在數字技術塑造生活方式的今天，我們每時每刻都在面對選擇，而人工智能（AI）的崛起正加劇這一趨勢。科技帶來的便利，表面上看似增強了個體的決策能力，但事實卻更加復雜。面對無數的信息流與選擇，我們可能逐漸喪失自己的主動性（Agency），因為決策的復雜性使得我們難以有效行動；同時，我們也可能在不知不覺中失去自主性（Autonomy），因為算法正在塑造我們的選擇，悄然影響我們的認知。

這種隱形操控并非突然而至，它根植于一個更廣泛的框架——“數字修辭”（Digital Rhetoric）。信息環境正變得越來越中心化，平臺和算法不再只是提供數據，而是以精細調整的方式影響用戶決策。例如，從社交媒體推薦系統到電商平臺的個性化廣告，這些技術正在默默塑造用戶的思維方式，通過信息呈現的方式影響我們的選擇，甚至強化某些既定偏好。人們往往誤以為自己的決策是自主的，但是決策框架的設定早已經過精心設計，影響了我們的思考方向。

面對這樣的挑戰，哲學成為重要的解答工具。牛津大學人工智能倫理研究所（Institute for Ethics in AI）教授 Philipp Koralus在他的研究中提出，我們必須擺脫單純優化選擇架構的思維，轉向去中心化的真理探尋（Decentralized Truth-Seeking）。他的核心主張是，AI不應僅僅是數據處理和決策優化工具，而應成為幫助用戶探索問題、激發深度思考的智能體。在過去的人工智能發展路徑中，許多系統采用“助推理論”（Nudge Theory），通過優化默認選項或調整信息框架，引導用戶做出“最優”決策。然而這種方法在AI規模化應用的背景下，可能導致“軟極權主義”（Soft Totalitarianism），即算法在悄然間決定社會的認知結構，并減少個體適應能力。

Koralus 提出的解決方案，是將AI設計從修辭模式轉向哲學模式，讓AI以類似蘇格拉底式問答的方法，引導用戶進行開放性思考，而不是單純推送最優選項。在他的觀點中，一個真正能夠支持個體自主性的AI系統，必須具備如下特征：它能夠鼓勵用戶提出關鍵問題，而不是單純接收答案；它能夠幫助用戶形成穩定的認知框架，使得他們的判斷能夠經受質疑而仍然保持有效；它還需要支持去中心化的學習模式，讓個體和社區共同參與認知演化，而非受單一算法左右。

Philipp Koralus 是牛津大學人工智能倫理研究所的McCord哲學與人工智能教授，同時領導著人本智能實驗室（HAI Lab），致力于研究AI如何促進人類福祉而不是削弱自主性。他在哲學、認知科學和人工智能倫理領域有著深入研究，提出了一系列關于認知平衡（Erotetic Equilibrium）的理論，認為人類推理的核心目標是通過提問來尋求認知穩定性，而AI應該成為這一過程的助力，而非操控者。他的研究為人工智能設計提供了新的方向，使其不僅是計算工具，更成為支持個體認知成長的伙伴。

1.助推理論與數字修辭的局限性

在現代人工智能技術的廣泛應用下，助推理論（Nudge Theory）成為一個引人關注的概念。它源自行為經濟學的研究，旨在利用特定的選擇架構（Choice Architecture），在不強制的前提下，悄然引導用戶做出某種決定。例如，在一個企業的退休計劃中，將“自動注冊”設為默認選項，而非要求員工主動加入，這種方式能夠極大提高員工參與率，而不侵犯其自由選擇權。這種策略被稱為“軟父權主義（Soft Paternalism）”，其初衷是改善個人和社會整體的福利，同時保持自由選擇的表面完整性。

隨著人工智能技術的發展，助推理論正在經歷深刻的演變。傳統助推方式往往基于有限的信息控制，例如問卷設計或默認選擇的調整，而AI時代的助推策略則擁有前所未有的精準度和規模化影響力。如今AI不僅能決定哪些選項對用戶而言更具吸引力，還可以實時調整決策架構，以最大程度符合系統設定的目標。這一趨勢使助推理論從最初的“軟父權主義”逐漸滑向“軟極權主義（Soft Totalitarianism）”，即系統能夠在用戶毫無察覺的情況下精準塑造其選擇環境，使其自由選擇僅僅是表象。

