數字化 | 我們不必擔憂生成式AI會削弱人類思維能力
▋數字化
人類或許可以在不斷向ChatGPT提問的過程中分析前人的不足，提升自身批判性思維能力，找到創新的新方向。
原文：生成式人工智慧不會弱化人類思維能力
作者 |清華大學新聞與傳播學院博士後 樊 溥
圖片 |網絡
生成式人工智慧（如ChatGPT）能夠根據提示生成有邏輯、有新意的文字信息，處理加工自然語言的水平驚人。相比於常用作圖像分類的決策式AI、像AlphaGo一樣專注於單一任務的AI，生成式AI與人們日常工作生活的方方面面交織甚廣。在文字潤色、準備講稿、論文撰寫等任務上ChatGPT的作品質量優良，甚至優於人們苦思冥想的成果。長此以往，我們會不會過度依賴生成式人工智慧而逐漸喪失獨立思考的能力？這一擔憂暴露了對生成式人工智慧的技術焦慮與對人類智能的自卑。其實生成式人工智慧的普及並不會弱化人類的思維能力，梳理人類智能、認知模式與生成式人工智慧的關係，可以為如何積極應對生成式人工智慧參與未來生活提供思路。
人類智能的多元性
從人類智能的內涵考察，目前生成式人工智慧的「智能」水平有限。
生活中智能或者智力的概念大概等同於智商，即一個通過標準化測試（如史丹福-比奈測驗）得出的分數。這種廣泛流行的測量方法暗示智力是單一維度的，個體在人群中所處的相對位置要麼高，要麼低。傳統智力理論，如斯皮爾曼（1904）的一般智力（或譯通用智力），確實以一種因素（g因素）代表人的總體智力，即普適的學習能力。這種因素考察語言能力和數學邏輯能力，也通常被認為是智力最核心的部分。用一個標準化的分數代表智力固然方便，但是不能完全概括一個人方方面面的能力。斯皮爾曼發現智力的表征除了一般因素，還需要用特殊因素（s因素）代表人們處理不同任務時能力的差異。
同樣將智力分為兩方面的還有卡特爾的智力形態理論（1963），包括流體智力與晶體智力。其中，流體智力代表問題解決能力，通常在中青年達到巔峰之後緩慢下降；而晶體智力代表長期記憶、知識積累等形成的經驗，隨著年齡增長不斷上升。在通用的學習能力之外，晶體智力這一「活到老，學到老」的概念關照了環境、經驗對個體發展的影響。
新生的智力理論中，加德納的多元智能理論（1983）表明人們有多方面智能，包括語言智能、數學邏輯智能、音樂智能、身體運動智能、空間智能、人際智能、自我認識智能、自然智能等。它們相互平等而在一定程度上相互獨立，不能跨維度比較。比如一個音樂能力好的人與一個語言能力強的人區別在於他們智能的分布或者表現方式不同，而非智力高下。這一理論中，智力更像技能包，個體在不同領域各有側重。
我們發現，智力理論的發展歷史反映了人們對人類智能多元性的不斷探索。在多元智能的語境下， ChatGPT的能力略顯單薄，只集中在以語言表述為依託的、通常有模範答案的任務中。
事實上，即使在一系列可以轉化為文字問題的智力相關能力測試中，ChatGPT的表現也不完全盡如人意。一些需要充分聯繫語境或者略顯抽象的任務，比如計劃與策略選擇、發現語義謬誤、理解他人意圖等任務，令ChatGPT難以理解。這些任務涉及人類的「前額葉功能」，即由大腦前額葉皮層負責的認知功能。由於前額葉皮層是人類進化史與個體成長史中最晚發育的大腦區域，通常被認為負責更「高級」的認知功能，是思維的中央總控。執行控制、注意力、記憶、語義加工、情緒調節等能力的關聯神經區域在前額葉，前額葉損傷的病人往往會在這些方面出現缺陷，而前額葉尚未發育完全的兒童也會在這些能力上表現欠佳。比如關於理解他人意圖的「心理理念」測試，通常用文字描述故事場景，讓受試兒童代入故事人物做出基於他人視角的事實、情感判斷，用來考察兒童的社會認知能力。目前ChatGPT還不能完全掌握這些功能，表明它在人類智能的核心維度上還不及人類。
人類認知模式的可塑性
從人類認知模式的可塑性推斷，未來生成式人工智慧可以改變人類的認知模式，但不會弱化人類的思維能力。
