人工智能的拟人化必须谨慎对待
将人工智能拟人化的倾向是技术爱好者和媒体经常屈服的。AI被比作一个学习世界的孩子的隐喻是最近随着像ChatGPT这样的工具的发布而伴随着人工智能兴趣的爆发出现的一个叙事。
然而，将AI的发展比作孩子的成长可能是误导的。这种拟人化的方式暗示了一种类似于人类学习和成熟的进程，这并不符合算法的固有特性。虽然AI系统确实在不断发展，但它们遵循的发展轨迹与人类经验有着显著的差异。
发展心理学角度的见解
像发展心理学家艾莉森·戈平克（Alison Gopnik）这样的专家指出了儿童和AI之间学习过程的明显差异。儿童表现出想象力、创造力，并通过与环境和其他人的互动学习。然而，尽管有这些比较，AI并不天生具备这些能力。
例如，纽约大学的一项研究表明，虽然AI能够像婴儿一样学习视觉场景和口头对话之间的关联，但这只是对学习过程的极其狭隘的视角，远不能真正捕捉人类认知发展的本质。
戈平克领导的另一项研究强调，即使是幼儿也能比一些先进的AI模型更善于超越传统思维框架。在需要创新思维的创造性挑战中，儿童胜过AI，表明AI的推理能力远远落后甚至最年幼的人类。
过度拟人化AI的风险
将孩子般的特质归因于AI不仅仅是一种分类错误；这可能导致我们忽视这些技术的真实本质。正如圣菲研究所的梅兰妮·米歇尔（Melanie Mitchell）所指出的，AI系统基本上通过以一种与人类思维和想象力根本不同的方式处理海量数据来运作。
因此，我们必须避免误导性的比较，认识AI为其本质：一种拥有巨大潜力的工具，尽管如此，其操作基于与人类思维根本不同的原则。
理解AI独特的学习机制
人工智能是通过诸如机器学习之类的数据驱动方法学习的，其中从大量数据集中辨识模式。不同于儿童，AI不通过感官经验或情感状态获得知识。它的学习仅限于它所接收的数据以及由人类编程的特定算法。
一个重要的问题是：AI学习与人类学习有何不同？
AI学习通常受限于特定任务，缺乏人类学习固有的适应性和概括能力。AI系统无法在没有额外编程或数据的情况下将知识从一个领域转移到另一个领域。
关键挑战和争议
AI的应用和发展带来了重大的伦理考量。数据隐私、由于它们受训的数据而导致AI中的有意或无意偏见、以及潜在的人类工作岗位替代等问题都挑战着社会。关于到底应该将AI整合到传统由人类掌握的决策过程中的程度仍有争议，鉴于AI的局限性和差异。
人工智能系统的优缺点
优势：
– 效率：AI可以比人类更快地处理和分析数据。
– 一致性：AI不受疲劳之苦，确保持续稳定的表现。
– 可伸缩性：AI系统可扩展以适应大量数据或大量交易。
缺点：
– 缺乏创造力：AI缺乏固有的创造力，不能进行抽象思考。
– 刚性：AI在超出其训练数据或算法范围的任务上存在困难。
– 伦理问题：存在被滥用的可能性，AI可能会强化现有的偏见。
建议的相关链接
对于那些有兴趣探索AI的伦理维度的读者，推荐的资源包括ACLU（https://www.aclu.org）用于关注公民自由问题，或EFF（https://www.eff.org）用于数字世界隐私和自由问题。想要了解更多关于AI的读者，访问MIT（https://www.mit.edu）可能会提供对该领域最新研究和发展的访问。对于反思AI在社会中的地位，世界经济论坛（https://www.weforum.org）等组织提供了其全球影响的见解。