摘出が終わると― 指導医は神経温存術を少しさせてくれましたー

  • He starts to do paperwork.

    彼は術衣を脱ぎ

  • Kristen closes the patient by 8:15,

    書類を書き始めます

  • with a junior resident looking over her shoulder.

    8時15分には クリスティンは縫合にかかります

  • And she lets him do the final line of sutures.

    それを肩越しに覗き込んでいた 若手研修医に

  • Kristen feels great.

    彼女は縫合の最後を任せます

  • Patient's going to be fine,

    クリスティンは満足です

  • and no doubt she's a better surgeon than she was at 6:30.

    患者も容態を回復するでしょう

  • Now this is extreme work.

    そして外科医として彼女は 6時30分時点より明らかに成長しています

  • But Kristin's learning to do her job the way that most of us do:

    これは極端な事例でしたが

  • watching an expert for a bit,

    仕事の覚え方は多くの場合 クリスティンと同じでしょう

  • getting involved in easy, safe parts of the work

    熟練者を少し観察し

  • and progressing to riskier and harder tasks

    仕事の中でも 簡単でリスクの少ないことをやってみて

  • as they guide and decide she's ready.

    熟練者が指導して もう大丈夫と判断したら

  • My whole life I've been fascinated by this kind of learning.

    リスクが高く困難な作業に進むのです

  • It feels elemental, part of what makes us human.

    私はずっと こうした学びに 魅了されてきました

  • It has different names: apprenticeship, coaching, mentorship, on the job training.

    私たちを人間たらしめる 根本的なものと感じていたのです

  • In surgery, it's calledsee one, do one, teach one.”

    見習い コーチング メンターシップ OJTなど呼び方は様々です

  • But the process is the same,

    外科医の間では「見る、する、教える」 と言われています

  • and it's been the main path to skill around the globe for thousands of years.

    どれもプロセスは同じで

  • Right now, we're handling AI in a way that blocks that path.

    もう何千年も世界中でスキル習得は 主にその方法でされてきました

  • We're sacrificing learning in our quest for productivity.

    でも今 私たちは それを阻むような形でAIを使っています

  • I found this first in surgery while I was at MIT,

    生産性向上のため 自らの学びを犠牲にしているのです

  • but now I've got evidence it's happening all over,

    MIT研究時代に外科で この事象を初めて確認しました

  • in very different industries and with very different kinds of AI.

    しかし現在では様々な産業で 様々なAIにより

  • If we do nothing, millions of us are going to hit a brick wall

    どこででも起きているとの 確証を得ています

  • as we try to learn to deal with AI.

    もし何もしなかったら

  • Let's go back to surgery to see how.

    AIを扱おうとしている ほとんどの人が壁にぶつかります

  • Fast forward six months.

    先ほどの外科手術で考えてみましょう

  • It's 6:30am again, and Kristen is wheeling another prostate patient in,

    6か月後

  • but this time to the robotic OR.

    同じ午前6時30分に クリスティンが 別の前立腺患者を運び込む先は

  • The attending leads attaching

    ロボット化された手術室です

  • a four-armed, thousand-pound robot to the patient.

    指導医の主導で

  • They both rip off their scrubs,

    4本のアームがある数百キロのロボットを 患者に取り付けます

  • head to control consoles 10 or 15 feet away,

    指導医とクリスティンは2人とも術衣を脱ぎ

  • and Kristen just watches.

    3、4メートル離れた制御台に向かいます

  • The robot allows the attending to do the whole procedure himself,

    クリスティンは見ているだけです

  • so he basically does.

    このロボットがあれば 指導医は すべての処置を単独でできますので

  • He knows she needs practice.

    基本的に彼がすべてを行います

  • He wants to give her control.

    彼女に練習が必要なことは分かっています

  • But he also knows she'd be slower and make more mistakes,

    彼女にさせたいのですが

  • and his patient comes first.

    彼女にさせると時間もかかり ミスが増えるため

  • So Kristin has no hope of getting anywhere near those nerves during this rotation.

    患者を優先しているのです

  • She'll be lucky if she operates more than 15 minutes during a four-hour procedure.

    この担当割では神経近傍の執刀をできる望みは クリスティンにはありませんでした

  • And she knows that when she slips up,

    4時間の手術で15分操作できれば ラッキーと言ったところです

  • he'll tap a touch screen, and she'll be watching again,

    彼女がうっかり間違えると 指導医が画面にタッチして

  • feeling like a kid in the corner with a dunce cap.

    また ただ見るだけになってしまい

  • Like all the studies of robots and work I've done in the last eight years,

    教室の隅に立たされたような 気分になるのです

  • I started this one with a big, open question:

    ロボットと仕事に関する 過去8年に行ったすべての研究は

  • How do we learn to work with intelligent machines?

    この重大で未解決の問題に 端を発しています

  • To find out, I spent two and a half years observing dozens of residents and surgeons

    知能機械の時代に働く方法を どのように習得するのか?

