人工智能个性化是增强现实还是扭曲现实？探究隐藏的风险

人类文明曾经见证过认知革命--手写外化了记忆，计算器自动化了计算，全球定位系统取代了导航。现在，我们正站在最深刻的认知授权的悬崖边上：人工智能系统开始承担我们的判断能力、综合能力，甚至是构建意义的能力。

个性化悖论

现代人工智能不只是简单地回应我们的询问，它还细致地研究我们的行为模式。通过无数次的微观互动，这些系统所建立的心理档案可以与我们最亲密的知己所建立的档案相媲美。它们以忠实的助手或狡猾的影响者的形象出现，根据我们的偏好以令人不安的精确度调节输出。

这种算法个性化最初看起来是有益的，但却给人类认知带来了微妙而深刻的变化。每个人的信息生态系统都变得越来越独特，从而产生了专家们所说的 "认识漂移"--从共同的事实基础逐渐偏离定制的现实。

历史先驱

哲学家们将这些碎片化趋势追溯到几个世纪以前。启蒙运动对个人自治的关注逐渐侵蚀了传统的公共接触点--共同的道德框架、集体叙事和传承的智慧传统。一开始是从教条中解放出来的东西，慢慢地消解了曾经将社区联系在一起的社会粘合剂。

人工智能并没有引发这种分裂，但它却成倍地加速了这一进程。就像《圣经》中的巴别塔一样，我们正在建造一座高耸的语言模型大厦，最终可能导致无法相互理解。区别何在？我们的建筑材料不是粘土和灰浆，而是算法和参与度指标。

人类与人工智能的联系

早期的数字个性化侧重于通过推荐引擎和定向广告最大限度地提高参与度。当代的人工智能系统则追求更深远的东西：通过超个性化互动建立情感纽带。它们的回应经过精心调整：

• 对话腔调
• 情感共鸣
• 心理镜像技术

自然-人类行为》（Nature Human Behaviour）杂志上发表的研究将此称为 "社会情感一致性"--人类和机器通过迭代反馈循环不断重塑彼此的认知过程。当系统在输出中优先考虑共鸣而非准确性时，就会产生深远的影响。

真相碎片化

随着大型语言模型的发展，它们越来越多地针对个性化响应生成进行优化。两个提出相同查询的用户可能会因为以下原因而得到截然不同的答案：

1. 搜索历史
2. 人口统计学特征
3. 参与模式
4. 声明的偏好

斯坦福大学的《基础模型透明度指数》（2024 年）显示，大多数领先的人工智能提供商都没有披露这种个性化的程度，尽管他们拥有全面塑造特定用户响应的技术能力。

迈向共享现实

法律学者建议建立人工智能公共信托基金，承担以下信托义务

• 维护透明的模型宪法
• 公开推理过程
• 提出其他观点
• 量化置信度

这些措施有助于在算法个性化时代维护共同的认识论基础。我们面临的挑战不仅仅是技术上的，而是如何设计出尊重用户作为真理探索者的角色的系统，而不仅仅是参与度指标。

结论

我们有可能失去的不仅是共同的事实，还有使民主社会得以运转的认知习惯：批判性的辨别、建设性的分歧和审慎的求真。解决之道可能在于开发人工智能架构，让它们的调解过程显而易见，为数字时代的集体意义生成创造新的框架。