在這種背景下，“數字修辭（Digital Rhetoric）”成為一個關鍵問題。現代AI推薦系統早已超越了傳統的篩選功能，不僅是在呈現選項，更是在塑造認知。例如，社交媒體的內容推送基于個性化算法，而食品配送平臺的“最受歡迎”選項則根據大數據計算確定最可能吸引用戶點擊的選擇。這些系統不僅在優化用戶體驗，同時也逐漸減少個體的獨立思考空間，讓決策過程變得自動化。長期來看，這種趨勢可能導致用戶對自身認知過程的失控，使他們越來越依賴外部系統的決策框架。

養老計劃的默認選項是一個典型的案例。設定自動注冊的養老金計劃似乎是合理的，因為它能提高儲蓄率，使人們更有可能為退休做好準備。然而，這樣的默認選項可能削弱個人的長期財務決策能力，使他們更容易依賴既定選擇，而不是主動去學習和評估投資策略。同樣地，食品配送平臺如果大力推廣某些“最受歡迎”餐品，用戶可能會越來越傾向于這些推薦項，而非自主探索新的健康飲食習慣。這些看似簡單的優化過程，實際上改變了用戶的決策方式和認知模式，使他們習慣于被動接受，而不是主動思考。

2.去中心化的自適應學習，市場經濟與科學實踐的啟示

在現代社會，人類的學習與決策不僅依賴個人智慧，更深深植根于去中心化的自適應學習——這一模式貫穿于市場經濟與科學探索的核心機制。正是這種分布式的學習過程，使人類能夠不斷適應環境變化，推動社會持續進步。而人工智能的崛起，是否能夠增強這一機制，還是會悄然削弱個體的適應能力，成為我們必須正視的議題。

去中心化學習如何驅動社會進步

在市場經濟中，價格并非由中央機構統一設定，而是由供需動態調節。無數個體的交易決策匯聚成市場趨勢，使資源配置不斷優化，推動經濟系統自然進化。類似地，科學研究同樣依賴全球分散的自發探索與同行評審。學者們不依賴單一權威，而是通過不斷試驗、質疑和協作形成知識體系，這種去中心化學習結構既保障了科學的客觀性，也使其能夠不斷適應新的挑戰。

這兩個體系的成功并非偶然。它們共享一個重要特質：高效的反饋與自我糾正能力。市場的價格波動反映消費者需求的調整，科學的同行評審確保研究成果符合嚴謹標準。這種機制確保系統不會陷入僵化，而是始終保持靈活性和適應力。

然而，面對人工智能帶來的新技術變革，我們必須思考：AI系統會幫助我們強化這一去中心化學習的過程，還是會讓個體的適應能力逐漸衰退？

默認助推策略的雙刃劍

默認選項的設定，看似簡單，卻對個體的適應性影響深遠。在養老計劃、健康保險、甚至食品選擇等諸多領域，默認助推策略被廣泛應用，以簡化決策，提高福利。例如，許多國家采用“默認注冊養老計劃”模式，使得員工自動加入退休基金，而非自行選擇是否參與。這種方式顯然提高了儲蓄率，讓更多人獲得長期保障。

但問題在于，簡化決策的同時，個體是否逐漸失去主動適應環境變化的能力？ 如果個人不再主動思考最佳投資策略，而只是依賴系統自動執行既定方案，面對經濟環境變化時，他們可能缺乏相應的調整能力。同樣地，食品配送平臺的大數據推薦，看似提升了用戶體驗，但如果用戶長期依賴“最受歡迎”選項，而不再探索新的飲食方式，他們的選擇將受到算法框架的約束，而非個人真實需求。