  • doing traditional and robotic surgery, interviewing them

    これを探るため 2年半の間 何十人もの研修医と外科医が

  • and in general hanging out with the residents as they tried to learn.

    従来の手術とロボット支援手術を するのを観察して聴取し

  • I covered 18 of the top US teaching hospitals,

    技術習得を目指す研修医と 色々話をしました

  • and the story was the same.

    全米のトップ18の教育病院を調べましたが

  • Most residents were in Kristen's shoes.

    どこでも話は一緒でした

  • They got tosee oneplenty,

    ほとんどの研修医は クリスティンと同じ状況でした

  • but thedo onewas barely available.

    「見る」機会は多いものの

  • So they couldn't struggle, and they weren't learning.

    「する」機会はほとんどありませんでした

  • This was important news for surgeons, but I needed to know how widespread it was:

    実際に苦闘することができず 習得できていなかったのです

  • Where else was using AI blocking learning on the job?

    これは外科医にはとても重大な事実ですが 一般的な広がりも知る必要がありました

  • To find out, I've connected with a small but growing group of young researchers

    AIの利用が仕事の学習を阻害する例は 他にもあるのでしょうか?

  • who've done boots-on-the-ground studies of work involving AI

    それを見出すため 私は小規模ながら拡大中の 若手研究者グループと連携しました

  • in very diverse settings like start-ups, policing,

    彼らは AIが使われる仕事について 現場調査をしていました

  • investment banking and online education.

    スタートアップ企業や警備 投資銀行 オンライン教育など

  • Like me, they spent at least a year and many hundreds of hours observing,

    多彩な職場環境を対象としたものです

  • interviewing and often working side-by-side with the people they studied.

    私のように最低でも1年間 何百時間もの観察と聴取を行い

  • We shared data, and I looked for patterns.

    調査対象者のそばで一緒に 働くこともしばしばでした

  • No matter the industry, the work, the AI, the story was the same.

    互いのデータを共有し 私は規則性がないか調べました

  • Organizations were trying harder and harder to get results from AI,

    業界や職種やAIの種類に拠らず 話は一緒でした

  • and they were peeling learners away from expert work as they did it.

    組織はAIで成果を出そうと 熱心に試みていますが

  • Start-up managers were outsourcing their customer contact.

    結果として学ぼうとする人を 熟練者の仕事から引き剥がしていました

  • Cops had to learn to deal with crime forecasts without experts support.

    スタートアップのマネージャーは 顧客対応を外部委託しています

  • Junior bankers were getting cut out of complex analysis,

    警察官は犯罪予測をどう扱うかを 熟練者の支援なしに学ばねばなりませんでした

  • and professors had to build online courses without help.

    若手の銀行員は 複雑な分析から切り離され

  • And the effect of all of this was the same as in surgery.

    教授はオンライン講座を 何の助けもなく作らねばなりませんでした

  • Learning on the job was getting much harder.

    これらすべての効果が 外科手術と同様でした

  • This can't last.

    実務を通じて学ぶことが より難しくなっているのです

  • McKinsey estimates that between half a billion and a billion of us

    そしてこれで話は終わりません

  • are going to have to adapt to AI in our daily work by 2030.

    マッキンゼーの推定では 2030年までに5~10億人が

  • And we're assuming that on-the-job learning

    日常業務でAIを活用しないと いけなくなるとしています

  • will be there for us as we try.

    それまでの間しばらくは 実地での学びも継続するでしょう

  • Accenture's latest workers survey showed that most workers learned key skills

    アクセンチュアの最新の労働者調査では ほとんどの労働者は正式な訓練ではなく

  • on the job, not in formal training.

    実務をこなしながら 重要なスキルを学んでいます

  • So while we talk a lot about its potential future impact,

    将来への潜在的な影響について 多く語られますが

  • the aspect of AI that may matter most right now

    AIについて 現時点で 一番大きな影響があると思われるのは

  • is that we're handling it in a way that blocks learning on the job

    実地での学習が一番必要であるにもかかわらず それを妨げる形で

  • just when we need it most.

    AIを使っているということです

  • Now across all our sites, a small minority found a way to learn.

    どこでも 仕事を学ぶ方法を 見出している人は ごく少数でした

  • They did it by breaking and bending rules.

    彼らはルールを破るか 曲げるかして学んでいます

  • Approved methods weren't working, so they bent and broke rules

    認められた方法が実効的でないから ルールを曲げるなり破るなりして

  • to get hands-on practice with experts.

    熟練者との実地訓練を 成し遂げているのです

  • In my setting, residents got involved in robotic surgery in medical school

    私の例で言えば 医大で ロボット支援手術をする研修医は

  • at the expense of their generalist education.

    総合診療医となるための教育を 犠牲にしていました

  • And they spent hundreds of extra hours with simulators and recordings of surgery,

    彼らはシミュレータや手術の記録に 何百時間も余分な時間をかけていますが

  • when you were supposed to learn in the OR.

    本来は手術室で学ぶべきことです

  • And maybe most importantly, they found ways to struggle

    そして最も大切なことは 熟練者の限られた監督の下で

  • in live procedures with limited expert supervision.

