人工智能正逐步渗透医生、科研人员与软件开发者的日常工作，承担起助手角色。但研究者提醒，这种分工可能带来一个隐蔽的副作用：当人们把任务交给AI处理，自身的专业能力会随之下降，学界将其称为技能退化现象。

理论哲学方向的研究院研究员凯萨·凯尔基（Kaisa Kärki）在《人类事务》期刊发表题为《谁应当为应对专业技能退化负责？》的论文，专门讨论这一问题。她指出，技能退化的一大难题在于从业者很难在日常工作中察觉到变化，部分原因是对依赖AI存在认知偏差——大语言模型的回复往往颇具说服力，容易让人过度依赖，而这些模型同样会出错。

凯尔基以医疗行业为例：若医生依赖大语言模型却未能识别其中的错误信息，可能造成医疗事故。一旦出事，责任由谁承担便成为问题。她援引责任相关的哲学理论分析称，通常行为人只需为知情情况下做出的行为负责，但AI使用中不易察觉的认知偏差对这一观点构成挑战，因为人们很难发现自身偏差或过度依赖倾向。因此，是否需要为这种悄无声息的能力退化及由此引发的失误承担责任，目前尚无定论。

凯尔基强调，技能退化本身难以被察觉，因此不应把相关问题的责任全部推给从业者个人，而应将其视为社会性、结构性问题，需要各专业社群共同面对。