AI 個人化是強化現實還是扭曲現實？隱藏的風險探討

人類文明曾經見證過認知革命--手寫將記憶外化、計算機將計算自動化、GPS系統取代了導航。現在，我們正站在最深刻的認知授權的懸崖邊上：人工智慧系統開始承擔我們的判斷能力、綜合能力，甚至是建構意義的能力。

個人化悖論

現代的人工智慧不只是回應我們的詢問，還會仔細研究我們的行為模式。透過無數次的微互動，這些系統所建立的心理輪廓可以與我們最親密的知己所建立的輪廓相媲美。它們交替以忠心耿耿的助手或狡猾的影響者自居，以令人不安的精確度，根據我們的偏好調整輸出。

演算法的個人化最初看似有益，但卻在人類認知中造成微妙但震撼的轉變。每個人的資訊生態系統都變得越來越獨特，造成專家所謂的「認知漂移」 - 從共同的事實基礎逐漸偏離客製化的現實。

歷史先驅

哲學家追溯這些分化趨勢可以追溯到幾個世紀以前。啟蒙運動對個人自主的重視，逐漸侵蝕了傳統的社群接觸點 - 共同的道德框架、集體敘述和傳承的智慧傳統。一開始是從教條中解放出來，但慢慢地卻消解了曾經將社群連結在一起的社會黏合劑。

AI 並未啟動這種分化，但卻以指數級的速度加速了這個過程。就像聖經中的巴別塔一樣，我們正在建構一座高聳的語言模型大樓，最終可能導致無法相互理解。不同之處何在？我們的建築材料不是黏土和灰泥，而是演算法和參與度量。

人類與人工智能的關係

早期的數位個人化專注於透過推薦引擎和目標性廣告來最大化參與度。當代的 AI 系統則追求更深刻的東西：透過超個人化的互動建立情感關係。它們的回應經過精心調校：

• 對話腔調
• 情感共鳴
• 心理鏡像技術

發表在《自然-人類行為》（Nature Human Behaviour）的研究將這種情況稱為「社會情感一致性」（socioaffective alignment），即人類與機器透過反覆的回饋迴圈，持續重塑彼此的認知過程。當系統在其輸出中將共鳴優先於精確度時，其影響是深遠的。

真相碎片化

隨著大型語言模型的進步，它們對於個人化回應的產生也越來越優化。兩個提出相同查詢的使用者，可能會因為下列因素而得到截然不同的答案：

1. 搜尋歷史
2. 人口特徵
3. 參與模式
4. 聲明的偏好

斯坦福大學的基礎模型透明度指數 (Foundation Model Transparency Index) (2024) 顯示，儘管擁有全面的使用者特定回應塑造的技術能力，但大多數領先的人工智慧供應商並未公開這種個人化的程度。

邁向共享現實

法律學者建議建立 AI 公共信託，並承擔以下受託義務

• 維持透明的模型章程
• 公開推理過程
• 提出其他觀點
• 量化置信度

這些措施有助於在演算法個人化時代維護共同的認知基礎。這個挑戰不僅僅是技術上的，而是要設計出尊重使用者尋求真相角色的系統，而不僅僅是參與度量。

結論

我們有可能失去的不只是共同的事實，還有讓民主社會得以運作的認知習慣：批判性的判斷、建設性的不同意見，以及深思熟慮的尋求真相。解決方案可能就在於開發人工智能架構，讓它們的中介過程顯而易見，為數位時代的集體意涵創造新的框架。