近年来,人工智能技术的迅速发展引起了全球范围内的广泛关注和热议。无论是在科技创新领域,还是在公共政策、经济发展和社会伦理方面,人工智能都成为不可忽视的重要力量。尽管大众媒体常将人工智能描绘为凌驾于人类智慧之上的超级智能,引发了科幻式的忧虑和狂热,但有一种更为务实的视角正在获得越来越多专家的支持 - - 即将人工智能视为"普通技术"。这种视角强调,人工智能尽管极具变革性,但它更像是汽车、电力和互联网等以往普通技术的延续,理应以更加清醒和耐心的态度来对待其发展及影响。本文将深入解析这一视角,阐明其核心理念及现实意义,并探讨人工智能技术与社会结构之间复杂交织的因果关系。 将人工智能视为普通技术,首先意味着拒绝技术决定论的宿命论观点。
技术决定论简单地认为技术进步的轨迹自然而然地决定社会变革的模式和速度,而基于普通技术视角的分析指出,技术的社会影响远非线性和直接的结果。人工智能技术从模型能力的提升到广泛社会应用的影响之间有着漫长且复杂的因果链条。在这个因果链条中,技术成果的收益与风险主要在其部署阶段显现,单纯关注技术本身的快速提升并不足以准确预测或有效管理社会后果。 这一视角的核心假设是,人工智能与劳动力市场、经济结构、伦理规范,以及制度安排等诸多社会要素深度交织,只有通过对这些要素的协调和调整,才能真正实现人工智能的有益扩散和危害控制。换句话说,人工智能的影响不仅取决于它自身的技术能力,还高度依赖于人类的决策、组织架构以及政策制定的智慧。正因如此,理解和应对人工智能带来的挑战需要超越单一技术视角,着眼于宏观系统的适应和韧性建设。
韧性作为应对人工智能不可预见社会影响的重要理念,在此框架中占据核心地位。由于人工智能的社会效应多为复杂社会互动的涌现结果,具有很强的不确定性和难以预测性,传统依赖提前预警与全面防范风险的做法难以奏效。相反,基于韧性的政策强调建立弹性的制度与组织机制,能够及时发现、迅速响应AI引发的各种风险和负面效应,保障社会稳定与公共利益。这种应对策略既适用于潜在的灾难性风险,也对广泛而分散的风险具有重要价值。 面对公众和媒体对人工智能超级智能的忧虑以及对突破性技术进展的过度期待,普通技术视角提醒我们理性观察技术的发展轨迹与实际应用。以GPT-5等最新大语言模型为例,尽管其在某些功能上的提升显著,但这更多体现为产品的可用性优化,而非能力的质变或飞跃。
企业和开发者将更多精力投入到产品化和用户适应的长期过程,而非单纯追求技术指标的攀升。这正是普通技术视角的一个典型体现:科技进步带来的是渐进且复杂的社会变迁,而非一蹴而就的革命。 从产业和劳动力的角度看,人工智能的扩散同样经历多个阶段,包括技术开发、产品转化、用户学习及行为改变,以及更广泛的制度与组织变革。不同阶段受到不同的阻碍和制约因素影响。例如,即使技术可以瞬间部署,用户是否实际接受、有效使用,以及社会机构是否能顺利整合这些技术,却面临学习曲线、协调难题及传统规章的挑战。我们可以观察到,AI的实际使用率远远低于表面用户数量,医生使用语音识别等常规功能远多于其在临床决策中依赖AI建议,这种差异反映了广泛的采纳与整合问题。
此外,技术扩散的速度争议反映出人们对于数据的误读和先入为主的认知偏差。许多统计数字,例如ChatGPT快速获取1亿用户的消息,往往被误解为技术被迅速普及的证明,事实上这仅仅是早期好奇用户的涌入,并未涵盖深层次的生产力提升与结构优化。对比过往互联网、社交媒体的扩展轨迹,可以更理性地理解AI技术的渗透路径和现实约束。 人工智能带来的影响之所以给人以"海啸"般的紧迫感,部分源于部署阶段的即时性与用户决策的频繁性。过去,技术的推广往往经历价格下降、基础设施建设、用户积累等多个缓冲步骤;而人工智能通过云服务、应用集成等方式极大缩短了用户接触新技术的门槛,个体和企业被频繁要求权衡是否采用AI工具,造成感知上的冲击和采用压力。认知这种独特的用户体验,有助于理解AI推广的社会心理环境和采用行为特征。
然而,将人工智能简单视为普通技术,并不意味着对其潜力轻视或忽视潜在的风险。相反,这一框架是为了帮助社会更有效地管理技术进步带来的复杂挑战。技术并未停滞,进步仍在持续;社会同样需要在政策、法律、教育、伦理等多方面主动塑造技术的发展轨迹,促进合理利用,防范供给侧与需求侧的各种负面影响。对研发者、企业领导者、政策制定者、普通用户而言,理解技术发展与社会影响之间的多层因果关系,是制定战略和行为路径的关键。 例如,在经济领域,人工智能既有可能带来生产率大幅提升及新兴岗位,也可能引发就业结构调整和收入分配的不均衡。若忽视制度与政策的引导,技术优势可能转化为少数人的财富集中和整体福利的非均衡增长。
组织变革和法律法规的更新同样不容忽视,以保证技术应用的透明、公正和安全。在安全层面,不需要依赖具备科学突破的完美"AI对齐"解决方案,合理设计的安全控制机制和风险缓冲手段就能显著降低失控的可能性。 在思想传播和社会认知层面,普通技术视角还促使我们跳出围绕"超级智能"未来的激烈争论,让关注点回归到现实中的人类判断与社会调适。人工智能是工具,人的主导地位不可替代,AI与人类工作的协同和增强是未来发展的核心。科研社区应致力于精确衡量能力、监测技术动态并提供透明、及时的反馈,而非被资本和炒作迷雾所蒙蔽。诸如Holistic Agent Leaderboard(HAL)此类早期预警和测评项目正是朝着这一方向迈进,有助于提升整个行业和监管机构的情境感知与应对能力。
理解和传播人工智能作为普通技术的观点也有助于构建跨界沟通的桥梁。当前围绕AI未来存在诸多分歧,部分缘于不同立场间难以相互门径和理解。普通技术视角提供了一个历史、制度和实践为基础的中立框架,有助于减少误解,增强政策协作,推动各方在共同点上寻求务实解决方案。无论是在完善监管体系、促进创新扩散,还是防范伦理风险和公平问题,这一视角都能成为宝贵参考。 总体来看,将人工智能视为普通技术,有助于我们超脱于科技乌托邦与灾难主义的两极化陷阱,以更加理性、全面的眼光审视AI的机遇和挑战。它强调技术发展不是孤立事件,而是深嵌于社会经济结构及人类行为模式中的复杂体系。
只有积极应对部署与扩散中的制度挑战、教育普及和行为变革,才能真正实现人工智能带来的利益最大化和风险最小化。未来随着技术进步和社会适应不断演进,普通技术视角仍需根据新的观察和数据进行调整,但其核心理念为建立一种现实主义且具备韧性的人工智能治理思维提供了坚实基础。 在全球迎来AI持续普及的时代背景下,各界人士需深入理解人工智能的多维影响,理清技术开发与社会应用间的多级因果链条,警惕表象和数据误读,在事实与理性基础上推动政策和实践创新,实现技术与社会的良性互动和共同进步。保持清醒的头脑、开放的态度和持续的努力,方能在这场历史性的技术变革中立于不败之地。 。
