一引言

人工智能(AI)作为科技革命的前沿,已广泛渗透到社会的各个领域,从智能语音助手到AI聊天机器人,从个性化推荐系统到复杂的自动化智能体工具,人智交互正以前所未有的速度改变着人们的生活方式、认知模式和行为习惯^[1]。然而,随着人们对AI工具的依赖日益加深,一个新的社会现象浮出水面———AI认知依赖,即个体在信息处理、决策制定过程中过度信任和依赖AI的情况。例如,AI搜索技术凭借对自然语言的深刻理解,能够精准捕捉用户的查询意图,并依托用户的历史搜索记录、点击行为等数据,直接呈现高度个性化的搜索结果。在这一过程中,用户虽享受到前所未有的便捷与高效,却也可能不自觉地减少对多样化信息源的主动探索与独立评估,无形中加剧了信息茧房与回音室效应的风险,进而削弱社会信息生态的透明度与多元性^[2]。长此以往,用户可能逐渐丧失主动寻找不同观点和进行深度思考的能力,最终对个体的批判性思维与创新能力产生不利影响。

当算法和模型成为人们决策的依据,当自动化系统代替人类进行复杂的思维工作时,人类是否还能保持独立判断和批判性思考的能力?因此,AI认知依赖关乎个体如何高效而健康地利用技术进步带来的便利,更关系到个体认知能力的培养和维持,深入理解AI认知依赖的定义、特点和演化,对于我们指导未来人智交互技术的发展、制定相关政策和进行教育实践具有重要意义。然而,现有研究主要集中于AI技术的发展和应用,或是探讨AI的社会、伦理问题,对于AI认知依赖的成因、影响以及应对方法的综合研究尚不足。基于此,本文旨在通过系统性的分析,界定人智交互下的AI认知依赖现象,揭示其背后的深层逻辑和成因,并探讨潜在影响和后果。同时,本文还将提出一系列应对策略,以期为AI技术的健康发展提供理论支撑,为政策制定者、技术开发者和社会公众提供有益的参考,共同推动构建一个公正、可持续和以人为本的AI应用生态环境。

二AI认知依赖的定义与类型

(一) AI认知依赖是基于认知信任逐渐形成的心理状态

在心理学领域,认知依赖指的是个体在信息处理、决策制定和问题解决过程中对外部信息源的依赖^[3],可进一步细分为对知识的直接采纳和对解决策略的采用两种形式^[4]。这种依赖关系的形成通常基于两个核心因素:一是个体认为自身缺乏完成特定任务的能力或资源;二是外部信息源(如书籍、专家意见或计算工具)提供了更有效的解决方案。随着AI技术的发展和生成式AI工具的应用,这种依赖现象已经演进到一个新的层面———AI认知依赖。

AI认知依赖指的是个体在日常生活、工作或决策过程中应用人工智能(AI)技术时,逐渐形成的对AI系统的过度信任和依赖的心理状态。这种依赖源于AI系统的高效性、智能化、个性化以及无处不在的可用性等特征,这些特征使得个体倾向于将更多的认知任务外包给AI,从而减少处理信息和解决问题的时间和精力成本。与传统认知依赖相比,AI认知依赖具有几个显著的新特点。首先,它的普遍性显著增强,AI技术的广泛应用意味着几乎在所有生活和工作领域都可能出现认知依赖现象。其次,AI技术的自动化和互动性增强了其作为依赖对象的吸引力,使个体更容易在不知不觉中形成依赖。最后,AI系统的决策过程往往较为复杂且缺乏透明度,^[5]这可能加剧个体的盲目信任,进一步强化认知依赖。

(二) AI认知依赖在不同功能和场景下存在多种形式

AI认知依赖具有多样性,从功能角度出发,可将其分为决策性依赖、信息处理依赖和日常任务依赖。决策性依赖指个体在重要决策过程中信赖AI的判断;信息处理依赖反映了个体在面对海量数据和复杂信息时,过度依赖AI进行筛选、整理和解释;日常任务依赖则指个体在生活中依赖AI完成例行公事的现象。从应用场景的角度出发,AI认知依赖的表现可分为个人生活依赖、工作环境依赖和社交互动依赖。个人生活依赖体现在使用智能设备管理日程、智能家居控制等方面,工作环境依赖则涉及职场中对AI的依赖,如数据分析、报告生成等。社交互动依赖则是指个体利用AI进行社交互动和情感交流,这可能影响真实人际关系的质量。这些功能和应用场景的依赖不仅改变了个体的行为模式,还可能深刻影响个体的心理状态和社会关系。

