您是否在 AI 中面临急性机构衰减的风险？
快速阅读: 据《福布斯》最新报道，文章探讨了人工智能依赖的四个阶段及自主性丧失的风险，并提出通过认识、欣赏、接受和责任制四个“A”来应对。强调人工智能是手段而非目的，倡导混合智能以保持自主性。
从依赖到完全的AI成瘾状态
你处于哪个阶段？
盖蒂人工智能的兴起正在深刻改变我们的职业与生活。从自动化电子邮件回复到复杂的决策算法，人工智能正悄然渗透到我们的屏幕与思维之中。在2025年政治局势动荡的背景下，越来越觉得我们仿佛置身于科幻小说的情节之中。其中让人不安的一个问题是，我们是会继续作为创作者与编剧，还是只是被动地按照既定剧本表演。
持续且看似无止境的人工智能整合带来了微妙却重要的隐患：自主性丧失。发生的事情并非机器的反乌托邦接管；而是关于我们自主决策能力以及在线上和线下控制力的逐渐侵蚀。自主性，本质上，是一种感觉，即我们是自身行为的主导者，有能力影响环境并塑造行为结果。在人工智能的语境下，这意味着保持独立启动和执行行为的能力，同时有意利用技术的力量。这是使用人工智能作为工具与对其产生依赖之间的平衡。
### 人工智能中的自主性丧失四阶段
我们与人工智能的互动通常遵循可预测的模式，如果不够注意，这种模式可能导致自主性的减弱。以下是四个阶段的分解：
#### 1. 探索：初步接触
这个阶段标志着我们首次接触人工智能。我们受好奇心驱使，试验新工具并探索其潜在应用，而对它们的机制缺乏全面了解。
**特征**：低能力和低亲和力。我们对人工智能感兴趣，但缺乏有效利用它的专业知识或理解。
#### 2. 整合：日益熟悉
随着经验的积累，我们开始将人工智能融入日常工作中。我们认识到它带来的效率提升，并开始依赖它完成常规任务。
**特征**：能力和亲和力都在增加。我们正在发展使用人工智能的技能，并欣赏其好处。
#### 3. 依赖：发展依赖
人工智能从一个有用的工具转变为运营的关键组成部分。我们依赖它进行决策支持和任务执行，有时不经过批判性评估其输出。
**特征**：强大的技术能力，但独立思考可能减少。我们熟练使用人工智能，但我们的技能微妙地削弱了我们的批判性思维和解决问题的能力；以及我们推动智力边界的欲望，而不是让ChatGPT这样做。
#### 4. 依赖：自主性减弱
我们发现自己在没有人工智能的情况下难以完成任务，例如撰写文本或代码，或做出决定（你最后一次带着明确观看电影计划进入Netflix是什么时候？），导致我们感到自主性的降低。我们变得过度依赖，失去了自主行动的能力和意愿。
**特征**：高亲和力，但缺乏在没有人工智能的情况下运作的能力。我们享受人工智能的便利，但已经失去了独立操作的技能和信心。
这种进展展示了从有权力的使用滑向不健康的依赖的潜力。自主性丧失并非一蹴而就，而是一个渐进的过程，往往在根深蒂固之前不易察觉。它以几种相互关联的方式表现出来。
我们越来越多地将认知任务交给人工智能处理，从记忆召回到复杂分析，导致所谓的“认知外包”现象。虽然这能提升效率，但也可能造成我们的认知能力退化。我们变得更高效，但尤其是当人工智能接手的任务与我们的职业自豪感和自我认同紧密相关时，这种分工可能会让我们对自己的工作感到不满。
与此同时，当我们能力下降时，我们的模型虽愈发复杂，但仍易产生幻觉。许多人工智能系统的“黑箱”特性，即决策过程不透明，加上人类核查事实的意愿和能力的下降，非常危险，还会破坏信任。
### 减轻自主性丧失的风险
为了减轻自主性丧失的风险，需要个人和机构共同努力。在人工智能使用中的自主性管理：四个“A”。
#### 认识
认识到人工智能的能力和局限性是第一步。组织和个人必须深入了解人工智能的工作原理、潜在影响以及保持人类监督的重要性。这种认识应扩展到人工智能相关的伦理考量上，促进负责任的发展与部署。
#### 欣赏
在此基础上，可以进一步认识到自然智能和人工智能的价值。超越非此即彼的理解，这意味着认识到人工智能是一种辅助而非替代人类能力的工具。营造人机协作的文化氛围有助于更高效地解决问题和创新。
#### 接受
接受意味着将人工智能视为现代图景的重要组成部分。这并不意味着盲目采用这项技术的每一个新形式；而是战略性地将其融入到繁琐且耗时的个人决策中，比如购物，或是低效的工作流程中，它能带来益处。接受还意味着调整组织结构和角色，以优化人机协作，同时注重优化人类福祉。
#### 责任制
最后，问责制对于保持自主性至关重要。组织必须为人工智能系统明确责任界限，确保即便在人工智能介入的情况下，人类仍需对决策和行动负责。这包括构建健全的治理体系，审计人工智能系统是否存在偏见和错误，并建立纠错机制，出现问题时及时纠正。
### 掌握人工智能作为手段
理解人工智能时代的自主性动态，涉及认识到从实验到依赖的滑坡，并主动培养自己的自主性。人工智能是一种手段，而非目的。如果它能让我们更快乐，与自然共存更加可持续（考虑到当前模型的能量足迹，这是一个很大的假设），那么我们就破解了密码。
要把握这种平衡，我们需要培育混合智能，作为抵御自主性衰退的堡垒。
(以上内容均由Ai生成)
