工業(yè)革命的回聲

我們以前已經(jīng)看過這種模式。

工業(yè)革命用基于機器的生產(chǎn)代替了手工制品，從而使產(chǎn)品能夠始終如一，有效地生產(chǎn)。

鞋子，汽車和農(nóng)作物可以更快，更均勻。但是，這也導(dǎo)致了更多的通用，可預(yù)測和較少的個性化輸出。手工藝搬到了外圍，無論是作為奢侈品還是藝術(shù)上的一種形式。

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算法平庸的興起

盡管有名字，但AI實際上并沒有思考。

諸如Chatgpt ， Claude和Gemini之類的工具分析了大量的人為創(chuàng)建的內(nèi)容，通常在沒有上下文或同意的情況下從網(wǎng)絡(luò)中提取。他們的結(jié)果是基于他們所學(xué)的模式下一步出現(xiàn)哪個單詞或圖像的統(tǒng)計猜測。

從本質(zhì)上講，它們是反映集體人類創(chuàng)造力的鏡子 - 重新組織和重組，但最終是衍生品。

這就是為什么它們?nèi)绱擞行У匕l(fā)揮作用的原因。

考慮人們發(fā)送的所有電子郵件，演講顧問準備的內(nèi)容以及填充社交媒體提要的廣告。這些材料大部分遵循熟悉的結(jié)構(gòu)和建立格式。它以前以某種形式或另一種形式完成。

Generative AI擅長生產(chǎn)有能力的材料（列表，摘要，新聞稿，廣告），它們在沒有真正創(chuàng)新的情況下模仿了人類寫作。當創(chuàng)意不是優(yōu)先事項時，它確實可以接受，而“足夠好”確實是可以接受的。

當AI火花和窒息時 - 創(chuàng)造力

盡管如此，即使在一個公式化內(nèi)容的世界中，AI也可能非常有用。

在一項研究中，研究人員要求參與者完成各種創(chuàng)意任務(wù)。他們發(fā)現(xiàn)，那些使用生成AI的人提出的想法平均比在線搜索或沒有幫助的人工作的想法更具想象力。換句話說，AI可以提高創(chuàng)造力的基線水平。

但是，進一步的分析發(fā)現(xiàn)了一個關(guān)鍵的缺點：根據(jù)AI的重大集思廣益，大大限制了產(chǎn)生的各種想法，這是實現(xiàn)創(chuàng)造性突破的至關(guān)重要因素。這些系統(tǒng)傾向于采用安全的中間建議，而不是探索非常規(guī)的可能性。

我并不感到驚訝。我和我的學(xué)生發(fā)現(xiàn)，生成AI系統(tǒng)的產(chǎn)出密切反映了富裕的英語國家的價值觀和觀點。這種內(nèi)置的偏見自然限制了這些工具可以產(chǎn)生的想法的多樣性。

更令人擔(dān)憂的是，與AI系統(tǒng)的簡短互動可以巧妙地影響人們處理問題和設(shè)想解決方案的方式。

在一個實驗中，要求參與者在AI支持的情況下診斷醫(yī)療狀況。研究人員故意設(shè)計了該系統(tǒng)，以向某些用戶提供有缺陷的建議。即使他們停止使用AI工具，這些參與者仍在不知不覺地運用這些偏見，從而導(dǎo)致自己的判斷錯誤。

從方便的快捷方式開始，可能會變成降低創(chuàng)意的自我增強周期 - 不是因為工具會產(chǎn)生較差的內(nèi)容，而是因為它們悄悄地限制了人類想象力本身的范圍。

導(dǎo)航認知革命

真正的創(chuàng)造力，發(fā)明和發(fā)現(xiàn)不僅僅是舊數(shù)據(jù)的新組合。他們需要概念上的飛躍，跨學(xué)科思維和動手經(jīng)驗 - 素質(zhì)AI無法復(fù)制。它不能發(fā)明未來；它只能混合過去。

AI產(chǎn)生的可能滿足即時需求：快速摘要，合理的設(shè)計或一個體面的腳本。但這很少導(dǎo)致轉(zhuǎn)變，而真正的獨創(chuàng)性可能會因算法產(chǎn)生的相同性而淹沒。

因此，挑戰(zhàn)超越了技術(shù) - 這是一個文化問題。

在綜合內(nèi)容泛濫的情況下，我們?nèi)绾伪Ｗo人類創(chuàng)造力的不可替代價值？

歷史既有警告又有希望。工業(yè)化取代了許多工作，但也創(chuàng)造了新的就業(yè)，教育和繁榮形式。同樣，盡管AI可以自動化一些心理任務(wù)，但它也可以通過模擬智能行為來打開新的知識領(lǐng)域。這樣一來，它可能會扮演創(chuàng)造性的角色，例如制定新程序或設(shè)定標準來評估自己的工作。

以上是將所有東西外包給AI會損害我們?yōu)樽约核伎嫉哪芰幔康脑敿殐?nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！