三AI认知依赖的成因

AI认知依赖的成因是一个多维度的问题,其背后涉及复杂的技术特性、心理动机以及社会文化背景,即这种依赖并非偶然,而是由AI技术本身的设计理念、人类的心理需求以及社会环境共同作用的结果。理解这些成因对于我们合理利用AI技术,避免过度依赖,以及保护和促进个人福祉具有重要意义。

(一)技术易用性与有用性为AI认知依赖埋下基础

技术因素在AI认知依赖的形成中起着决定性作用。首先,AI技术的易用性极大地降低了用户的使用门槛,使得非技术背景的用户也能轻松地利用AI工具完成各种任务。^[6]这种易用性不仅来源于直观的用户界面设计,还包括个性化的用户体验和自适应的自然语言交互系统。其次,AI技术的自动化特性使得它能够无须人工干预即可完成诸如数据分析、内容推荐等复杂任务。这种自动化不仅提高了任务执行的效率,也促进了用户对AI的依赖,尤其是在那些需要处理大量数据或需要持续监控的场景中。此外,人们往往会表现出“算法欣赏”,即更愿意相信算法给出的建议。^[7]同时,AI系统用于决策和预测的结果准确性往往超过人类^[8-9]。虽然AI系统有着高度的复杂性和不透明性,但在其被广泛报道和推崇的情况下,人们开始信任AI技术提供的解决方案,并将个体的决策和认知行为外包给AI,因此逐渐形成了对AI的依赖。

(二)心理需求与认知信任为AI认知依赖提供驱动力

心理因素在AI认知依赖的形成中同样占据重要位置。人们天生寻求效率和避免劳累的心理使得AI技术的便捷性和高效性具有极大吸引力。习惯形成是AI认知依赖中的一个关键心理因素,^[10]随着时间的推移,个体可能逐渐习惯于用AI来完成任务,并最终转化为依赖。此外,认知负荷理论指出,个体倾向于通过外部辅助来减轻认知负荷。^[11]AI技术在处理复杂信息和提供决策支持方面的能力,能够满足个体减轻认知负荷的需求,从而促进了个人对AI的认知依赖。信任和满意度也是重要的心理因素^[12],个体对AI系统的信任建立在对其性能和可靠性的感知上,高度的信任和满意可以促进依赖的形成。然而,过度的信任可能导致人们对AI判断的盲目接受,忽视了自身的批判性思考能力。

(三)社会期待与文化价值观为AI认知依赖注入催化剂

社会因素在AI认知依赖的形成过程中起到了催化剂的作用。随着AI技术的普及,社会对个体使用这些技术的期望日益增加。这种期望不仅来自工作场所,也渗透到了日常生活中。社会规范和压力促使个体更频繁地接触甚至依赖AI,以满足社会期望或维持社会地位。文化背景也对AI认知依赖的形成有着深刻影响,不同文化对技术的接受度和依赖态度存在差异。在一些文化中,高度利用新技术被视为进步的象征,对AI技术的掌握程度则成为判断人才水平的标准。^[13]此外,社会的快速变化和人们对效率的追求也促进了AI技术在各个领域的应用,从而加剧了个体对这些技术的依赖。

(四)经济与教育环境等外部因素在不同程度上影响AI认知依赖

除技术、心理和社会因素外,AI认知依赖的形成还受到一系列其他因素的影响,这些因素在不同程度上加深了个体对AI的依赖性。例如,对于寻求最大化资源利用的个体或企业用户而言,成本效益是采用AI技术的主要驱动因素之一。首先,AI技术能够提供高效的解决方案,减少人力成本,提高生产效率,这使得人们在经济上依赖AI成为合理的选择。其次,个体的技术教育水平和对AI能力及其局限性的认识程度,也是影响AI认知依赖形成的因素。在教育资源丰富、科技教育普及的环境中,个体更有可能发展出对AI技术的健康使用习惯,减少不必要的依赖。相反,缺乏AI和科技相关教育的个体可能因为不了解AI的局限性而形成不适当的依赖。

总体而言,AI认知依赖的形成是一个多因素交织的过程,技术因素通过提升AI的易用性和有用性来直接促进依赖的形成^[14];心理因素从个体内在的需求和心理状态出发,解释了个体为何倾向于形成对AI的依赖;社会因素则从外部环境和文化背景的角度,展示了社会对个体形成AI认知依赖的推动作用,经济动机和教育背景等其他因素也在AI认知依赖的形成中发挥着重要作用。这些因素的相互作用构成了一个复杂的生态系统,影响着个体和社会对AI技术的使用和依赖。

