人工智能开始为了模拟人脑。
现在是在改变人类大脑在日常生活中的作用的过程吗？
这工业革命减少了对体力劳动的需求。作为研究AI在国际业务中应用的人，我可以想知道它是否刺激了认知革命，从而消除了对某些认知过程的需求，因为它重塑了学生，工人和艺术家如何编写，设计和决定的方式。
图形设计师使用AI快速为客户创建潜在徽标的板岩。营销人员测试如何AI生成的客户资料会回应广告活动。软件工程师部署AI编码助手。学生挥舞着AI来起草论文在创纪录的时间老师使用类似的工具提供反馈。
经济和文化的影响是深远的。
不再与完美短语斗争的作家会发生什么，或者在找到合适的设计之前不再绘制数十种变体的设计师会发生什么？它们是否会越来越依赖于这些认知假肢，类似于使用GPS降低导航技能？在算法丰富的时代，如何保存人类的创造力和批判性思维？
工业革命的回声
我们以前来过这里。
工业革命取代了手工艺随着机械化的生产，使商品可以在大规模上复制和制造。
可以有效，均匀地生产鞋子，汽车和农作物。但是产品也变得更加平淡，可预测和剥夺个性。工艺撤退到边缘，作为奢侈品或者一种抵抗形式。
如今，思想自动化也有类似的风险。Generative AI诱使用户将速度与质量，生产力与原创性相结合。
危险并不是AI会使我们失望，而是人们会接受其产出的平庸性。当一切快速，无摩擦和足够好时，就有失去定义非凡人工工作的深度，细微差别和知识丰富的风险。
算法平庸的兴起
尽管有这个名字，但AI实际上并没有思考。
工具，例如chatgpt，，，，克劳德和双子座处理大量的人类创建的内容，通常在未经上下文或许可的情况下从互联网上刮掉。他们的输出是根据处理的数据模式对哪个单词或像素可能遵循的统计预测。
从本质上讲，它们是反映了集体人类创造性输出回到用户重新排列和重新组合的镜子，但从根本上讲是衍生的。
这在许多方面就是为什么它们工作得如此出色的原因。
考虑人们写的无数电子邮件，幻灯片甲板策略顾问准备的准备以及使社交媒体提要的广告。这些内容的大部分遵循可预测的模式和已建立的公式。它以前以一种或另一种形式去过那里。
Generative AI擅长生产有能力的内容 - 列表，摘要，新闻稿，广告 - 具有人类创造的迹象，而没有这种创造力。它在对独创性需求较低的情况下壮成长，而当足够好时就足够好了。
当人工智能火花并扼杀创造力时
但是，即使在一个公式化内容的世界中，AI也会有所帮助。
在一组实验中研究人员责任完成各种创造性挑战的人。他们发现那些使用生成AI的人产生的想法平均而言，这些想法更具创造力，优于使用网络搜索或根本没有辅助工具的参与者。换句话说，实际上，AI可以提升基线创造性。
然而，进一步分析揭示了一个关键的权衡：依靠AI系统的集思广益大大降低了产生的思想多样性，这是创造性突破的关键要素。这些系统倾向于趋向可预测的中间，而不是探索边缘的非常规可能性。
我对这些发现感到惊讶。我和我的学生发现生成AI系统的产出与富有的，英语的国家的价值观和世界观最为紧密。这种固有的偏见很自然地限制了这些系统可以产生的思想的多样性。
更令人不安的是，与AI系统的简短互动可以巧妙地重塑人们如何处理问题并想象解决方案。
一组任务的实验在AI帮助下进行医学诊断的参与者。但是，研究人员设计了该实验，以便AI给一些参与者有缺陷的建议。即使在这些参与者停止使用AI工具之后，他们也倾向于不知不觉地采用这些偏见，并在自己的决定中犯错误。
从方便的快捷方式开始，可能会成为一种自我强化的原创性循环 - 不是因为这些工具会产生客观上差的内容，而是因为它们悄悄地缩小了人类创造力本身的带宽。
导航认知革命
真正的创造力，创新和研究不仅是过去数据的概率重组。他们需要概念上的飞跃，跨学科思维和现实世界的经验。这些是AI无法复制的素质。它不能发明未来。它只能混合过去。
AI产生的可能满足短期需求：快速摘要，合理的设计，可通过的脚本。但是它很少改变，真正的独创性风险淹没在算法相同的海洋中。
因此，挑战不仅仅是技术。这是文化。
在综合内容泛滥的情况下，如何保留人类创造力的不可替代价值？
与工业化的历史相似之处既谨慎又希望。机械化使许多工人流离失所，但也引起了新的劳动，教育和繁荣形式。同样，尽管AI系统可以自动化一些认知任务，但它们也可能打开新的智力边界通过模拟智力能力。这样一来，他们可能会承担创造性的责任，例如发明新型流程或制定标准以评估自己的产出。
这种转变仅在早期阶段。每个新一代AI模型将产生输出这似乎是科幻小说的范围。责任在于专业人士，教育工作者和政策制定者有意塑造这一认知革命。
它会导致智力繁荣或依赖吗？复兴人类的创造力或其逐渐过时的？
目前，答案就在空中。