    苦心して実際の手技をやってみる方法を 見つけていることです

  • I call all thisshadow learning,” because it bends the rules

    そのやり方は ルールを曲げ 表舞台には出ないことから

  • and learner's do it out of the limelight.

    「影の学習(Shadow Learning)」 と呼んでいます

  • And everyone turns a blind eye because it gets results.

    成果が上がるので 周りの人も黙認します

  • Remember, these are the star pupils of the bunch.

    彼らは選りすぐりの優等生であることを 忘れないでください

  • Now, obviously, this is not OK, and it's not sustainable.

    明らかにこれは良くないことで ずっと続けられるものでもありません

  • No one should have to risk getting fired

    仕事上で必要な技術を学ぶために

  • to learn the skills they need to do their job.

    解雇のリスクを抱えるべきではありません

  • But we do need to learn from these people.

    一方でそのような人たちから 学ぶ必要があります

  • They took serious risks to learn.

    彼らは学ぶために 重大なリスクを取りました

  • They understood they needed to protect struggle and challenge in their work

    仕事の中でもがき 挑戦することを 続ける必要性を理解し

  • so that they could push themselves to tackle hard problems

    自分の能力をわずかに超えるような 困難な問題に

  • right near the edge of their capacity.

    立ち向かえるようにすべきと 考えたのです

  • They also made sure there was an expert nearby

    彼らはまた熟練者に そばにいてもらうようにし

  • to offer pointers and to backstop against catastrophe.

    ヒントをもらったり 大惨事を防ぐようにしていました

  • Let's build this combination of struggle and expert support

    苦闘と熟練者の支援という組み合わせを

  • into each AI implementation.

    AIを導入した職場に築きましょう

  • Here's one clear example I could get of this on the ground.

    分かりやすい実例をご紹介します

  • Before robots,

    ロボットの出現前は

  • if you were a bomb disposal technician, you dealt with an IED by walking up to it.

    爆発物処理技術者は 簡易爆発物を処理すべく近付きます

  • A junior officer was hundreds of feet away,

    若手職員は数十メートル離れたところで

  • so could only watch and help if you decided it was safe

    ただ見守っていて 技術者が安全を確認し 危険区域への立ち入りを

  • and invited them downrange.

    許可して初めて支援に出ます

  • Now you sit side-by-side in a bomb-proof truck.

    現在では爆発物処理車に 2人は隣同士で座ります

  • You both watched the video feed.

    一緒に映像を見て

  • They control a distant robot, and you guide the work out loud.

    離れた場所にいるロボットを操作し 技術者は口頭で作業を誘導します

  • Trainees learn better than they did before robots.

    学習者はロボット出現前より 良く学べます

  • We can scale this to surgery, start-ups, policing,

    この方法は外科やスタートアップ 警備

  • investment banking, online education and beyond.

    投資銀行 オンライン教育 それ以外にも広げられます

  • The good news is we've got new tools to do it.

    幸いなことに そのための 新たな道具があります

  • The internet and the cloud mean we don't always need one expert for every trainee,

    インターネットやクラウドにより 学習者に1人ずつ熟練者がつく必要はなくなり

  • for them to be physically near each other or even to be in the same organization.

    物理的にそばにいなくても 同じ組織にいなくても良くなりました

  • And we can build AI to help:

    また手助けできるAIを作ることもできます

  • to coach learners as they struggle, to coach experts as they coach

    学習者が苦闘できるようにコーチし 熟練者がコーチできるようにコーチし

  • and to connect those two groups in smart ways.

    それらの2つのグループを ネットワークで繋ぐのです

  • There are people at work on systems like this,

    この様なシステムを 使っている人もいますが

  • but they've been mostly focused on formal training.

    大抵は正式なトレーニングばかりでした

  • And the deeper crisis is in on-the-job learning.

    でも もっと危機的なのは 実地での学習のほうです

  • We must do better.

    改善できるはずです

  • Today's problems demand we do better

    今 求められているのは 私たちがAIの驚くべき能力を

  • to create work that takes full advantage of AI's amazing capabilities

    最大限に生かせる仕事を もっとうまく創っていくと共に

  • while enhancing our skills as we do it.

    それと同時に 自らのスキルも高めることです

  • That's the kind of future I dreamed of as a kid.

    これこそ 私が子供の頃に 夢見ていた未来です

  • And the time to create it is now.

    そして それを創り出すのは今なのです

  • Thank you.

    ありがとうございました

  • (Applause)

    (拍手)

It's 6:30 in the morning,

翻訳: Hiroshi Uchiyama 校正: Yuko Yoshida

字幕と単語

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B1 中級 日本語 TED クリスティン ai 手術 外科 指導

TED】Matt Beane: How do we learn to work with intelligent machines?(How do we learn to work with intelligent machines? | Matt Beane) (【TED】Matt Beane: How do we learn to work with intelligent machines? (How do we learn to work with intelligent machines? |

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    林宜悉 に公開 2021 年 01 月 14 日
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