摘要：人工智能已经从学术研究转变为影响我们日常生活的普遍技术 — 无论是流媒体平台上的个性化推荐，还是辅助医生的高级分析。除了带来诸多好处外，AI 还带来了一系列经常被忽视的"隐性"挑战。这些挑战可以归纳为四个关键主题 — 主体性衰退 (Agency Decay)、

人工智能已经从学术研究转变为影响我们日常生活的普遍技术 — 无论是流媒体平台上的个性化推荐，还是辅助医生的高级分析。除了带来诸多好处外，AI 还带来了一系列经常被忽视的"隐性"挑战。这些挑战可以归纳为四个关键主题 — 主体性衰退 (Agency Decay)、关系侵蚀 (Bond Erosion)、气候变化 (Climate Change) 和社会分化 (Divided Society) — 统称为 AI 隐性困境的"ABCD"。

接下来我们将探讨这 4 个问题及其重要性，最后提出一个简单的 ABCD 框架，将它们转化为 4 个机遇。核心信息是，无论作为消费者、专业人士、选民，还是倡导伦理政策的公民，我们每个人都有能力影响 AI 的发展方向。

A – 主体性衰退

问题 主体性衰退描述了随着 AI 接管从内容推送到出行路线等各个方面，人类决策能力逐渐减弱的微妙过程。我们中的许多人readily接受 AI 提供的选项 — 无论是 Netflix 的下一集推荐还是 GPS 导航 — 随着时间推移，我们质疑或否决这些选项的能力可能会减弱。

过度依赖 AI 可能会削弱我们的批判性思维和自主决定能力。

重要性 人类的主体性是创造力、创新力和伦理判断力的基础。当我们系统性地依赖机器时，我们可能会在推理能力、情商和细致判断等方面逐渐丧失技能。内容个性化可能会创造过于狭窄的推荐循环，强化被动性并降低用户主体性。例如，过度依赖自动诊断工具的医生可能会逐渐失去对病人进行批判性、整体性思考的习惯，同时也会失去这样做的信心和认知好奇心。我们与技术的关系是模糊的。一方面我们热切地采用它，另一方面我们又很快放弃它。研究发现，一旦计算机模型出现错误，参与者往往会过度反应并放弃它 — 即使该算法通常表现优于人类。这就是算法厌恶症的表现。这两种情况都表明，如果我们想保持真实的决策能力，就必须谨慎处理我们与 AI 的关系。

B – 关系侵蚀

问题 数字技术常常因打破地理障碍、连接全球人群而受到赞誉。然而，关系侵蚀反映了其负面影响：AI 策划的社交媒体信息流和聊天机器人驱动的对话可能会稀释真实的人际关系。我们用"点赞"和"关注"代替了人际对话；我们体验到的是算法放大的感官刺激，而不是深思熟虑的对话。

这种动态也可能侵入职业环境。过度依赖 AI 通信工具 — 如自动生成的电子邮件、会议摘要或聊天机器人 — 可能会削弱依赖于有机、面对面互动的协作能量和信任。

重要性 人类天生具有社会性；有意义的关系能够增进我们的心理健康，提升我们的适应力，并建立社区凝聚力。当技术重视可分享性或关注度指标而不是同理心时，我们可能会破坏人际关系的深度。当数量成为最珍视的价值时，质量就会受损。

根据皮尤研究中心的数据，过度依赖基于参与度的算法的平台可能会无意中助长两极分化和敌意，侵蚀对机构和彼此的信任。尽管这些数字工具有巨大的团结潜力，但它们需要经过深思熟虑的设计和负责任的使用，以培养支持性的联系而不是破坏它们。

C – 气候变化

问题 乍看之下可能并不明显，但训练和运行复杂的 AI 模型需要消耗大量能源。数据中心必须持续供电，通常依赖非可再生能源。大规模 AI 的计算密集度 — 如用于文本或图像生成的模型 — 显著扩大了我们已经过大的碳足迹。根据 MIT 的研究，训练一个大型 AI 模型可能产生相当于五辆汽车整个生命周期的二氧化碳排放量。随着 AI 在金融、教育、医疗保健、自动驾驶等领域的持续扩展，除非我们采用更环保的策略，否则这些排放将会成倍增长。

