把直覺外包給AI做決策真的可行嗎？利與弊一次看｜《直覺鍛鍊》

直覺與人工智慧：將思考與學習外包給AI有利有弊

直覺與人工智慧

人工智慧是指電腦系統執行任務（包括做決策）的能力，以近似人類智慧的方式處理事務。人工智慧並非依循事先設定的程式規則，而是從既有的資料中學習，或是依據先前的學習經驗來做出選擇、採取行動。人工智慧也可以生成內容，例如創造藝術作品、文字、想法與決策。

就我們所知，現行的人工智慧並不具備意識，因此可以將它們視為無意識的行動與決策代理人。但由於我們還沒有測試意識的科學方法，因此無從得知人工智慧是否有意識。

當人工智慧從先前的資料集學習資訊後，要如何「知道」該做什麼事、不該做什麼事呢？答案是，它會將學到的資訊與結果（好或壞）建立關聯，據此做出判斷。換句話說，這是一種能預測結果好或壞的無意識學習過程。聽起來是否似曾相識？

人工智慧與直覺都涉及無意識學習，並且都能協助決策、做出決定，兩者都會受訓練資料的偏見影響。如果你接收有偏見或不正確的資料，你的直覺就會學習這些偏見，因而產生偏差或受到誤導；人工智慧使用有偏見的資料做訓練，同樣也會產生偏見。

此外，現有的人工智慧一旦脫離原本設定的環境，就很容易產生偏見、誤導，甚至根本無法運作。這點同樣適用於人工智慧訓練資料集的背景，例如寫文本與開車是完全不同的脈絡。換句話說，人工智慧就和你的直覺一樣，都與特定情境有關。

人工智慧對直覺的一種潛在應用，就是追蹤、學習個體的決策模式：「喬爾，你確定要再喝一杯咖啡嗎？上次你一天喝了三杯咖啡，結果很後悔。」或者是：「喬爾，我發現你見到那個人的時候，生理反應非常激烈，是對方說了什麼嗎？」

在一天中的無數時刻，人工智慧助理可以指出我們人類決策的偏見。雖然就如前面所說，人工智慧很可能有自己的偏見，但這並不代表我們不能利用它們來追蹤、指出自身的偏見。實際上，這就好比將「生物直覺」（biological intuition）部分或全部外包給「人工直覺」（artificial intuition）。

人工智慧的另一項有趣應用，則是幫助有成癮問題的人。就如我們先前所見，成癮者往往容易做出衝動、短視近利的決定，這時人工智慧助理就可能派上用場。當人工智慧察覺到某人做出短期、衝動的決定時，它可以提醒當事人，並且強調長期決策的價值。

不過關鍵的問題在於，如果我們持續將生物直覺外包出去，會發生什麼事？我們的生物直覺會萎縮、退化嗎？根據我們對直覺與學習的資料，生物直覺的能力需要常用才能維持，如果沒有練習，你的生物直覺就會愈來愈弱。

這個過程被稱為「弱化」（enfeeblement），可能跟電話號碼的情況類似。像我個人早就沒有記電話號碼，甚至不會想起電話號碼，因為手機會直接幫我聯繫到人，記電話號碼的工作已經交給科技了。

將思考與學習外包給人工智慧有利有弊。如果在開發這類型人工智慧的過程中，能融入心理學家與神經科學家提供的正確建議，我們似乎能創造出以人為本的科技，能夠幫助人類，而非傷害人類，也不會削弱人類的直覺能力。但這是一個「很大」的前提。如此，這些系統不僅可以用來幫助我們做決策，同時也能幫助我們學習做出更好的決策。