在本期作者讲座中，麦肯锡全球出版公司的 Raju Narisetti 与 Tomas Chamorro-Premuzic 讨论了他的新书《我，人类：人工智能、自动化和夺回我们独特之处的探索》（哈佛商业评论出版社，2023 年 2 月）。 查莫罗-普雷穆齐克解释了为什么一些人工智能算法将人类建模为一个简单的物种，注意力如何变得商品化，以及为什么正确的问题现在比正确的答案更有价值。 对话的编辑版本如下。
您为什么现在写这本书，您的第 12 本书？
我是哥伦比亚大学和伦敦大学学院的商业心理学教授，也是万宝盛华集团的首席创新官。 《我，人类：人工智能、自动化和寻求重新认识我们的独特之处》是一本关于人工智能的行为后果或影响的书，包括人类行为的阴暗面以及我们作为一个物种应该如何升级自己。
在我看来，这本书是在只能被描述为人工智能时代的时代写成的。 人类一直依赖技术的发明和创新来塑造他们的文化和社会进化，我认为毫无疑问当今的决定性技术是人工智能（AI）。
现在，甚至更广泛的公众也在谈论 ChatGPT 和其他对话界面等事物，而科技巨头大多被描述为数据公司和算法预测企业。
这本书很大程度上是在人工智能时代中期或在人工智能的影响下写的，因为我在大流行最严重的时候写了这本书，当时我们与核之外的其他人几乎没有身体互动或接触。 家庭。 这意味着我深受超连通性和数据化的影响。 2020 年和 2021 年我所做的一切都被数据化并受到人工智能的预测能力的影响。
我不能说现在是阅读这本书的最佳时代，但如果我们在五年前或十年前出版它，它肯定不会有同样的内涵和影响。
人类不是总是将他们遇到的每一个问题归咎于技术吗？
人们普遍倾向于对新鲜事物反应过度，无论是好是坏，技术就是一个很好的例子。
也许最好的例子是，当书面报纸首次规模化和产品化时，人们担心人类永远不会再见面，因为如果所有新闻都是书面形式，就没有信息甚至八卦可以交流。 从 20 世纪 50 年代开始，人们开始担心电视会导致智力活动减少，但我不认为他们错了，因为自从大众电视推出以来，阅读习惯就下降了。
我在这本书中试图做的并不是走任一极端。 对我来说重要的是不要错过强调我们已经看到的人工智能对我们的行为影响和后果的机会。 这不是一本关于人工智能的书，而是关于人工智能时代的人类的书。
尽管我强调的很多内容都是关于人工智能所释放的行为的阴暗面，但也有一些巨大的机会对我们产生了非常积极的影响——无论是在个人层面还是集体层面。
什么是“注意力分散危机”？
人类在处于最佳状态时所做的就是专注。 我什至不知道我需要举出很多分散注意力的例子，因为现在的观众可能无法百分百专注于我所说的内容。 他们很可能也在看另一个屏幕或设备。
注意力是有限的。 它的竞争日益激烈，当有更多的公司、供应商、设备和技术工具争夺我们的注意力时会发生什么？ 它变得商品化，然后我们就只剩下非常非常少的[注意力]，而这反过来又更加珍惜我们所剩下的一点点。
我们欺骗自己，认为我们可以同时做多件事，而事实上，所有迹象都表明多任务处理是一个神话，我们只是将我们拥有的资源分配给许多不同的活动。
我认为人工智能时代的主要特征是，生活本身——如果不是世界本身——已经变成了一个很大的干扰，但我们只关注算法和人工智能希望我们关注的事情。
人工智能让人们变得愚蠢了吗？
这是一个只能通过一些细微差别来回答的问题。 重要的是要强调主要的细微差别，而不是让我们看起来像是持中立态度但又无法表明立场。 我将它与其他技术设备或发明进行比较。
例如，我们可以将智能手机视为让人们变得更聪明的东西，因为当我们拥有该设备时，只要该设备连接到互联网，我们就会比今天的普通人甚至比普通人更聪明、更聪明、更具适应能力。 20 世纪 60 年代或 1760 年代的聪明人，因为他们缺乏智能手机。
