哈佛大學朱利安·德弗雷塔斯(Julian De Freitas) 領導的一項研究揭示了阻礙全球接受人工智慧(AI) 的複雜心理障礙。這項研究發表在《自然·人類行為》雜誌上，不僅確定了障礙，還描繪了穿越人類思維錯綜複雜的策略，為人工智慧的廣泛採用鋪平了道路。
該研究承認人工智慧在我們生活的各個方面具有變革潛力，從機器人和語言模型到自動駕駛汽車和虛擬助理。然而，在這種潛力之中，存在著一個由矛盾態度和保留意見組成的複雜網絡，阻礙了這些技術無縫融入我們的日常生活。
不透明的難題
為了解決人工智慧採用的第一個障礙，該研究深入研究了人工智慧演算法的複雜世界，這些演算法通常被視為難以穿透的「黑盒子」。個人有限的理解會助長不信任和恐懼，導致他們默認人類智能，即使人工智慧被證明更優越。關鍵在於揭秘； 然而，這並不是過於簡化。研究建議提供清晰的非技術解釋，強調人工智慧完成其任務所需的複雜性。在透明度方面取得適當的平衡成為解決不透明難題的關鍵。
無情的困境
第二個障礙探討了人們對人工智慧的看法：沒有情感，屬於冰冷的電路，而不是溫暖的身體。關於人工智慧在情感任務方面的局限性的誤解比比皆是，阻礙了它的接受。為了克服這個問題，研究提出將人工智慧擬人化，賦予臉部、姓名和性別等類似人類的特徵。或者，情緒任務可以用客觀的術語重新描述，例如根據量化的性格測驗結果提供人工智慧提供的約會建議。但是，建議謹慎，因為擬人化方法在不同環境下的有效性可能會有所不同。
刻板的刻板印象
第三個障礙源自於人們認為人工智慧是僵化的、非適應性的，是前幾代技術的遺物。與這種信念相反，當代人工智慧工具在學習、模式識別和個人化回應方面表現出色。該研究強調需要展示人工智慧的適應性，敦促將語言從“演算法”轉變為“機器學習”，以強調這些技術不斷發展的本質。展示人工智慧的適應和學習能力成為消除阻礙其廣泛接受的僵化刻板印象的有效策略。
自治悖論
人工智慧所感知的自主性帶來了心理挑戰，引發了源自反烏托邦敘事的恐懼，其中自主實體威脅著人類的控制。為了克服這個問題，研究建議確保個人對人工智慧工具保留一定程度的控制。將系統設計為“人機互動”，即人類補充並啟用人工智慧而不是被人工智慧取代，這一點變得至關重要。自主與人類控制之間的這種微妙平衡被認為是克服自主悖論和培養對人工智慧好處的信任的關鍵因素。
非人類的恥辱
最後一個障礙深入研究了人類對物種之外的實體固有的厭惡，類似於影響對人工智慧的信任和參與的物種歧視形式。該研究建議鼓勵人工智慧工具中對類人意識的感知，特別是在將精神或靈魂賦予無生命物體的文化中。儘管承認克服這種根深蒂固的阻力很困難，但該研究指出了文化信念在塑造對人工智慧的態度方面的潛在作用。彌合物種差距可能不僅需要技術進步，還需要我們如何看待非人類實體以及與非人類實體互動的文化轉變。
呼籲擁抱人工智慧的變革力量
當我們站在人工智慧融合的十字路口時，理解和消除心理障礙對於進步至關重要。這項研究透過闡明這些錯綜複雜的方面，為培養與人工智慧的積極關係提供了路線圖。現在的問題引起了共鳴：人類能否克服根深蒂固的保留意見，充分擁抱人工智慧的變革力量？答案很可能決定我們科技進化的軌跡。
資訊來源：由0x資訊編譯自CRYPTOPOLITAN。版權歸作者Aamir Sheikh所有，未經許可，不得轉載