AI正在让您基本

紧张的原因关于增长和影响的人工智能。AI是两极分化的，它会传播错误信息，并且有许多迹象表明来找我们的工作。

这些宏观问题令人担忧，但是有一个安静且令人惊讶的个人危险：AI使我们无聊。不仅是集体的，而且是个人的。 

最近的研究，包括我们自己的研究，表明，当我们使用AI进行指导时，我们的兴趣就会变得更规范性，不那么多样化。我们的创造力变为独特的范围不那么独特。即使我们选择了最重要的科学家，运动员或历史人物和其他人一样。

AI将无限的多样性变成了使人类与众不同的统计安全相同。它剥夺了每个人身份的各个部分，使我们与众不同，并使我们的复杂性崩溃了，成为了我们和可能是谁的一维，静态版本。AI将无限的多样性变成了使人类与众不同的统计安全相同。它剥夺了每个人身份的各个部分，使我们与众不同，并使我们的复杂性崩溃了，成为了我们和可能是谁的一维，静态版本。

采取以下困境：每当客户走进Baskin-Robbins并看到31种口味时，他们都会面临艰难的决定。

他们可以安全地玩它并选择一个旧的最爱，也可以抓住新的东西。这种日常选择捕捉了科学家所说的探索 - 开发权的权衡：利用过去的学习，并坚持熟悉的（剥削）或冒险进入未知（探索），以期希望发现更好的东西。这是一种平衡，即进化已经连接到人的大脑中。

但是AI已经开始危险地倾斜规模。社会依靠的系统从Spotify到Netflix再到Chatgpt。开发。他们优化了短期参与和满意度。您单击了链接吗？观看建议的视频？喜欢这首歌吗？如果是，请拍打肩膀。您会看到更多这样的。风险，发现和探索根本不是其编程的一部分。

如果有60％的人喜欢巴斯金 - 罗宾斯时的风味酱，那就是算法所建议的。并不是说AI缺乏想象力 - 它只是缺乏激励措施。安全的赌注减少了客户流失。陌生的选择是有风险的。因此，AI在安全地播放的一边错误。

但是这样做的是，AI不仅仅是狭窄的选择 - 它缩小了人们自己 

为了说明这种趋势，我们进行了一个简单的实验。我们要求Chatgpt 100次推荐Baskin-Robbins的冰淇淋味，每次都假装是不同的客户。在那段时间的九十六个，它提出了两种最受欢迎​​的口味之一：酱油或薄荷巧克力片。

将足够的决定外包给AI，而Baskin-Robbins很快可能只提供两种口味。这听起来很琐碎 - 直到您意识到这种扁平化正在发生在生活的每个领域中。 

为了应对这种扁平化，越来越多地推动了个性化的AI代理商，这些AI代理商学习了个人的偏好并提供了更多定制的建议。但是这里的收获。即使AI了解使用它的人们的怪癖 - 例如，有人偏爱坚果椰子而不是果仁糖 - 它仍然可以安全地玩耍之内一个人的个人偏好。 

回到Chatgpt进行另一个实验时，我们为一个以前选择的坚果椰子的人创建了一个定制的AI冰淇淋助手，占70％的时间，并且在其他三种口味中均匀地分发了其余的选秀权。然后，我们要求它选择下一个100种口味。它每次都选择坚果椰子。 

在您曾经是不断发展的偏好的五颜六色的马赛克中，AI会给您带来以前自我的灰色纸板切口。《纽约时报》记者克什米尔山（Kashmir Hill）在让AI指导她一周的决定后，完美地捕捉到了这一点。她说有一个议程：将我变成基本的B……

阴险的部分是，这种变平不会在一夜之间明显。相反，这就像一千个算法建议的死亡一样。一轻微地更安全的电影，一个轻微地更受欢迎的书，一本轻微地一次更多主流假期。

想要更多敏锐的政治吗？注册我们的免费新闻通讯，仅站立房间， 由阿曼达·马科特（Amanda Marcotte）撰写，现在也是每周一次的演出在YouTube上或任何获得播客的地方。

一个人将人类外包给AI的每个决定都使他们更狭窄。然后，AI从那个狭窄的自我中学习，并将其建议更加缩小。该人可能会开始与苏丹爵士乐的共鸣，只是在与Britpop调情之前，又推荐绕行独立电子，并最终像唯一重要的音乐一样尖叫前40名。这个周期一直持续到，直到人们不再认识到自己的过去（如果尝试的话，他们都不会感到惊讶）。

我们不能倒带或放松AI革命。我们也不应该。人工智能通过压倒性的选择来帮助个人和社会在越来越复杂的世界中度过。但这是一个拐点。AI不再只是建议；它开始代表社会行事。它是选择，不只是建议。那是赌注存在的地方。一个 

为了阻止慢速发展成为基础，现在该回收探索了。自相矛盾的是，AI可以帮助您做到这一点 - 如果提出正确的问题并为正确的行动做出了回报。 

AI具有优化探索的数据和能力聪明。因为它已经看到了整个偏好宇宙，所以它不仅知道一个人当前喜欢的东西，而且还知道超出其典型偏好界的范围。在AI的帮助下，人们可以采取策划的风险（当他们选择时）。 

我不喜欢什么？我们可以开始问，即使我以前从未尝试过什么意外的事情？ 或者，我们可以为用户提供一个可以在划分之间切换的拨号，并使用扭曲和通配符。使用其超级大国 - 能够识别数百万个数据点的图案的能力 - 然后，AI可以找到与人们所知道的方式相匹配的隐藏宝石。

但是，要使AI对这种隐性知识采取行动，我们需要激励它这样做。只是要求它是创意的，或者向我们展示更多冒险的东西，这不会做到这一点。在大多数情况下，它仍然会默认为久经考验的输出，因为它渴望在肩膀上拍照。 

我们不必每次挥杆和错过时都会惩罚AI，我们需要开始奖励它聪明的秋千。无论是当我们最初训练算法时，随后都会使用它并提供有关其性能的反馈。

这意味着鼓励AI放下一些大胆且有些不寻常的赌注，但仍基于对我们的了解。不必在黑暗中投掷飞镖吗？通知风险，只要我们将这一行动视为成功而不是失败。

这与播放列表或冰淇淋无关。这是为了保留使我们独特，凌乱，光荣的人类的原因。无论是对手工奶酪制作的半讽刺痴迷，对西塔琴音乐的随机热情还是对翻转手机的顽固偏爱，关于人类的许多奇妙矛盾，算法都可以降低。

美国诗人兼小说家沃尔特·惠特曼（Walt Whitman）曾经写过：“我包含众多人。”但是，在精选的提要和聊天机器人的电子邮件时代，我们需要小心，不要成为单一算法批准的轮廓。因此，下次AI为您提供果仁糖的时候，也许会说不，并要求它帮助您疯狂地鲁ck。

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