面對科技的高速發展，我們無法簡單地依賴固定的選擇架構。經濟、社會、技術環境的變化速度越來越快，個體必須具備獨立的認知調整能力，而不是單純適應既定系統。如果AI只是優化既有決策框架，而非幫助個體不斷學習和調整決策模式，它最終可能會阻礙人類的去中心化適應學習，使社會陷入更深的決策僵化。

從固定選項到適應性增強

真正能夠支持個體認知發展的AI，應該擺脫單一助推策略的桎梏，轉向促進個體適應性的設計。這意味著：

• AI不應僅僅優化默認選擇，而應該鼓勵用戶探索新的可能性；
• 決策系統應提供動態反饋機制，使用戶能基于環境變化調整判斷；
• 去中心化認知框架應成為技術核心，讓個體始終保有深度學習的能力。

在這個時代，我們不能讓AI成為“自動化決策者”，而應讓它成為認知發展助手，幫助人類更高效地學習、適應和成長。這才是科技真正賦能人類智慧的方式。

3.哲學性轉向：從修辭到真理探尋

在信息極度充斥的時代，我們的思維正在被算法塑造、被推薦系統篩選、被精妙的數字修辭所影響。人工智能已經從單純的數據處理工具，演變為認知引導者——它決定我們看到什么、思考什么，甚至潛移默化地影響我們的選擇。面對這一現實，我們是繼續沿用優化選擇架構的邏輯，讓AI在隱形引導中愈發精準，還是讓它成為真正的思維伙伴，幫助我們探索真理，保持獨立判斷？

這一問題的核心，關乎哲學與修辭的本質差異。

修辭（Rhetoric），本質上是一種情感勸導與說服的藝術。它不一定關心真理，而是關注如何讓一個觀點更具有吸引力、如何讓受眾更容易接受某種立場。無論是商業廣告、政治宣傳，還是社交媒體的內容推薦，修辭的目標往往是迎合短期欲望，強化用戶即時的情緒反應。這正是人工智能在社交媒體和消費平臺上的主要運作方式——它不問你真正需要什么，而是通過點擊率和互動數據不斷調整內容，以保持用戶黏性，讓你沉浸其中。

而哲學則截然不同。哲學的目標是追求智慧與真理，它不是用精妙的表達引導你接受某個立場，而是讓你真正去思考、去懷疑、去探索。哲學不急于給出答案，它更關心問題本身。一個好的哲學討論不是讓你得出唯一正確的結論，而是讓你深入理解問題的復雜性，讓你的認知在不斷挑戰中變得更加穩固。

在人工智能設計的背景下，蘇格拉底式問答（Socratic Dialogue）成為一種理想模式。蘇格拉底式問答的關鍵，不是簡單地提供“正確答案”，而是通過提問，引導個體自主探索問題的本質。這種模式強調認知平衡（Erotetic Equilibrium），即我們的判斷應該能夠經受多角度的審視，仍然保持穩定，而不是因單一觀點或信息而輕易動搖。

這種哲學方法對于認知自主性的貢獻不言而喻。當AI被設計為哲學式智能體，而不是修辭型推薦系統，它能夠：

• 提出關鍵問題，而非簡單推送優化選項，讓用戶主動思考自己的認知框架；
• 挑戰固有認識，讓個體不斷審視和重新確認自己的判斷，而不是順從系統設定的選擇架構；
• 避免自動化認知陷阱，確保個體不會因算法推薦而逐步失去決策的主動權，而是能夠維持長期的自主性和適應能力。

現代推薦系統習慣于利用用戶數據，不斷調整內容，使得人們沉浸在一個封閉的信息回路中。然而哲學告訴我們，真正的認知成長在于不斷質疑和調整自己的理解。如果人工智能能夠轉向哲學式設計，而不是簡單優化交互數據，它將成為幫助人類拓展思維的伙伴，而不是削弱自主性的工具。

4.構建自主性增強型AI系統的設計原則

在人工智能日益成為我們生活中的認知伙伴之際，我們必須重新審視其設計邏輯——究竟是讓AI成為信息操控者，還是成為個體認知的真正助力？要解決AI對個體自主性的潛在影響，我們需要思考如何構建自主性增強型AI系統，使其不僅能在廣泛領域幫助用戶探索問題，還能確保個體仍保有獨立的決策權。

