数字化 | 我们不必担忧生成式AI会削弱人类思维能力
数字化 | 我们不必担忧生成式AI会削弱人类思维能力
▋数字化
人类或许可以在不断向ChatGPT提问的过程中分析前人的不足，提升自身批判性思维能力，找到创新的新方向。
原文：生成式人工智能不会弱化人类思维能力
作者 |清华大学新闻与传播学院博士后 樊 溥
图片 |网络
生成式人工智能（如ChatGPT）能够根据提示生成有逻辑、有新意的文字信息，处理加工自然语言的水平惊人。相比于常用作图像分类的决策式AI、像AlphaGo一样专注于单一任务的AI，生成式AI与人们日常工作生活的方方面面交织甚广。在文字润色、准备讲稿、论文撰写等任务上ChatGPT的作品质量优良，甚至优于人们苦思冥想的成果。长此以往，我们会不会过度依赖生成式人工智能而逐渐丧失独立思考的能力？这一担忧暴露了对生成式人工智能的技术焦虑与对人类智能的自卑。其实生成式人工智能的普及并不会弱化人类的思维能力，梳理人类智能、认知模式与生成式人工智能的关系，可以为如何积极应对生成式人工智能参与未来生活提供思路。
人类智能的多元性
从人类智能的内涵考察，目前生成式人工智能的“智能”水平有限。
生活中智能或者智力的概念大概等同于智商，即一个通过标准化测试（如斯坦福-比奈测验）得出的分数。这种广泛流行的测量方法暗示智力是单一维度的，个体在人群中所处的相对位置要么高，要么低。传统智力理论，如斯皮尔曼（1904）的一般智力（或译通用智力），确实以一种因素（g因素）代表人的总体智力，即普适的学习能力。这种因素考察语言能力和数学逻辑能力，也通常被认为是智力最核心的部分。用一个标准化的分数代表智力固然方便，但是不能完全概括一个人方方面面的能力。斯皮尔曼发现智力的表征除了一般因素，还需要用特殊因素（s因素）代表人们处理不同任务时能力的差异。
同样将智力分为两方面的还有卡特尔的智力形态理论（1963），包括流体智力与晶体智力。其中，流体智力代表问题解决能力，通常在中青年达到巅峰之后缓慢下降；而晶体智力代表长期记忆、知识积累等形成的经验，随着年龄增长不断上升。在通用的学习能力之外，晶体智力这一“活到老，学到老”的概念关照了环境、经验对个体发展的影响。
新生的智力理论中，加德纳的多元智能理论（1983）表明人们有多方面智能，包括语言智能、数学逻辑智能、音乐智能、身体运动智能、空间智能、人际智能、自我认识智能、自然智能等。它们相互平等而在一定程度上相互独立，不能跨维度比较。比如一个音乐能力好的人与一个语言能力强的人区别在于他们智能的分布或者表现方式不同，而非智力高下。这一理论中，智力更像技能包，个体在不同领域各有侧重。
我们发现，智力理论的发展历史反映了人们对人类智能多元性的不断探索。在多元智能的语境下， ChatGPT的能力略显单薄，只集中在以语言表述为依托的、通常有模范答案的任务中。
事实上，即使在一系列可以转化为文字问题的智力相关能力测试中，ChatGPT的表现也不完全尽如人意。一些需要充分联系语境或者略显抽象的任务，比如计划与策略选择、发现语义谬误、理解他人意图等任务，令ChatGPT难以理解。这些任务涉及人类的“前额叶功能”，即由大脑前额叶皮层负责的认知功能。由于前额叶皮层是人类进化史与个体成长史中最晚发育的大脑区域，通常被认为负责更“高级”的认知功能，是思维的中央总控。执行控制、注意力、记忆、语义加工、情绪调节等能力的关联神经区域在前额叶，前额叶损伤的病人往往会在这些方面出现缺陷，而前额叶尚未发育完全的儿童也会在这些能力上表现欠佳。比如关于理解他人意图的“心理理念”测试，通常用文字描述故事场景，让受试儿童代入故事人物做出基于他人视角的事实、情感判断，用来考察儿童的社会认知能力。目前ChatGPT还不能完全掌握这些功能，表明它在人类智能的核心维度上还不及人类。
人类认知模式的可塑性
从人类认知模式的可塑性推断，未来生成式人工智能可以改变人类的认知模式，但不会弱化人类的思维能力。
