客新策略将一切外包给人工智能，会让我们丧失独立思考能力吗？

在工业革命时期客新策略，手工业技艺退居边缘。随着人工智能（>AI）的广泛采用，原创思维是否也会遭遇同样的命运？

人工智能（>AI）最初是模拟人脑的探索。如今，它是否正在改变人脑在日常生活中的角色？

工业革命减少了对体力劳动的需求。这也让我们不禁思考，>AI是否正在引发一场认知革命 —— 在重塑学生、工作者和艺术家写作、设计和决策方式的同时，消除对某些认知过程的需求？

平面设计师利用>AI快速为客户生成一系列潜在的徽标方案。营销人员测试>AI生成的客户画像会对广告活动作何反应。软件工程师部署>AI编程助手。学生们运用>AI在创纪录的时间内起草论文 —— 而老师们则使用类似工具提供反馈。

其经济和文化影响是深远的。

那位不再为寻找完美措辞而绞尽脑汁的作家，或那位在找到合适方案前不再手绘数十种变体的设计师，他们会怎样？他们会像使用GPS削弱导航能力那样，越来越依赖这些“认知假体”吗？在算法泛滥的时代，人类的创造力和批判性思维又该如何得以保留？

工业革命的回响

我们曾经历过类似的情况。

工业革命用机械化生产取代了工匠技艺，使得商品能够大规模复制和制造。

鞋子、汽车和农作物得以高效、统一地生产。但产品也变得更为平淡、可预测且缺乏个性。手工业技艺退居边缘，成为一种奢侈品或一种抵抗形式。

如今，思想的自动化也面临类似的风险。生成式人工智能诱使用户将速度等同于质量，将生产力等同于原创性。

危险不在于>AI会辜负我们客新策略，而在于人们会接受其平庸的输出作为常态。当一切都变得快速、无摩擦且“足够好”时，就有失去那些定义卓越人类工作的深度、细微差别和智力财富的风险。

算法平庸的兴起

尽管名为“人工智能”，>AI实际上并不会思考。

诸如ChatGPT、Claude和Gemini等工具处理大量人类创造的内容，这些内容通常未经许可或脱离语境地从互联网抓取而来。它们的输出是基于所处理数据模式，对接下来可能出现的单词或像素进行的统计预测。

本质上，它们是将人类集体创造性产出反射回用户的镜子 —— 经过重新排列和组合，但根本上是衍生的。

而在许多方面，这恰恰是它们如此有效的原因。

想想人们写下的无数电子邮件、战略顾问准备的幻灯片演示文稿以及充斥社交媒体信息流的广告。其中大部分内容都遵循可预测的模式和既定公式。它们以前就以这样或那样的形式存在过。

生成式>AI擅长制作听起来很在行的内容 —— 清单、摘要、新闻稿、广告 —— 这些内容带着人类创作的印记，却缺乏灵感的火花。它在那些对原创性要求不高、且“足够好”就真的够用的情境下表现出色。

当>AI激发（也扼制）创造力

然而，即使在一个充斥着公式化内容的世界里，>AI也能出乎意料地提供帮助。

在一系列实验中，研究人员要求人们完成各种创造性挑战。他们发现，使用生成式>AI的人产生的想法平均而言更具创造力，表现优于使用网络搜索或完全不借助辅助工具的参与者。换句话说，>AI实际上可以提高基础的创造性表现。

然而，进一步分析揭示了一个关键的权衡：依赖>AI系统进行头脑风暴会显著降低所产生想法的多样性，而多样性是创造性突破的关键要素。这些系统往往趋向于可预测的中间地带，而非探索边缘的非传统可能性。

科学家们发现，生成式>AI系统的输出与富裕的英语国家所持有的价值观和世界观最为接近。这种固有的偏见很自然地限制了这些系统所能产生想法的多样性。

更令人不安的是，与>AI系统的短暂互动能微妙地重塑人们处理问题和构想解决方案的方式。

一系列实验要求参与者在>AI的帮助下进行医疗诊断。然而，研究人员设计实验时让>AI向部分参与者提供有缺陷的建议。即使这些参与者停止使用>AI工具后，他们仍倾向于无意识地接受这些偏见，并在自己的决策中犯错。

起初只是便捷的捷径，却有可能变成一个原创性不断递减的自我强化循环 —— 并非因为这些工具产生的内容客观上质量低下，而是因为它们悄悄地压缩了人类创造力本身的带宽。

驾驭认知革命

真正的创造力、创新和研究不仅仅是过去数据的概率性重组。它们需要概念的飞跃、跨学科思维和现实世界的经验。这些都是>AI无法复制的品质。它无法发明未来，只能混音过去。

>AI生成的东西或许能满足短期需求：一份快速摘要、一个貌似合理的设计、一个差强人意的脚本。但它很少带来变革，而真正的原创性则可能淹没在算法同质化的汪洋大海中。

因此，挑战不仅在于技术层面，也在于文化层面。

在这股合成内容的洪流中，如何守护人类创造力不可替代的价值？

与工业化的历史类比既提供了警示，也带来了希望。机械化取代了许多工人，但也催生了新的劳动形式、教育方式和繁荣景象。同样，虽然>AI系统可能自动化某些认知任务，但它们也可能通过模拟智能能力开辟新的智力前沿。在此过程中，它们可能承担创造性的职责，例如发明新流程或制定标准来评估自身的输出。这场变革才刚刚开始。每一代新的>AI模型都将产生曾经看似科幻小说范畴的输出。专业人士、教育工作者和政策制定者有责任有意识地塑造这场认知革命。

它将导致智力的繁荣还是依赖？带来人类创造力的复兴还是使其逐渐过时？

目前客新策略，答案仍悬而未决。

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