總體目標與挑戰：在智能引導與個體自主之間尋求平衡

設計這樣一個AI系統面臨重大挑戰。它既要足夠強大，能夠深度介入用戶的決策過程并影響其認知，又必須避免成為決策操控者，確保個體仍然保有自主思考的權利。現有的AI系統往往在優化選擇架構和個性化推薦上發揮作用，但這種優化如果過度，可能會悄然剝奪用戶的自我決策權，使他們習慣于被引導，而不是主動思考。

如何在技術干預與個體自主性之間找到適當的平衡？ 這是AI設計者必須面對的核心難題。過度依賴“最優路徑”可能會導致個體認知的僵化，而如果AI只是一個被動的信息提供者，則它無法充分發揮智能支持的優勢。因此，一個理想的自主性增強型AI，必須能夠激發用戶的思考能力，而不僅僅是優化決策結果。

核心設計要素：打造去中心化認知助理

要實現上述目標，AI需要具備以下核心設計原則：

追求認知平衡（Erotetic Equilibrium）：讓決策經受反思

自主性增強的AI系統必須引導用戶接觸關鍵問題，幫助他們構建能夠經受反思考驗的認知體系。認知平衡（Erotetic Equilibrium）意味著個體的判斷不會因外界影響而輕易動搖，而是經過深入思考后仍然成立。這與傳統推薦系統截然不同——推薦系統往往依據用戶偏好強化某一傾向，而哲學式AI則應幫助用戶面對不同維度的挑戰，使他們的觀點更加穩固和全面。

這一機制可以通過智能問答系統實現，例如在用戶研究某個議題時，AI不是直接提供最優答案，而是引導他們思考不同的可能性，提出關鍵性問題。這不僅增強用戶的自主性，還能讓他們更好地適應不斷變化的環境。

個性化的認知框架：支持去中心化的真理探尋

每個人的認知背景不同，AI需要根據用戶的思維習慣構建定制化的“問答生態”，讓個體能夠在不同領域進行去中心化探索。與傳統AI優化模型不同，這種框架應當基于用戶的個性化學習需求，而不是單純迎合大數據模式。例如，一個偏好哲學思考的用戶，AI應幫助其構建結構化的對話模型，而對于偏好技術創新的用戶，AI應引導他們深入分析新興趨勢，而非簡單推送“最受歡迎”選項。

這種個性化認知框架能夠確保AI真正成為學習型伙伴，而不是被動的信息輸出工具。關鍵在于如何讓AI鼓勵用戶進行深度探究，而不是直接給出預設答案。

隱私、安全與去中心化控制：確保用戶擁有AI的主導權

隨著AI滲透到個人的思維領域，隱私與安全問題變得尤為重要。自主性增強型AI必須確保：

• 高度隱私保護：AI必須在自由思想層面提供最高級別的隱私保障，防止數據被企業或政府濫用；
• 強大的安全性：AI必須能夠防御外部攻擊，確保其不會受到惡意操控或信息污染；
• 去中心化控制：用戶應對AI擁有絕對的配置權，確保系統不會因外部干預而改變核心決策邏輯。

自主性增強型AI不應成為一個受控系統，而應成為一個個體可以完全掌控的認知助理。

模塊化與相互學習機制：推動AI生態系統進化

要真正實現去中心化的真理探尋，AI需要支持自我學習與開放創新：

• AI代理市場：不同AI系統之間應能夠競爭與協作，用戶可以選擇適合自己認知風格的系統，而不是單一的算法模式；
• 認知體系統（Inquiry Complexes）：一個成功的AI需要能夠與去中心化的真理探尋社群互動，而不僅僅是依賴已有的數據庫；
• 模塊化設計：確保AI可以在技術升級的同時，仍然保持用戶自主性，不會因某項功能的變更而影響個體控制權。

