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如果要讓AI為我們服務 我們必須自己思考

羅德瑞克(Dani Rodrik)文 /羅德瑞克(Dani Rodrik)
2026-05-01
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如果要讓AI為我們服務 我們必須自己思考

中國北京2018年6月30日舉行人類與AI電腦比賽判斷人類大腦核磁共振檢查結果。(美聯社)

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當放任AI代替人類學習與思考,我們不僅是在削弱人類自身的能力,最終更面臨摧毀AI依賴的知識基礎的風險。

~國際經濟學會前主席 羅德瑞克(Dani Rodrik)

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就在幾年前,人工智慧(AI)似乎還只是個有趣的玩具,一個能組織完整句子來回應使用者指令、藉此模擬出智慧的聊天機器人,但本質上並不比進階的搜尋引擎複雜多少。然而時至今日,AI已證明了自己是一種驚人的工具,足以完成那些我曾以為這輩子都無法見其完成的任務。

例如,我曾利用AI來定位及處理網路資料集、進行統計檢定、產出精美的圖表、並對研究結果進行合理的評論,包含說明此結果的意義、與學術文獻的關聯性、以及此分析的優缺點。一項研究助理需要好幾天才能完成的工作, AI不到半小時就能完成。

有時候,現今這批AI模型簡直像能讀心一樣。與撰寫程式碼不同,你不需要把需求交代得太精確,不留一點誤解空間。模型會「憑直覺」抓住你的意圖,並補足缺失的細節(不過最好隨時要檢查,畢竟那些遞交 AI 生成訴狀、結果裡面全是虛假引註的律師事務所,就是前車之鑑)。又或者,就算 AI一時無法做到,介面也會不斷引導你,直到你釐清自己的需求為止。

欣慰的是,AI確實能成為協助人類提高生產力、精進工作的工具。對我而言,AI 無疑提升了做研究的效率;AI能以低廉的本提供行銷與顧問服務,降低創業者的成本;較資淺的客服人員也能藉由AI,運用較資深同事的技能與經驗;零工族或工匠也能透過AI,提供更複雜且技術門檻更高的服務。

不同於許多早期的科技,AI有其獨特的優勢,能幫助技能和教育程度較低的人,也就是經濟底層的勞工。AI能賦予每個人更強大的能力,對那些先天處於不利地位的人而言,其所提供的優勢特別具有意義。這意味著, AI的作用或許與傳統自動化截然不同,因為後者通常旨在取代組裝線上的作業員,或是業務與文書等職位。

當然,令人擔憂的是,AI能做到的可能遠不止於此,其後果也充滿不確定性。就目前而言,我仍將選擇並界定研究問題,視為我個人的特權,也是我的競爭優勢的主要來源。但我可以想像,到了某個時間點,我也許會禁不起誘惑,乾脆叫AI幫我生成研究問題。其實,我目前使用的AI工具就已經在暗示我這麼做了。每當我完成像前文提到的那類操作後,AI模型往往會溫和地建議一些能更有成效、仔細探討的途徑,供我後續追蹤研究。

AI還以其他更細微的方式取代人類思考。如今,它已逐漸形塑了我對既有研究的看法。它不僅能摘要現有的文獻,還能指出相關領域研究與我個人研究的關聯,甚至引導我該如何解讀這些關聯。它也能橫跨各類文獻,發掘出我過去未曾察覺的連結。

而這正是更大的危機所在。大眾對AI造成社會衝擊的討論,多半集中於勞動力可能被取代以及失業。然而,更深層的風險在於,人類的思考能力將可能被取代。當我們允許AI代替我們思考,就跨越了一個重要門檻。我們整體的思考能力將會退化,學習如何思考的動力也隨之消逝。而且,由於運用想法來解決問題與想法本身之間的界線本就模糊,我們很容易就就會跨過這條界線。

在一篇近期發表的有趣論文中,麻省理工學院(MIT)的艾塞默魯(Daron Acemoglu)、孔丁文(Dingwen Kong,音譯)與厄茲達拉爾(Asuman Ozdaglar)將人們對認知卸載(cognitive offloading)可能導致災難性結果的直覺判斷,轉化為正式的理論。他們探討了一個問題:當AI模型變得極其擅長提供「特定情境下的知識」,以此協助人們完成當下的任何特定任務時,會發生什麼事?這類產出能讓人們即便減少學習,也能達成更好的成效。

但這裡有個問題。因為知識具有重要的外部性。當我在思考如何解決自己的問題時,同時也在為他人如何解決問題的知識總庫做出貢獻。一旦我減少對自身學習的投入,整體的知識庫就會受損。在極端、反烏托邦的情境下,人類的通用知識甚至可能完全消失。

誠然,這目前僅止於理論上的可能,且根據對各種抗衡因素的假設不同,也可能出現較好的結果。但這種危險依然真實存在。當放任AI代替人類學習與思考,我們不僅是在削弱人類自身的能力,最終更面臨摧毀AI依賴的知識基礎的風險。

要解決這些問題,必須建立一套關於合理使用AI的社會與專業規範。例如,研究人員未來可能需要詳細披露AI 的使用方式,儘管這道程序本身就能由AI工具自動完成。此外,學術出版與升遷的評選標準,也應大幅增加人類心智產出的評分比重。人工智慧夥伴關係(Partnership on AI)等機構可協助制定並推廣通用準則。如同過去每項新技術一樣,政府制定的新法規同樣不可或缺。

要讓這些補救措施發揮作用,前提是必須以全新的角度看待 AI。最重要的是,大眾論述需要一個不同視角:討論的核心不應在於AI會對我們造成什麼影響,而是在於AI能為我們做什麼。

羅德瑞克(Dani Rodrik),哈佛大學甘迺迪政府學院國際政治經濟學教授,國際經濟學會前主席,著有《在一個四分五裂的世界共享繁榮:一個針對中產階級、全球貧困和我們的氣候的新經濟理論》(Shared Prosperity in a Fractured World: A New Economics for the Middle Class, the Global Poor, and Our Climate,暫譯)

轉自台灣上報

標籤: 人工智慧人類能力知識基礎羅德瑞克
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