随着人工智能变得越来越聪明，我们会变得更愚蠢吗？
本文信息来源：generalist
一个物种的智力并非总会增长。许多寄生虫在进化过程中变得比它们的祖先更简单，经过几代后，神经复杂性逐渐丧失。人们早就观察到，绵羊、猪和狗等家养动物的大脑比它们的野生祖先小。随着环境的变化，它们不再面临同样的生存威胁，它们的认知能力也随之退化（尽管一些荟萃研究表明情况更为复杂）。马克斯·普朗克动物行为研究所的研究人员发现，人工饲养的水貂大脑比野生水貂小 25%。值得注意的是，一旦它们被放归野外，它们能够在五十代之内恢复大脑大小。
我们的大脑并非一成不变，而是动态变化的，无论是在我们个体生命的进程中，还是在我们物种的漫长演变中。我们既能提升自身能力，也能任其萎缩；既能提升我们的物种，也能退化到平庸的驯化状态。我们选择哪条道路，取决于我们所做的选择和我们所培养的环境。
可以说，我们现在所处的信息环境与几年前相比已大相径庭。生成式人工智能的出现，以惊人的速度改变了我们发现、处理和生成新信息的方式。这是一个真正的奇迹，也许是与互联网、手机、即时转账、云计算、基因编辑、电动汽车和 mRNA 疫苗的出现同时发生的一生中最了不起的创新。
我们完全有理由相信人工智能可以超越所有这些发明——它将拯救许多生命，消除许多痛苦。我们将拥有新的、更好的疗法，能够解决未解的疾病。我们将拥有更安全的汽车，避免碰撞和预防事故。我们应该拥有更高效的医生预约、法律程序、车管所访问以及其他成千上万大大小小的压力。我们没有理由不能拥有所有这些东西，但这并不意味着它们会是完美的。
我越来越不怀疑人工智能是否会做这些事情，而是当它做到这些时，人类智能会是什么样子。当我们的*文明*提升其认知能力时，我们的*物种*的能力会下降吗？简单来说，随着人工智能变得更聪明，我们会变得更笨吗？
我们并非从最坚实的基础开始。审视当今的认知环境令人深感沮丧，并且这种趋势还在加剧。《金融时报》最近的一篇文章概述了青少年和成年人在一系列基准测试中认知能力的急剧下降。越来越多的美国 18 岁青少年表示难以“思考或集中注意力”和“学习新事物”，而更多的青少年表示他们“几乎从不”为了乐趣而阅读。成年人的情况也好不到哪里去，在高收入国家，如美国、新西兰和荷兰，越来越多的人无法在“审查和评估陈述的有效性时使用数学推理”。
《纽约时报》的一篇评论文章汇编了另一组令人沮丧的统计数据。其中包括，学校给学生布置的完整书籍越来越少，因为他们认为孩子们不再有能力完成这些书。学生们不再阅读《远大前程》，而是得到摘要，仿佛舔一下邮票就能代替一顿正餐。与此同时，2023 年，每年阅读哪怕是*一本书*的美国成年人比例达到了 46%。大约 30% 的美国人阅读水平相当于 10 岁的孩子。
想想这意味着什么。在你的日常生活中，你不断遇到一些成年人，他们在过去一年里一本都没读过，无法进行数字推理，甚至连基本的读写能力都存在困难。你会遇到一些年轻人和青少年，他们被告知读完一整本书对他们来说太难了，他们认为自己无法集中精力或学习新事物。你需要与这些人交流、工作、交易并建立关系。你可能会与这些人坠入爱河、创办公司或共同应对紧急情况。在某个时刻，你需要他们的帮助，他们也需要你的帮助。在某种程度上，在某种程度上，你就是这些人，我也是。
也许最令人担忧的是，这些研究大多未能捕捉到当前人工智能爆发的影响。在许多情况下，最新的分数可以追溯到 2022 年，也就是 ChatGPT 推出的同一年，这表明其他因素正在推动这种转变。“屏幕时间”的增加、社交媒体的爆炸式增长、教育上的“ 溺爱 ”、政治动荡以及一场历史性的大流行都可能在我们衰落中发挥了作用。
人工智能能否扭转这一趋势？我们能否在2026年及以后看到恢复正常？很难想象这会成为现实。
圣达菲研究所所长大卫·克拉考尔（David Krakauer）对“竞争性”认知工具和“互补性”认知工具进行了区分 。算盘就是一种经典的互补性工具。它不能替你计算，尽管它能增强你的能力。要真正使用它，你必须在头脑中拥有一个心智模型。