四AI认知依赖的后果

随着人工智能技术融入日常生活和工作的各个方面,其带来的便利性无疑极大提高了个体的工作效率和生活质量。然而,人们在享受这些便利的同时,过度依赖AI可能引发一系列的后果,触及个体的认知、心理、价值观、社会互动习惯以及个人隐私安全等多个维度。^[15]理解这些后果对于评估AI技术的长期影响、制定相关政策和干预措施至关重要。

(一)削弱认知决策能力

首先,认知能力的退化是AI认知依赖最直接的后果之一。随着个体越来越依赖AI来执行日常任务,传统的记忆技能和空间认知能力可能会逐渐退化。这种技能的丧失不仅影响个体的自立能力,也可能在AI服务不可用时造成个体的困扰或不便。此外,过度依赖AI进行信息筛选和数据支持可能导致个体在处理复杂问题时过于依赖外部信息,减少了内部认知处理的机会,从而削弱了批判性思考和创造性解决问题的能力。其次,决策能力的削弱是AI认知依赖的另一后果。当个体习惯于在日常生活决策以及其他复杂和重要领域中接受AI系统提供的解决方案时,可能会忽视自己的直觉、经验和价值判断,并逐渐丧失评估信息、权衡选择并做出独立决策的能力,导致在关键时刻无法进行独立和合理的决策。

(二)引发心理健康问题

AI认知依赖能够影响个体对自身完成特定任务或应对挑战的能力信念,即自我效能感。合理使用AI辅助可以增强个体面对复杂问题的处理能力,提高自我效能感。然而,当个体习惯于依赖AI完成任务,他们可能会对自身能力产生怀疑,导致其在没有AI辅助时感到无助或缺乏任务执行的信心。此外,AI认知依赖会引发个体严重的心理健康问题。过度依赖AI的个体在面对技术故障或无法访问AI时,可能会感到焦虑和无助,甚至无法进行正常的工作和生活。这种依赖性的心理状态不仅影响个体的情绪和福祉,还会影响社会技能的发展和维持。

(三)挑战现有文化价值观

AI认知依赖引发了社会对知识的获取、处理和传播方式的变化,促进了一种以技术为中心的文化价值观,其中AI解决方案被视为应对各种生活挑战的首选路径。这种文化倾向加强了个体对效率和便利性的追求,有时甚至超越了对人文关怀和社会责任的考虑。例如,人们可能更倾向于通过AI技术获取快速答案,而忽视了深度学习和反思的价值。此外,AI技术的普及还可能导致知识和经验的同质化,因为大量个体依赖相同的算法驱动的信息源,减少了多元思想和观点的交流,不利于人类传统文化的传承和发展。

(四)激发交互方式变革

AI认知依赖会导致社交习惯的改变,进而降低社会关系的质量。^[16]具体表现为个体越来越多地依赖AI驱动的平台和工具来进行社交互动和情感支持,如将AI聊天机器人视为真实伙伴,虽然在一定程度上增强了沟通的便捷性,但也会导致个体的社会交往能力下降,削弱其深层次、面对面交流的技能和欲望,进而引发孤独感和社交隔离。长此以往,这种变化可能导致个体间社会关系的表面化,以及情感联系的弱化,进而影响社会凝聚力。

(五)催生多重安全风险

AI认知依赖还可能引发公共和私人生活领域的隐私安全问题,加剧网络安全的威胁。^[17]随着人们在健康、安全监控甚至是情感陪伴方面越来越依赖AI技术,个人隐私和数据安全的问题变得日益突出。个体在与AI系统的交互中可能会无意地将大量个人信息和敏感数据暴露给服务提供商,增加了数据被非法访问、滥用或篡改的风险。^[18]此外,AI系统本身的安全漏洞也可能被黑客利用,导致恶意软件的传播、个人信息的盗窃以及对关键基础设施的攻击。

综上所述,AI认知依赖的后果是多方面的,从影响个体的认知决策能力和心理健康,到挑战文化价值观、重塑社会互动方式,再到引发隐私安全等问题。面对这些复杂的后果,我们需要跨学科的合作和全社会的共同努力,通过教育、政策制定和技术创新来减轻负面影响,引导AI技术的健康发展,确保技术进步能够造福全人类。