人类的认知模式不是一成不变的，而是为了适应生活环境在不断地动态调整。以视觉认知发展为例，在个体幼年时期，某些类别的视觉信息格外重要，比如具有社会情感重要性的面孔视觉信息、与阅读能力和受教育水平息息相关的文字视觉信息；伴随着个体成长，加工此类视觉信息的经验增加，面孔识别能力、文字识别能力不断增强，专门负责这两类特异性视觉信息处理的面孔识别脑区（梭状回面孔区）、字形加工脑区（视觉词形区）也发育成形；个体成年后，面孔、文字信息能够直接激活特异性脑区，以及相关的社会情感、语言加工区域，比识别一般物体更准确、迅速。可以说，感知经验能加强认知能力，神经结构的改变会进一步塑造认知模式。
ChatGPT提问-回答形式的信息生成方式，在本质上为人类提供了新鲜的信息感知环境，势必会慢慢改变人类的认知模式。从互联网、数字媒体技术对人类认知模式的影响分析，生成式人工智能带来的改变不代表人类思维能力的弱化，而是对新环境的适应。
互联网普及以来，由于搜索引擎的方便性，人们不再倚重长期记忆来储存信息，而是增强了去何地用何方式检索信息的记忆。人的记忆模式就此发生改变。近年来随着人们数字媒体使用时长的增加，日常生活任务不再需要持续性的注意力集中，而是被同时发生的碎片式任务穿插。因此，重度数字媒体使用者习惯于媒体多任务，认知控制能力下降，注意力模式发生了改变。长期记忆、持续性注意力也是人们进行独立思维活动的核心认知功能，它们在新技术环境中的让位不能简化为人类思维能力的弱化，而是客观体现了人们将运用技术囊括在思维过程中，技术运用能力成为了人类认知能力的一部分。
如此推测，生成式人工智能也许会减少人类对归纳总结、公文写作技巧的倚重，但是也一定会让人在其他方面的认知能力有所增强。由于ChatGPT会根据提示不断修改答案，那么使用者的提问能力、对生成答案的分析评估能力将至关重要。这种提问、思考、质疑的过程可以帮助批判式思维训练。如果说ChatGPT能够代劳一部分模式化的思维过程，那么它不能取代的部分才是对人类真正重要的。以大语言模型的原理推断，ChatGPT很难做到的是创造真正新颖的答案。即使未来的数据库再丰富，语义加工再拟人，如果一个观点从未有人表达过，那么ChatGPT就无从提取归纳，也就没有真正的原创。但是人类或许可以在不断向ChatGPT提问的过程中分析前人的不足，提升自身批判性思维能力，找到创新的新方向。
积极应对人类与生成式人工智能的关系
正确地对待人类与生成式人工智能的关系，才能使我们善用技术，而不是被技术削弱能力。
首先，了解生成式人工智能的局限，能够减少不必要的担忧。通过前文对人类智能和认知模式的梳理，我们可以明确生成式人工智能能够辅助的是人类思维能力的一部分。非言语智能、情感决策、创新与悟性等更加“人性”的思维能力仍然由人类掌握。生成式人工智能的普及可以提高人类的工作效率，而并不会真正削弱人类的思维能力。
其次，相信自己有足够的判断力和掌控力，以积极的态度对待生成式人工智能，能够提高自我效能、提升幸福感。这一经验在新技术面市时往往可以得到验证。自尊心评价更高、更自信的人对于新技术持更积极的态度，学习到的新技术更多，从新技术获得的幸福感也更高，形成良性循环。
最后，加强批判性思维、提升信息素养，可以更好地处理生成式人工智能可能带来的问题。面对生成式人工智能可能造成的虚假信息、假新闻，拥有批判性思维、独立分析能力的人更有可能保持中立，免受欺骗。提升信息素养，学习如何有效判断信息来源、如何批判性地接受信息，将使我们更好地进入科技不断进步的未来。
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第18726期第版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。
本期责编：宋献琪
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