人類的認知模式不是一成不變的，而是為了適應生活環境在不斷地動態調整。以視覺認知發展為例，在個體幼年時期，某些類別的視覺信息格外重要，比如具有社會情感重要性的面孔視覺信息、與閱讀能力和受教育水平息息相關的文字視覺信息；伴隨著個體成長，加工此類視覺信息的經驗增加，面孔識別能力、文字識別能力不斷增強，專門負責這兩類特異性視覺信息處理的面孔識別腦區（梭狀回面孔區）、字形加工腦區（視覺詞形區）也發育成形；個體成年後，面孔、文字信息能夠直接激活特異性腦區，以及相關的社會情感、語言加工區域，比識別一般物體更準確、迅速。可以說，感知經驗能加強認知能力，神經結構的改變會進一步塑造認知模式。
ChatGPT提問-回答形式的信息生成方式，在本質上為人類提供了新鮮的信息感知環境，勢必會慢慢改變人類的認知模式。從網際網路、數字媒體技術對人類認知模式的影響分析，生成式人工智慧帶來的改變不代表人類思維能力的弱化，而是對新環境的適應。
網際網路普及以來，由於搜尋引擎的方便性，人們不再倚重長期記憶來儲存信息，而是增強了去何地用何方式檢索信息的記憶。人的記憶模式就此發生改變。近年來隨著人們數字媒體使用時長的增加，日常生活任務不再需要持續性的注意力集中，而是被同時發生的碎片式任務穿插。因此，重度數字媒體使用者習慣於媒體多任務，認知控制能力下降，注意力模式發生了改變。長期記憶、持續性注意力也是人們進行獨立思維活動的核心認知功能，它們在新技術環境中的讓位不能簡化為人類思維能力的弱化，而是客觀體現了人們將運用技術囊括在思維過程中，技術運用能力成為了人類認知能力的一部分。
如此推測，生成式人工智慧也許會減少人類對歸納總結、公文寫作技巧的倚重，但是也一定會讓人在其他方面的認知能力有所增強。由於ChatGPT會根據提示不斷修改答案，那麼使用者的提問能力、對生成答案的分析評估能力將至關重要。這種提問、思考、質疑的過程可以幫助批判式思維訓練。如果說ChatGPT能夠代勞一部分模式化的思維過程，那麼它不能取代的部分才是對人類真正重要的。以大語言模型的原理推斷，ChatGPT很難做到的是創造真正新穎的答案。即使未來的資料庫再豐富，語義加工再擬人，如果一個觀點從未有人表達過，那麼ChatGPT就無從提取歸納，也就沒有真正的原創。但是人類或許可以在不斷向ChatGPT提問的過程中分析前人的不足，提升自身批判性思維能力，找到創新的新方向。
積極應對人類與生成式人工智慧的關係
正確地對待人類與生成式人工智慧的關係，才能使我們善用技術，而不是被技術削弱能力。
首先，了解生成式人工智慧的局限，能夠減少不必要的擔憂。通過前文對人類智能和認知模式的梳理，我們可以明確生成式人工智慧能夠輔助的是人類思維能力的一部分。非言語智能、情感決策、創新與悟性等更加「人性」的思維能力仍然由人類掌握。生成式人工智慧的普及可以提高人類的工作效率，而並不會真正削弱人類的思維能力。
其次，相信自己有足夠的判斷力和掌控力，以積極的態度對待生成式人工智慧，能夠提高自我效能、提升幸福感。這一經驗在新技術面市時往往可以得到驗證。自尊心評價更高、更自信的人對於新技術持更積極的態度，學習到的新技術更多，從新技術獲得的幸福感也更高，形成良性循環。
最後，加強批判性思維、提升信息素養，可以更好地處理生成式人工智慧可能帶來的問題。面對生成式人工智慧可能造成的虛假信息、假新聞，擁有批判性思維、獨立分析能力的人更有可能保持中立，免受欺騙。提升信息素養，學習如何有效判斷信息來源、如何批判性地接受信息，將使我們更好地進入科技不斷進步的未來。
文章為社會科學報「思想工坊」融媒體原創出品，原載於社會科學報第18726期第版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。
本期責編：宋獻琪
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