五AI认知依赖的应对策略

AI技术的发展和应用应当遵循科技伦理,并以促进人类福祉为前提。因此需要在确保技术进步的同时,采取措施减轻AI认知依赖的负面影响,在增强对于AI的认知信任、进行合理认知外包和避免过度认知依赖之间找到平衡,营造一个健康、包容和可持续的社会环境。

(一)加强AI教育,提高公众意识

在应对AI认知依赖的过程中,通过教育提高公众的AI素养显得尤为关键。^[19]这不仅包括对AI技术基础知识的普及,更重要的是培养公众对这些技术背后工作原理的理解、对其应用场景的认识,以及对由此可能引发的社会、伦理问题的深刻反思。^[20]教育的目标是使公众不仅能够使用AI技术,而且能够批判性地评估这些技术对个人生活和社会发展的影响。这要求教育系统通过课程设计、研讨会、公开课等形式,^[21]为不同年龄段和社会背景的人群提供全面的数字素养和批判性思维培训。^[19]通过AI教育,公众可以更加主动地识别AI技术的潜力和局限,理性地看待AI带来的变革,从而减少无谓的依赖和可能的负面影响。

同时,提升公众对AI伦理及其社会影响的认识是教育不可忽视的一环。随着AI技术在决策中的角色日益增加,其道德和社会责任问题也日益突出。我们应深入探讨如何在享受AI带来便利的同时,保护个人隐私、维护数据安全、促进公平正义。这就要求学校、教育机构、政府、科技企业和社会团体共同参与和支持,以构建一个既能够充分利用AI技术带来的机遇,又能够有效应对其挑战的社会,从而在技术和人文之间找到平衡,使社会向着更加健康、公正和可持续的未来迈进。

(二)合理利用政策和法规

合理利用政策和法规是应对AI认知依赖的关键措施之一。我们应当通过制定和执行明确的法律框架来引导AI技术的健康发展,并保护个体免受其潜在的负面影响。首先,有关AI使用的科技伦理准则应当明确界定AI技术开发和应用中的可接受行为,强调算法透明度和公平性等关键问题,促使技术开发者和应用商在设计AI系统时考虑伦理和社会责任。其次,针对数据保护和用户隐私问题,需要通过法律手段确立数据收集、处理和使用的明确规范,为用户提供充分的知情权和控制权,以增强公众对AI技术的信任和接受度,保障个人数据安全和用户隐私不被侵犯。此外,应逐步完善AI技术的监管框架和评估机制,对AI系统的性能和社会影响进行定期评估,建立“前瞻式”治理机制以防范AI技术的负面后果。^[22]通过这些措施,我们可以为AI技术发展提供伦理和法律指引,为社会和个体提供坚实保护,减轻AI认知依赖带来的风险,确保技术进步造福全人类。但同时也应避免法规过于严苛而抑制科技创新动力,阻碍AI技术的发展。

(三)“用AI研究AI,用AI治理AI”

“用AI研究AI,用AI应对AI”策略旨在利用AI自身的能力来理解、监管、优化和安全地应用AI技术。首先,用AI研究AI可以增进个体对AI技术本质的理解,识别其潜在的偏差与不公平性,从而有助于平衡用户对AI技术的信任度和依赖程度,减轻对AI的过度依赖。除了技术层面,利用AI进行社会和心理学研究,分析人类对AI的依赖性及其背后的心理机制,也是解决AI认知依赖问题的关键。相关研究成果可以为AI系统的设计和实施提供指导,使其更好地适应用户的需求,同时避免其引发过度依赖。其次,用AI治理AI则是通过开发AI辅助工具以减轻人类对AI的依赖,为人类提供关于如何安全、负责任地使用AI的指导。

六结语

AI技术的便捷性和高效性使其迅速渗透到生活的方方面面,人们在享受技术红利的同时,也逐渐将更多的认知和决策权交给AI,进而催生了一种新的社会现象———AI认知依赖。本文对这一现象进行了深入探讨,界定了其核心概念与类型,剖析了其形成机制以及潜在风险,并提出了相应的应对策略。本文发现,AI认知依赖源自个体对于AI的认知信任和长期的认知外包行为,它不仅会改变个体的思维方式和行为习惯,更会对其心理健康、社交方式、隐私安全乃至人类文化价值观产生深远影响。为了应对这一挑战,本文提出了一系列策略,包括加强AI教育、合理利用政策和法规来规范和引导AI技术的发展,以及利用AI技术自身来监管和优化AI应用。这些策略的实施需要政府、企业、教育机构和社会的共同努力和协作,以确保技术进步与社会福祉之间的平衡。