這些機制使得AI不僅僅是一個被動的智能體，而是能夠動態適應用戶需求，持續推動認知演進的伙伴。

人工智能不應僅僅是計算優化工具，更應該成為促進人類認知成長的伙伴。在設計自主性增強型AI系統時，我們必須確保它能夠保護個體認知的獨立性，鼓勵深度探索，而不是簡單地優化信息流。

5.個性化助推的局限與風險分析 

在人工智能廣泛滲透進個體決策過程的今天，個性化助推成為技術優化的重要方向。它看似能夠提高用戶體驗，幫助人們更輕松地做出符合自身偏好的選擇。然而，這種精準調整的決策支持系統也隱藏著潛在的風險，尤其是在認知與社會透明度層面，它可能不知不覺地改變人們的思維方式，讓決策過程變得越來越封閉，而不是開放和多元。

個性化助推的雙刃效應

從技術的角度來看，個性化推薦的核心目標是提高整體福利，確保用戶獲得更加契合自身需求的信息。無論是智能購物推薦、內容推送，還是醫療決策優化，個性化技術都能在短期內改善體驗，減少不必要的信息篩選負擔。然而，這種基于高精度用戶畫像的系統，也可能帶來一個危險的副作用——放大個體偏見。

當AI以用戶過去的行為數據為基礎，不斷優化推薦邏輯時，它實際上是在強化用戶已有的傾向，而不是鼓勵用戶探索新的可能性。這種模式可能導致：

• 認知閉環：用戶被算法持續推送符合其原有思維模式的信息，難以接觸不同視角的觀點；
• 共識削弱：社會公共討論的基礎被個性化信息流割裂，使得人們在同一事件上的理解出現極端分化；
• 透明監督的減弱：個性化助推影響決策，但公眾無法在同一認知框架下質疑和監督這些干預方式。

在政治和社會領域，這一風險尤為顯著。例如，社交媒體算法可能會優先推送符合用戶既有政治傾向的內容，而不是全面呈現多種觀點。長遠來看，這會減少民主社會中跨立場對話的可能性，讓不同群體的思想交流逐漸被狹窄的信息流所替代。

利用定制路徑所帶來的隱性操控風險

個性化技術的另一個隱患是隱性操控——用戶可能察覺不到他們的選擇環境實際上已經被系統精細調整。在傳統信息傳播模式中，人們可以在公共平臺上共享經驗，并討論政策、產品或社會問題。但當個性化信息流變得高度精準時，這種共享體驗基礎就會被削弱。

例如：

• 新聞推薦系統可能為每個用戶定制不同的頭條內容，導致同一個事件在不同群體中產生完全不同的理解；
• 搜索引擎優化可能影響用戶查詢結果，使其只能接觸符合既定模式的信息，而不是全面探索所有可能的答案；
• 企業或政府可能利用個性化助推，使信息呈現符合特定目標，而非真正公開透明。

這些問題共同指向一個核心挑戰：信息定制的程度越高，個體的判斷基礎可能越受外部影響，甚至導致無法質疑既定選項的合理性。這意味著，個性化助推不僅在塑造個體決策，也可能在削弱社會的批判性思維。

系統過度依賴與認知封閉的潛在危機

依賴中央化AI代理進行決策輔助，或許能夠提高效率，但它可能讓個體失去主動學習的機會。當人們越來越依賴算法推薦，而不是主動探索信息時，認知閉鎖的風險就會逐漸顯現。

一個長期依賴AI輔助決策的社會，可能會遭遇以下問題：

• 個體的探索能力下降：人們習慣于被引導，而不是主動思考和質疑信息；
• 創新環境受限：當信息流變得高度個性化，社會整體的認知范圍會受到約束，影響跨領域的知識碰撞；
• 去中心化適應機制削弱：社會將更多依賴系統設定的框架，而非個體自主調整判斷，最終可能影響整體決策的靈活性。

對于人工智能的未來發展而言，我們需要超越傳統的“智能優化”思維，確保AI能夠賦能用戶，而不是讓他們成為系統設定的被動接受者。個性化助推需要在提供便利的同時，保留信息透明度、促進認知開放性，并確保個體仍然能夠自主思考和調整自己的決策框架。