与此同时，如果你通过我们在典型水平上的实际行为来衡量我们的聪明程度——不是通过我们通过设备所能做的最好的事情，而是通过我们最常做的事情——几乎没有迹象表明我们是 富有创造力、好奇心、聪明，或以任何方式或形式锻炼我们的高阶心理能力。
我认为人工智能时代也会发生这种情况。 仅仅因为我们可以向聊天机器人或开源人工智能提出很多问题并获得答案，并不意味着我们会花费大量时间来做这件事。 事实上，大多数技术（人工智能也不例外）都是为了提高效率而发明和优化的。 效率的品质之一是它让我们变得更加懒惰，因为懒惰实际上比努力工作更聪明。
那么，当我们将最有影响力和最卓越的认知能力——思考——自动化，而不是为自己思考时，会发生什么呢？ 我认为我们最终不会以非常聪明的方式行事，然后算法会通过与智能无关的行为来训练。 我们习惯性做的大部分事情都是可预测的、单调的，与我们的想象力、创造力或学习能力（这就是我们所说的好奇心）关系不大。
什么是可学习性？
可学习性的本质是求知欲。 这与饥饿的头脑有关。 这是你想要理解事物的愿望和倾向，超越肤浅的答案，并深入挖掘以了解事物的深层原因。
正如我在书中强调的那样，这是有道理的，在这个时代，世界上所有的知识（似乎很难量化甚至掌握）都已外包，并且可以通过众包、访问和检索来在线获取。 需求，24/7 的基础上，知识渊博确实没有优势。 相反，优势来自于提出问题和对知识的渴望，从而真正利用对这些信息的访问。
有趣的是，早在人工智能时代的最近阶段之前，如果你回到 20 世纪 50 年代和 1960 年代，创造力领域的许多学者和研究人员指出，创造力和专业知识之间的主要区别之一是，而专业知识是 理解事物并掌握信息知识的能力，创造力不在于找到问题的答案，而在于提出正确的问题。
这是可学习性的一个组成部分。 知识和信息的获取已经民主化，但以聪明的方式利用它们的能力已成为专业知识和智力能力的本质。
为什么你相信随着人工智能变得更好，人类会自我贬低？
我们花了很多时间思考人工智能的局限性以及机器可以在多大程度上自我升级，特别是考虑到人工智能的关键特征之一是它能够以自主的方式变得更好和学习。 这不在于机器学习程序有多准确或多智能，而在于如果我们向它们提供正确的数据并且它们有自动更正和开发的能力，它们能达到多好。
但当我们这样做时，我们忽略了一个基本点，即：当机器变得更好时，我们人类会发生什么？
很多时候我们在专业工作或职业层面上关注这一点。 在之前的技术革命中，人们能够创造出使某些事情变得更容易或使他们能够用更少的资源做更多的事情的技术，但这也使这些人在这些领域变得无关紧要，这迫使人类重新发明自己，提高技能和重新技能。
如果我们将同样的逻辑应用于当前的人工智能时代，我在书中试图回答的主要问题是：“当机器变得如此擅长理解我们，以至于它们基本上可以模仿或 复制大多数行为？ 既然我们已经创造了可以完成所有这些事情的技术、机器和计算机，我们应该做什么？”
我不知道这个问题的明确答案，但我可以告诉你，它可能不会在一天的大部分时间里盯着你的屏幕或手机，点击方框，并对算法建议做出反应，以训练人工智能变得更好。
如果我们将人类视为算法和人工智能试图模仿的模型，那么我们就已经稀释了自己，创建了一个过于简单的人类模型。 人工智能已经成功地完成了我们所做的大部分事情。 我们没有强迫自己去创造、好奇、学习和做超出人工智能能力的事情，这几乎就像我们已经认输了，并且仅仅因为我们创造了一些能够模仿我们所做的事情而对我们的能力不抱希望。 大多数时候。
这就是本书结尾处的要求：重塑我们的人性，找到超越人工智能认为的我们的方式，超越算法在我们日常生活中所能预测的。
