重新思考AI：从人工到辅助智能：埃里卡·安德森（Erica Andersen）

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最近，在准备关于AI的信任的讨论时，我有一个顿悟。当我探索各种用例时，有些成功，而另一些则没有那么多，我意识到我们一直在考虑AI都是错误的。人工智能中的“人造”始终感到有点，不是吗？如果我们将AI视为“辅助智力”怎么办？ 

情报测试的演变

还记得图灵测试吗？几十年来，这一直是我们机器智能的黄金标准。出色的数学家和计算机科学家艾伦·图灵（Alan Turing）提出了一个看似简单的测试：如果计算机可以欺骗人类的思考他们正在与另一个人交谈，我们认为这很聪明。它优雅，直截了当，并捕捉了我们几代人的想象力。

但是，诸如chatgpt之类的大语言模型的兴起发生了一些有趣的事情。突然，通过图灵测试已经不再那么大了。实际上，这使许多人感到不舒服。球门柱开始移动，很好奇出现了模式：随着AI系统变得越来越有能力，“真实”智能的定义不断转移。

简单组件的谬误

许多怀疑论者认为，人工智能不能真正聪明，因为我们了解它的工作原理。他们说：“这只是统计数据，只是选择了最可能的下一个单词。”这个论点一直使我感到奇特。就像国际象棋一样尽管我们了解其潜在的机制，但AI仍可以表现出深远的战略复杂性，但AI仍可以表现出智能行为。国际象棋的复杂性来自其基本规则的相互作用，同样是AI的智能来自其统计模型和算法的复杂相互作用。了解各个组件不会减少整体系统的复杂性。

想一想：我们对神经元如何在人脑中起作用有很多了解。了解神经射击的基本机制是否会使人的智力变得不那么出色？这使我想起了一个引人入胜的历史相似之处：1800年代，科学家坚持认为有机分子只能由神秘的“生命力”创造。当研究人员最终从无机材料中合成有机化合物时，它破坏了这种信念。然而，几个世纪以后，我们仍然在这里紧贴关于智力的类似观念，以某种方式神秘。

不同种类的智力

使这次对话如此有趣的是，AI并没有试图复制人类的智能，它正在发展自己的形式。当我与AI系统合作时，我一直对他们做到人类大脑发现具有挑战性的事情的能力感到惊讶。他们可以在几秒钟内分析大量数据集，识别数千个文档的模式，并建立可能需要几年时间才能发现的联系。

哲学家托比亚斯·里斯（Tobias Rees）在与伯格鲁恩学院（Berggruen Institute）的合作中提出了更大胆的主张。当我一直在比较AI与印刷机的影响（这不是小事）时，Rees认为它与书面的发明相当语言本身。他建议我们目睹了对智力的基本重新定义，从以人为本的观点转变为理解智力作为包括生物和人工形式的频谱。

伙伴关系的力量

这是令人兴奋的地方：当我们停止尝试使AI取代人类，而是专注于协作时，就会发生了不起的事情。我在成功的AI项目中亲眼目睹了这一点。魔术不是让AI完全接管在建立人类和机器智能的合作伙伴关系时，他们的独特优势。

考虑一下人类的表现：创造力，直觉，情感智力，道德推理，并适应新的情况。现在考虑AI的优势：处理大量数据，识别模式，保持一致性，并不懈地从事重复任务。当您结合这些功能时，您会获得比其部分总和更大的东西。

援助的实际优势

将AI视为辅助而不是人工，这也是一个实际的好处。当您尝试完全自动化一个过程时，您需要几乎完美的表现，这通常会导致昂贵的失败。但是当AI协助时人类，95％的准确性变得完全可行，因为人类可以捕获并纠正偶尔出现的错误。它更具成本效益，通常会产生更好的结果。

一个新的开始

对这种观点转变的最大兴奋是它打开的可能性。当我们停止辩论AI是否“真正”聪明并开始专注于如何帮助我们时，我们开始在各地看到机会。AI可以提供帮助美国探索空间，发现新药物，抗击气候变化，并解决我们尚未想象的问题。

未来并不是关于替代人类智能的人工智能，而是辅助智力增强人类能力。通过拥抱这种伙伴关系，我们不仅适应新技术；我们正在开门人类和机器都无法实现的成就。

这不仅仅是从“人造”到“辅助”的语义转变。这是对我们如何处理AI开发和实施方式的基本重新思考。当我们将AI视为合作者而不是替代者时，我们开始提出更好的问题：AI如何帮助我们完成这项任务？每个方可以带来什么独特的优势？我们如何设计增强而不是取代人类能力的系统？

下次您考虑AI时，请尝试转移您的观点。与其将其视为复制人类智力的人为尝试，不如将其视为准备协助和增强人类能力的另一种智能。这不仅仅是技术的新篇章 - 这是我们如何看待智力本身的新开始。

由Smartr Ai的首席执行官Oliver King-Smith撰写。