6.構建“哲學導師”式AI助理

人工智能正在迅猛發展，我們不僅需要它幫助我們處理信息，更需要它成為思維的引導者，而不是僅僅優化決策路徑的操控者。Philipp Koralus 在其研究中提出了一種全新的AI設計范式——“哲學導師”式AI助理，這不僅是技術革新，更是一種認知模式的升級，使AI從機械化的信息處理工具轉向真正激發用戶深度思考的智能伙伴。

哲學導師模式的核心要素

如果AI能夠模仿一名優秀的哲學導師，它將不再只是推送優化選項，而是幫助用戶在思維的廣闊世界中提出正確的問題，進而尋找真正有價值的答案。與傳統推薦算法不同，這種哲學導師型AI不會強制灌輸固定觀點，而是：

• 引導用戶獨立思考，鼓勵他們對既有認知進行深入反思；
• 提供關鍵問題見解，而不是直接給出預設答案，讓用戶得出自己的判斷；
• 確保觀點經受反復質詢，使得最終決策能夠在批判性思考中保持穩固，而非受外部操控影響。

在教育中，一名優秀的哲學導師不會簡單地告訴學生什么是對的，而是讓他們經歷思考的過程，幫助他們在復雜議題中找到理性與邏輯的平衡。AI如果能夠采用類似的設計模式，它將不只是優化選擇架構，而是幫助人們塑造真正屬于自己的認知體系。

“詢問復合體”（Inquiry Complex）的構建

為了讓AI能夠更好地支持用戶的深度思考，Koralus 提出了“詢問復合體”（Inquiry Complex）的概念。簡單來說，這是一種整合不同領域真理探尋社群智慧的框架，它能夠：

• 建立開放而適度的議題討論平臺，讓不同領域的專家和用戶共同進化認知模型；
• 幫助用戶識別重要問題，確保他們的判斷能夠與廣泛的思維探索保持一致，而不是局限于單一信息流；
• 促進去中心化學習，讓認知系統能夠持續適應環境，而不是陷入僵化和封閉。

這一機制的核心在于，AI不僅要提供信息，還要幫助個體在認知過程中獲得穩定性。它應當像哲學討論那樣，為用戶提供不同視角，讓他們能在不斷質疑和思考中完善自己的認知框架，而不是被動接受一個單一答案。

從自動化修辭到哲學探究的轉變

當前的AI系統大多基于自動化修辭（Automated Rhetoric），即通過算法優化選擇路徑，讓用戶更高效地完成任務。然而這種模式的局限性顯而易見：

• 它關注的是短期優化，而非長遠的認知成長；
• 它可能強化用戶的既有偏見，讓他們越來越難以跳出信息繭房；
• 它讓決策變得機械化，而不是鼓勵深度思考。

Koralus 認為，我們需要一種“自動化哲學”（Automated Philosophy）模式，讓AI不再只是選擇架構的優化器，而是成為認知的引導者。這種模式意味著：

• 讓AI鼓勵用戶思考問題，而不是簡單地給出答案；
• 讓AI幫助用戶尋找真正的真理，而不是塑造受控的認知體系；
• 讓AI成為去中心化智慧的一部分，而不是成為決策操控的工具。

這不僅是對AI技術的重新定義，也是一種社會認知模式的革新。如果AI能夠采用哲學式思維模式，它將不再是一個封閉系統，而是一個促進用戶成長和提升的學習伙伴。這不僅能幫助個體保持思維的靈活性，也能推動整個社會的認知升級，讓人類在數字時代繼續保持對真理的探尋，而非成為算法設定的產物。

未來的AI，不應該只是讓人們更輕松地做出決定，而應該讓他們更有能力去思考和理解世界。哲學導師型AI，將是這場認知變革的關鍵。

參考資料：???https://arxiv.org/abs/2504.18601??

本文轉載自????獨角噬元獸????，作者：FlerkenS