人工智能(AI)技术的发展极大地改变了我们的工作与生活方式,从自动化办公到智能助手的应用,AI似乎无所不能。然而,伴随着便利的是一种潜在风险 - - 过度依赖AI可能导致人类变得思维迟缓甚至"愚蠢"。如何使用AI,既能享受其带来的红利,又避免认知上的退化,成为现代社会必须面对的问题。 在这个问题的背后,存在一个核心原则,被称为"Vaughn Tan法则":不要将主观价值判断完全交给AI,除非有充分且明确的理由。简单来说,AI目前并不能真正"理解"或"赋予意义",所以涉及价值取向和判断的事情,应始终保留在人的手中。 AI不具备真正的意义制造能力。
这一点是基于哲学与认知科学的基础判断。意义制造指的是对某件事物的主观价值进行评断和选择,这种能力在人类中普遍存在,例如判断一部电影优劣、决定一个投资方向是否可行、或者选择人际关系中的取舍。AI目前只能基于数据模式反馈结果,它既无意识也无自我意识,因此无法承担主观判断的责任。换句话说,将关键决策和价值权衡托付给AI,是一种轻率且危险的行为。 从理论层面看,人类赋予任何具备意义制造能力的实体一定的权利和责任,如人类自身和动物。而AI缺乏这些权利,也无法承担相应的责任,如果因依赖AI的判断导致重大损失,人们很难合法合理地追责AI,这也使得将AI当作判断主体在现实社会中不可接受。
现实中,许多聪明的AI使用者已自然遵循或部分遵循了这一原则。举例而言,上传大量报告文档给AI,让其协助提炼关键信息和制作摘要,这种辅助性质的使用并不涉及主观判断,而是依赖人类最终制定决策。再如,通过语音转文本结合AI清理润色的方式提高写作效率,但核心创意和内容价值仍由人类承担。反过来,让AI决定感情关系或职业取舍则极其危险,因为这类选择根植于多维的个体经验和价值观,机器不可能替代人做出理性且符合个人利益的判断。 教育领域是AI应用的典型范例。英语作文批改一直让老师耗费大量时间,AI最初尝试直接评分却表现不佳。
随后,研究人员发现"比较判断"比"直接评分"更有效,即让AI比较两篇文章的优劣,并结合大量历史数据进行辅助,但仍然对高难度的评分由专家完成。同时,AI辅助生成的反馈往往过于泛泛,老师介入编辑时反而费时,体现了"自动化悖论" - - 当系统不够完善时,人类复核可能不经济。针对这一点,最新实践尝试让教师录音形式提供反馈,由AI转写、软化语气并总结共性问题,为学生呈现更具个人感受的指导,同时让老师更专注于意义创造,提高教学质量。此案例彰显AI最理想的角色是承担繁琐重复且不涉及价值判断的任务,释放人力资源专注核心决策和创造环节。 金融行业,特别是高端对冲基金,是近年来AI深度应用的前沿阵地。顶尖机构利用AI工具分析海量内部研究报告、会议记录和公开财务数据,对信息进行快速比对与异常检测。
这里的AI相当于高级"线稿",为分析师提供支持,但关键的投资决策仍由人类主导。值得注意的是,此类机构通常具备庞大研究预算和技术部门,开发定制化"AI包装器"在基础模型上构建特定搜索与分析功能。这种结合体现了AI能力的最大化利用和对主观判断权的谨慎保留,是高管们力求避免过度依赖机器的典范。 日常生活中,AI日程安排的尝试尤为典型。乍看之下自动排会似乎简单,实则涉及大量主观权衡:不同会议的优先级、与谁的私交深浅、场合氛围偏好等,难以由机器人准确处理。AI适合处理价值较低、重复性强的活动安排,但当涉及情感、职业甚至战略利益时,人工干预不可或缺。
编程领域中,AI同样不能完全代替人类专家。资深程序员使用AI加速熟悉领域的项目原型设计,快速生成代码基础框架,但仍需人类来审查质量和安全隐患。新手程序员则可能因过度依赖AI陷入错误代码陷阱,缺乏独立解决问题的能力。这再次凸显出主体知识和技能水平对AI辅助效果的关键影响,人类必须确保拥有充分掌控力,才能避免技术正确率掩盖的风险。 除了具体行业应用,用AI辅助自我学习和创作也是一条理想路径。例如有作家把AI当作"观察者",让AI指出自己作品中的薄弱措辞和结构上的不足,而非让AI直接写作。
人类保持主导权,坚持自己的审美和风格,AI作为参谋出现帮助发现盲点。这种方式尊重了主观价值判断的复杂性,同时兼顾了技术的辅助优势。 总结来看,正确使用AI的关键是清楚界定主观价值判断与纯粹信息处理的界限。AI擅长海量数据的快速整合、格式转换和初步筛选,但在涉及需结合个体经验、情感和价值观的决策时,必须由人类亲自完成。我们应当积极利用AI工具减轻繁琐工作负担,提高效率,但保留对意义和选择的最终把控权,否则便有陷入依赖的风险。 教育普及方面,推荐推广"Vaughn Tan法则",让家庭、学校和职场都认识到人工智能只是一个强大但有限的工具。
通过培养正确的使用观念,保证新一代在信息洪流中不丧失独立思考的能力。管理层更应制定企业级AI策略,明确哪些环节可以放心让AI主动执行,哪些关键环节必须坚持人机协作甚至纯人工完成,避免因权责不清导致决策失误。 未来若能实现具备真正意义制造能力的人工通用智能(AGI),或许这一规则会产生变数,但短期内应谨慎对待AI赋予的判断权,保持理性审视。同时,提升自身认知能力,增强对AI输出的判断和校验,才是面对AI浪潮中立于不败之地的根本之道。合理控制AI的使用边界,我们即可拥抱技术红利,同时守护人类自身的智慧光芒。 。
