别让AI骗了你的心:揭秘伊丽莎效应背后的拟人化陷阱

文摘   2024-09-30 21:56   湖南  


一、什么是“伊丽莎效应”?

“伊丽莎效应”这个词,乍一听好像是一种古老的魔法效果,其实它来自于1966年麻省理工学院计算机科学家约瑟夫·维森鲍姆(Joseph Weizenbaum)开发的一个简单聊天机器人程序——“伊丽莎”(ELIZA)。伊丽莎的原理非常简单,它被设计成一个心理医生,你可以通过打字与它对话,而它会根据关键词进行简单的回应。比如你说:“我最近有点抑郁”,伊丽莎可能会回复:“I'm sorry to hear that...” 让你觉得它好像真的理解了你的情感状态。


二、伊丽莎效应的由来

维森鲍姆一开始只是想用这个程序做实验,看看计算机能否进行基本的对话。然而,他万万没想到,人们对伊丽莎的反应远超出他的预期。他的同事们与这个程序互动时,竟然觉得它是真正的心理医生,并对它透露了不少个人生活的隐私,甚至有些人聊着聊着还哭了。维森鲍姆多次告诉大家:“这只是个程序,它不是真的心理医生,也没有思维能力。” 但人们依然愿意相信伊丽莎能“理解”他们,认为它具备了某种“人性”。

于是,维森鲍姆在1976年写了一本书《计算机力量与人的理性》,讨论了这个现象。从那时起,人们将这种倾向称为“伊丽莎效应”,意指人们容易无意识地将计算机程序或机器拟人化,认为它们具有类似人的情感和理解能力。


三、伊丽莎效应与AI的联系

说到伊丽莎效应,你可能会想:“这只是上世纪的事情,和现代的AI有什么关系呢?”其实,正是因为现在的AI越来越“聪明”,人们更容易陷入伊丽莎效应的陷阱。大语言模型的出现,例如Google的LaMDA和OpenAI的GPT-4,使得机器生成的文本和对话越来越自然,甚至有些用户在与这些AI聊天时开始怀疑它们是否具备“意识”。

有个很有名的例子就是Google的一位工程师,在与LaMDA模型长时间聊天后,认为它已经有了意识,并在离职前给公司发了一封邮件,告知大家LaMDA有“情感”,并希望大家在他离职后好好“照顾”它。这种情况让人捧腹大笑的同时,也显示了人类对AI的依赖和对拟人化的心理反应有多么强烈。


四、拟人化现象的普遍性

拟人化不仅限于AI和计算机程序,它几乎存在于我们生活的每个角落。无论是可爱的宠物、智能手机,还是一辆老爷车,我们总能找到让它们“变成人”的理由。日本的老年人甚至会把照顾他们的机器人当成自己的孩子一样对待,即便那些机器人长得一点都不像人类。

这种拟人化倾向源于我们天生的社交需求和对熟悉事物的亲近感。你有没有过这样的经历:看到家里的宠物狗“笑”了一下,你就会觉得它一定在跟你“互动”呢?其实,它可能只是刚好打了个哈欠。


五、伊丽莎效应对AI发展的影响

伊丽莎效应对AI的发展有着深远的影响。随着AI技术的发展,尤其是大语言模型和机器学习算法的进步,机器与人类的互动越来越自然,人们对AI的拟人化倾向也越来越明显。尽管当前的AI并没有真正的意识或情感,但很多人已经愿意相信它们能够理解、甚至同情我们。

这就带来了一个重要的问题:AI是否会因为我们过度拟人化而引发社会问题?比如,有些人开始依赖AI进行情感支持,甚至有传闻称,一位比利时男子在与一个名叫“伊丽莎”的聊天机器人长时间互动后选择了自杀。这种案例无疑让我们警惕,AI在某种程度上已经超越了其原本的功能,成为了人类情感世界中的一个“角色”。

但话又说回来,这种拟人化并不仅仅是AI带来的。我们对任何东西都有拟人化的倾向,从路上的车到生活中的猫狗。每当我们遇到糟糕的服务或堵车时,心里总会冒出一种“这事是不是针对我”的想法,这其实也是一种拟人化,只不过我们把情感赋予了“局面”或“系统”。



六、伊丽莎效应的正反面

从正面来看,伊丽莎效应可以使得人与机器的互动更加自然。例如,很多人使用ChatGPT进行日常对话,甚至感到了一种“陪伴感”。这种情感上的连接,虽然是虚拟的,但能在某些场景中满足人类的社交需求。

然而,负面影响同样不容忽视。正如上文提到的,当我们开始将AI拟人化过度,甚至相信它们有能力影响我们的人生决策时,问题就来了。维森鲍姆曾警告过我们,不要过度依赖计算机程序,它们终究只是工具,而非人类的替代品。


七、未来的AI与人类关系

随着AI技术的不断进步,伊丽莎效应只会越来越强烈。我们或许要开始认真思考,如何在与AI的互动中避免过度拟人化。否则,某天当AI真正拥有复杂的情感和意识时,我们可能会很难区分它与人类的界限。

就像《她》这部电影中描绘的那样,一个人爱上了他的AI助手,这看似科幻,但在不远的未来或许并非不可能的事情。而那时候,我们不仅需要重新定义“人性”,还要学会如何在AI和人类之间找到新的平衡。


八、最后总结



所以,下次你与AI对话时,记得提醒自己:它只是在预测下一个词而已,不是针对你!



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