反思人工智能时代的进步

随着人工智能越来越多地渗透到科学研究中，我们必须深思熟虑这一巨大的技术变革会如何影响知识的生产方式。虽然利用人工智能有望带来新的效率和新的发现，但不加反思地拥抱人工智能有可能以令人不安的方式缩小我们的理解范围。通过研究推动人工智能应用的动机和愿景，以及可能产生的认知错觉，我们可以努力实现其效益最大化并减少危害。我们的目标应该是明智地使用工具来获得洞察力，而不是以牺牲理解力为代价盲目生产。

科学家们设想，人工智能将在整个研究工作流程中以多种形式出现。作为 "先知"，它可以扫描大量文献，以比人类思维更快的速度提出新的假设。"代理 "生成代理数据，以替代难以直接观察或成本过高的现实。"计算器 "利用我们看不见的强大模式来分析巨大的数据集。"仲裁者 "承诺比不堪重负的同行更客观地审查稿件和拨款。每一个化身都以人工智能的诱人特质为基础--它不知疲倦地工作，超越人类的能力，并承诺摆脱偏见。

然而，在效率和规模令人兴奋的同时，我们必须问一问可能会失去什么。人工智能所鼓励的定量认知方式有可能将最适合定性处理的敏感、细微问题边缘化。将预测工具标准化，有可能会忽略对理论至关重要的解释。在大数据的浪潮中，有效的本地细节被冲刷殆尽，使我们变得脆弱不堪。在大多数人的价值观指导下使用工具，少数人的观点有可能被排斥在外，从而削弱科学挑战和辩论的活力。

此外，人工智能促进其应用的优点--看似客观、比我们理解得更多--可能会让我们对破坏理解的现实视而不见。我们相信代理机器人是人类的完整代表，却忽略了看不见的东西。我们相信量子模型比我们的大脑更能把握自然的本质，却忘记了它们是人类的建构，只反映了训练它们的东西。由于没有认识到人工智能会继承其训练过程中的偏见，我们自欺欺人地认为它能消除所有观点。

最令人担忧的是，人工智能的广泛应用可能会播下 "单一知识和知识分子 "的种子。优先考虑人工智能最擅长处理的问题和方法有可能缩小我们的探索空间，就像过度依赖单一作物会危及生态系统一样。由人工智能催生的定量、预测和还原性认知的单一文化，有可能错失需要替代模式的洞察力。同样，将看似公正的工具凌驾于人类观点的多样性之上，有可能使科学变得贫乏，就像以前排斥不同的声音一样。

影响像我们这样的群体的认知偏差加剧了这些认识上的危险。分布式认知所带来的理解力远胜于单打独斗，但同时也滋生了将获取信息误认为是理解的错觉。人工智能的实用性将其深深植入我们的网络，促使我们错误地以人工智能的理解力代替我们自己的理解力。它所承诺的超人客观性促使我们不加批判地遵从，甚至掩盖了其制造者的观点。

为了加强而不是削弱知识，我们必须认识到这些影响人工智能应用的社会和认知动态，并深思熟虑地安排其参与。多元化的跨学科团队可以通过培养多种相关视角来避免单一化。认识到所有认知方式固有的取舍有助于平衡各种方法。将专业知识重点放在评估上，而不仅仅是发展上，这样可以保护非专业人员。消除偏见，直接抵消中立的幻想。注意解释而不是预测，注意定性洞察而不是定量洞察，以保持未来的选择。

总之，与任何新技术一样，负责任的整合不仅需要了解技术能力，还需要了解社会和心理影响--机构、行为和思维方式。通过批判性地反思和吸取过去的经验教训，科学可以深思熟虑地引导变革，扩大而不是缩小人类的洞察力范围。我们面临的挑战是明智地使用强大的工具，而不是放任自流地用生产取代理解。如果我们认识到进步不仅来自于工具，还来自于深思熟虑的人类合作，那么只要小心谨慎，人工智能就不需要削弱而是扩大理解力。我们的目标仍然是获得洞察力，为此，智慧必须指导创新，而不是相反。