拥抱以人为本的方法 (3)

介绍，而不是用 AI 的伦理含义来让人感到不知所措。在我与新兴技术打交道的几十年里，我从未遇到过比 AI 更能引发复杂伦理问题的事物。然而，我设计这本书是为了提供一个关于 AI 的通俗易懂介绍，而不是对这些问题的详尽探讨。我们迫切需要对 AI 的风险、影响以及下游效应有更广泛、更深入的理解。本书将为你奠定理解的基础，但它并未涵盖你应该了解的关于如何负责任地使用 AI 的一切。我的希望是，你会受到启发而进行更深入的探索——一个很好的起点是我配套网站上提供的额外资源，它们更全面地探讨了这一关键主题。

为你提供快速掌握这些内容的路径。我的首要任务是帮助你立即开始以能够为你带来真正价值的方式使用 AI 工具，我鼓励你选择自己的速度和深度来学习这些材料。如果你想立即投入，请直接跳到第三部分的三步 A3 框架，并将其与该章节中提到的我在网站上提供的练习集配合使用。如果你希望立足当下，理解此刻正在发生的事情，请花时间也阅读第一部分和第二部分。如果你正在以团队形式阅读本书，请确保不要跳过第十六章，因为它将为你提供一些有用的建议来支持你团队的学习之旅。整本书设计得便于略读，这样你就可以快速找到并深入你最感兴趣的部分。

无论你选择以何种方式接触这些材料，你已经迈出了最重要的一步：决定更好地理解并驾驭 AI 的潜力。

4. 最重要的是，负责任地使用 AI

每个人都可以借助 AI 提升自己创造的能力。但并非每个人都会将这种新力量用于善的目的。正如自人类诞生以来的任何工具——从石头和钢铁到互联网——AI 将同时被用于正面和负面的目的。我们已经看到不良行为者利用 AI 来放大其有害影响，而与此同时，其他人则利用它来推进我们共同面临的一些最棘手问题的解决方案。

一些 AI 的使用划出了明确的伦理界限——对比一下研究人员加速癌症研究与犯罪分子自动化实施复杂欺诈。但在你的日常生活中，你可能会面临更微妙的选择和更复杂的伦理困境。

如果 AI 启发了你最初的想法，它是否应该被引用？学生在独立写作论文之前，将 AI 作为思考伙伴来使用是否符合伦理？如果你的同事正在使用 AI 产出更出色的工作，但你们公司关于 AI 使用的政策尚不明确，那该怎么办？应该提拔他们、惩戒他们，还是只是要求他们透明地分享他们借助 AI 的方法？

我们正在经历我所谓的"过渡时期"——一个我们的传统系统和伦理框架尚未跟上这一颠覆性技术变革的时期。虽然 AI 已经发展了许多年，但广泛接触复杂 AI 所引入的复杂挑战是全新的。我们缺乏指导原则和社会规范来应对这些灰色地带，这项技术的能力和传播速度已经超过了我们人类、组织和监管框架。AI 可能会让我们经历一生中劳动领域最动荡的变革时期之一。但我们的世界也面临着诸多棘手的挑战，如粮食不安全、环境退化、心理健康危机、水资源短缺、网络安全威胁以及大流行病应对准备，我们确实需要一些超人类的能力来帮助我们解决这些问题。显而易见的是，AI 是一个极其复杂的话题。

即刻开始，即使尚未完全清晰

每一波重要的新技术都带来了前所未有的机遇——以及我们并未完全准备好应对的极其困难的问题。甚至我们今天视为相当基础的技术——比如电力——在引入时也带来了恐惧和兴奋。[i] 但 AI 的力量——加上其惊人的发展速度——已经使其带来的机遇和问题比我们经历过的任何其他技术浪潮都更加突出。我们将如何应对这些问题，以及这在多年后对我们意味着什么，目前尚不明晰，而且在一段时间内仍将如此。但是，如果你等待尘埃落定，等待未来变得清晰，你将在这片尘埃中被抛在身后。

我致力于帮助人们利用 AI 来提升学习、创造力和认知能力，使他们不会在这个新时代中被抛在身后。由于这个领域发展迅速，这项工作意味着即使我们对如何负责任地使用 AI 的理解仍在演变，也要勇于投入。我无法就这项技术提出的所有伦理问题为你提供具体的指导，因为作为一个社会，我们尚未找到答案，而且前方还有很多工作要做。我能告诉你的是，人人可及的 AI 的出现给每个使用这些工具的人带来了高度的道德义务，要求我们在考虑在哪里、何时以及如何使用它们时保持辨别力和审慎态度。

不要将权威让渡给 AI……暂时还不行：让你自己牢牢坐在驾驶席上。虽然 AI 可以为你的选择提供信息并增强其效果，但在我们努力更好地理解、治理和使用这些强大系统的过程中，你的判断力和监督仍然至关重要。不要将重要决策委托给 AI，也不要让它的自信说服你走向一个你感觉不对的方向。我必须强调，对于学生来说，这意味着你要将自己的工具使用限于支持学习，而不是替你完成工作，但这也要求你与学校管理层合作，了解他们如何评估 AI 的伦理使用。

践行AI透明度：坦诚说明你在工作中使用AI的环节与方式。在当今世界，越来越难以分辨某物是人类还是机器所创造，因此透明度对于建立对你工作的信任至关重要。

对AI的缺陷保持警觉：AI因"幻觉"（即凭空捏造）、偏见以及有缺陷或不完整的输出而臭名昭著。保持批判眼光、避免盲目信任AI生成的内容或结论至关重要。通过人工审查、事实核查和批判性思维，以负责任地应对这些缺陷。