重要性 研究人员表明，温室气体排放的规模与大型 AI 语言模型有关。这促使许多公司和实验室采用节能架构、模型压缩 (或剪枝) 和可再生能源驱动的数据中心，证明环保型 AI 确实是可行的。

随着气候变化导致气温上升、极端天气和资源稀缺，AI 的环境成本不容忽视。好消息是 AI 也有助于寻找气候解决方案 — 预测自然灾害、优化能源网络和促进可持续供应链。关键在于我们是否能引导 AI 的影响力，使其同时服务于人类和地球。

D – 社会分化

问题 AI 以多种方式加剧了社会分化。算法可能通过推送个性化、情绪化的内容来影响政治话语，使人们固守在各自的回声室中。同样令人担忧的是 AI 驱动的深度伪造，这使得虚假信息更难被发现。

然而，更根本的问题是数字鸿沟。2024 年完全离线的人口达到 26 亿，相比 2023 年估计的 28 亿有所下降。这造成了一个两级现实：一个是连接的社会在讨论 AI 的威胁和益处 — 有时会陷入政治两极化；另一个是数十亿人完全被排除在数字资源之外，失去了 AI 在教育、医疗保健和经济发展方面带来的优势。

重要性 一个深度分化的社会难以就迫切的挑战达成共识 — 从公共卫生到环境危机。当信任遭到侵蚀时，它会阻碍我们的合作能力，加剧进一步的两极分化和碎片化。同时，那些无法接入互联网的人无法参与数字经济或受益于 AI 驱动的工具，这进一步拉大了全球社会经济差距。

AI 可以放大或减少基于身份和道德的分歧和两极化；它可以服务于容易接触到的市场，也可以定制服务于那些通常无法从新技术中受益的人。根据政策制定者和技术专家的意图，不仅可以设计鼓励跨意识形态交流、消除偏见和包容性的亲社会 AI 系统，还可以让新 AI 资产的红利成为符合可持续发展目标的积极社会变革的催化剂。

将挑战转化为机遇

尽管这 4 个问题很严重，但仍有充分的潜力可以道德和包容地使用 AI。以下是一个简洁的 ABCD 主动参与框架：

A – 激活主体性 保持警惕：有意识地使用 AI。在可能的情况下调整设置，交叉检查建议，培养自己的判断力。 要求透明度：倡导"以人为本"的系统和道德准则，将决策权掌握在人类手中。

B – 加强关系 重视人而非像素：平衡数字生活与面对面交流。真实的对话培养同理心和信任。 扩大圈子：关注持有不同观点的来源，减少回声室的风险，培养更细致的思维。

C – 校准气候变化 选择更环保的技术：寻求或推荐使用可再生能源的数据中心，鼓励节能的 AI 模型。 将 AI 用于可持续发展：支持或开发用于环境监测、清洁能源优化和资源管理的 AI 解决方案。

D – 阻止分化 弥合连接鸿沟：参与旨在为仍然离线的数十亿人提供互联网接入的组织和政策。 倡导负责任的 AI：呼吁算法透明度、用户教育和促进包容性、基于事实对话的内容审核。

结论

AI 正在重塑现代文明，挑战着我们的自主性、社会凝聚力、环境承诺和全球公平。由 A – 主体性衰退、B – 关系侵蚀、C – 气候变化和 D – 社会分化组成的 AI 隐性问题提醒我们，进步从来不仅仅是技术层面的 — 它也是伦理的、社会的和政治的。未来的道路不会仅由工程壮举或企业投资来定义。它将由我们作为个人和全球物种所做的选择来塑造。AI 反映了我们个人和集体的愿望与行动、价值观和声音 — 这正是我们每个人都能为了所有人的利益而影响其发展方向的力量所在。

我们需要培育混合智能，结合我们的自然和人工资产，以发挥人类和地球的最大潜能。

来源：至顶网