消费级人工智能界面并非如此。它们不想与你一同思考，而是想替你思考。它们的明确目标是让你摆脱思考的烦恼，摆脱实际的认知工作 ，无论是写读书报告、起草电子邮件、分析数据集，甚至是画一幅画。你可以向它提问，引导它朝一个方向或另一个方向发展，但从根本上说，它正在与你竞争相同的思维单元。
我们知道这根本不是一场竞争。当有机会避免工作，尤其是那些烦人的工作时，我们都乐于接受。我们已经看到了这种情况。学校正拼命地试图检测人工智能生成的内容，但却力不从心。一篇《 纽约杂志 》的报道称 ，学生们“通过作弊读大学”，超过 90%的受访学生表示他们在作业中使用了 ChatGPT。我们不知道有多少比例的学生仅仅是利用人工智能来完成作业。
与此同时，全球各国政府已启动“人工智能教育”计划，旨在从幼儿园阶段就开始培养下一代。学习这项技术本身，即人工智能“素养”，被美国等国家视为当务之急，仿佛在文本框中输入内容并按下回车键是件难事，仿佛这项技能需要在幼儿时期就开始接触。那么，思考究竟何时才能发生？难道一代人的命运就取决于他们每次遇到问题时是否记得打开 ChatGPT 的“学习模式”吗？
情况并非必须如此。这里蕴藏着机遇，对于那些足够好奇的创始人来说，这是一个丰富的设计空间。我们完全可以拥有能够激发我们更严谨思考、检验我们假设的 AI 教师。传奇计算机科学家艾伦·凯（Alan Kay）用他的问题“多少帮助才算太多帮助？”优雅地捕捉到了这里的矛盾点。我们需要的是能够引导我们找到正确答案，并教会我们如何再次找到答案的机器，而不是简单地提供答案。遗憾的是，似乎很少有 AI 创始人被这种可能性所激励；许多人反而沉迷于纯粹的速度。
成年人也和孩子一样需要这个。至少，孩子们知道他们不应该用人工智能完成所有工作；而成年人则被积极鼓励尽可能多地卸载工作。这有充分的理由。人工智能确实可以提高生产力，并帮助我们摆脱低质量的工作。将数字从一个电子表格复制到另一个电子表格，或者输入日历邀请，可能并没有认知上的益处。但我们还没有足够明智地以这种方式使用它。我们经常将其应用于认知丰富的任务，从而避免了宝贵的脑力劳动。每当我们推卸这些任务中的一项时，我们的大脑就会进一步萎缩一点。
在此过程中，还会发生其他事情。扫描你的电子邮件，滚动社交媒体，阅读突发新闻，深入研究别人发给你的最后几份报告，你就会看到它。一种创造性的麻木正在悄然蔓延到一切事物中，一种空白的贫瘠感，源于要求一个庞大的聚合体替你思考。它必须保持在其分布范围内；它正在寻找中心，而不是边缘。
这会带来什么巨大的影响？如果别人选择外包他们的思考，产出平庸的成果，这重要吗？是的。这很重要，因为我们所有人都依赖他人的能力。这也很重要，因为我们的认知会受到我们共同创造的信息环境的影响。如果你读的每一封邮件，听的每一个播客，略读的每一本书都经过了相同的去自然化过程，你的思想还能发现什么荒野？
如果你关心你的思想内容，你必须保护它不被驯化。我们每个人都必须培养一种野性的智慧。阅读晦涩难懂的书籍。坐下来写一个糟糕的句子，这样你才能避免拼凑出一个像样的段落。坐在堆满数字的电子表格前，弄清楚它们在说什么。和朋友一起头脑风暴。对自动生成的摘要持怀疑态度。单任务处理。有时在脑子里做些数学题。集中注意力。耗尽你的想法，然后更进一步。如果你认识专家，就去请教。反复阅读。漫无边际地写作。看一部慢节奏的电影。忽略 Sora。如果可能，与真人进行你最重要的对话。不要总是略读。接受无聊。在纸上画出来。以你自己的身份回应，而不是“像你一样”的多个自我的集合。自学一些东西。允许自己安静地思考。综合。自己调试。尝试新事物。读完一篇长文章。画一些糟糕的东西。思考你真正想问别人的问题。找到原始资料。
做所有这些事，或不做这些事，或想出你自己的。我没有答案。“思虑过多是一种病，”费奥多尔·陀思妥耶夫斯基说。今天更大的风险是思虑过少，且从未察觉。
