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人工智能的深遠影響不僅僅是失業:數字幽靈的神秘力量

人工智能
人工智能正在改變日常生活,從個人助理和推薦算法到高級生成模型。但最深刻的變化可能是我們未曾預料到的。雖然新聞頭條往往聚焦失業或隱私問題,但人工智能的影響遠不止這些。

人工智能正在改變日常生活,從個人助理和推薦算法到高級生成模型。

但最深刻的變化可能是我們未曾預料到的。雖然新聞頭條往往聚焦失業或隱私問題,但人工智能的影響遠不止這些。

1. 超個性化敘事導致的碎片化現實

想象一下未來人工智能為我們每個人打造獨特的“微現實”。

先進的算法不僅可以過濾社交媒體上的內容,還可以根據我們的信仰和興趣生成完全定制的歷史、文化甚至科學敘述。

沒有兩個人會共享相同的信息環境。如果我們個性化的現實幾乎沒有重疊,那么就簡單的事實達成一致可能會變得不可能。

2. 數字“幽靈”的出現

人工智能系統已經可以實現已故親人的簡單“聊天機器人克隆”。

隨著數據(文本、語音記錄、視頻)的積累,未來的模型可以制作出這些個體的持續交互版本。

這些數字幽靈最初是為了給人以安慰而設計的,但它們卻能夠逐漸對生活產生積極的影響,做出決定并提供建議。在記憶與模擬之間的界限變得模糊的世界里,道德和情感困境是不可避免的。

3. 文化和語言多樣性加速喪失

大型語言模型有利于多數語言和主流文化規范。

隨著少數民族語言和小眾方言的使用范圍擴大,它們可能會被忽視或“糾正”為主流形式。

隨著時間的推移,整個文化可能會更快地消失,因為人工智能工具會將語言多樣性扁平化為標準化語言。

保護當地的表達方式和傳統可能會成為一場與機器的競賽。

4. 自發的人工智能神話

如果復雜的人工智能輸出變得如此神秘且發人深省,以至于人們開始將它們視為一種新的神啟形式,那會怎樣?

我們可以看到以“預言”機器宣告為中心的邪教或微型宗教的誕生。

由于人工智能的內部邏輯通常是不透明的(就像一個黑匣子),有些人可能會認為它的洞察力具有神秘或超自然的特質,從而將技術轉變為現代神話創造的渠道。

5. 人類探索欲望的消退

人工智能可以以驚人的真實感模擬體驗——旅行、冒險運動、藝術創作。

由于這些模擬在沒有現實世界風險的情況下提供了完美的刺激,探索真實環境的動力可能會逐漸減弱。

如果可以幾乎零危險地爬山,而且保證能拍出值得在社交媒體上曬的視覺效果,為什么還要去爬山呢?其結果可能是一代人對現實世界的探索和冒險精神的衰退。

6. 人工智能促進的“文化時間壓縮”

想象一下人工智能平臺將文學、歷史和科學精簡成超高效的聲音片段。

在追求參與的過程中,任何“不必要的”復雜性都會被剝離。

我們最終可能會消費所有事物的精簡版和人工智能精選版,而永遠無法沉浸在知識的全部深度中。

隨著文化的加速發展,長篇文本和緩慢研究中保留的細微差別可能會逐漸消失。

7. 教育中的隱形心理操縱

人工智能輔導平臺有望通過高度個性化的課程徹底改變學習方式。但這種個性化可能會意外地阻礙好奇心。

學生最終可能會得到完美優化的課程路徑,以考試成績為目標,同時抑制智力游移不定的欲望。

從長遠來看,缺乏非結構化探索可能會導致一代人雖然在紙面上表現出色,但缺乏創造性或批判性思維。

8. 人類專業知識的“人工智能紳士化”

自動化通常在重復性任務中超越人類的技能,但人工智能甚至開始復制復雜的技能——繪畫、烹飪藝術等等。

隨著社會逐漸習慣人工智能完善的這些技藝,真正的人類專家可能會在文化上被邊緣化。

他們曾經備受珍視的能力可能會淪為精品奇觀,而不是主流必需品,從而改變精湛技藝的本質,并使某些類型的藝術成為一種小眾活動。

9. 重塑我們大腦的微決策

我們已經將人工智能用于日常的瑣碎選擇——交通路線、食譜建議和電子郵件回復。

隨著時間的推移,我們的大腦可能會失去在我們自己做出這些選擇時形成的“心理肌肉”。

當我們將決策過程簡化為應用程序上的快速點擊時,我們可以看到認知、自發性和解決問題的能力的轉變。

人類可能變得不那么擅長應對不確定性和即興發揮。

10. 人工合成情感和人工智能導致的同理心缺失

能夠令人信服地模仿同理心的人工智能伴侶和聊天機器人已開始興起。

這些“完美的傾聽者”從不爭論、從不背叛、從不懷恨在心。

相比之下,真實的人際關系會讓人感覺更加復雜,也更不可靠。

隨著時間的推移,我們可能會發現自己在人工智能“朋友”身上投入的情感能量,比在真實人類的不可預測性上投入的還要多,從而削弱了社區紐帶和現實世界的社交技能。

小結

這些情況很難確定,但它們凸顯了人工智能對社會影響的復雜性。隨著強大的模型成為生活各個部分(溝通、學習、工作甚至休閑)不可或缺的一部分,我們可能會低估它們對我們的文化、認知和現實感的改變有多深。

如果我們想在與快速發展的機器共享的世界中保留人類的價值觀、創造力和聯系,那么負責任地引導人工智能發展并注意這些不太明顯的副作用至關重要。


責任編輯:華軒 來源: 數據驅動智能
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