依賴AI的後果

 接管人類思考與決策

過度依賴AI 恐淪科技奴隸

人類9400多年來都活在匱乏當中，直至工業革命後發明各種機器和科技，才踏入大量生產、「衣食足」的時代。人類每一個新發明，都使人萎縮或喪失一種技能，英裔美國哲學家和作家、紐約大學哲學和法學教授奎邁安東尼阿皮亞（Kwame Anthony Appiah，1954—）在The Age of De-skilling一書中稱之為「去技能化」，但當人類過度依賴 AI，甚至帶來「構成式去技能化」，人的「本質」就會萎縮甚至喪失。

柏拉圖在《斐德羅篇》（Phaedrus）記述，科技之神發明了文字、獻給國王，指有了文字保存知識，人會變得更聰明。國王反駁：「發明技術的人，並不等同於能評估該技術利弊的人。」有了文字，人的記憶力會衰退，言說質素下降，辯證能力萎縮，乃至吸收的知識多了，便以為自己博學；此所以蘇格拉底畢生述而不作。

國王說對的是，未有文字時，人類有的是口語文化，文字使人類進入書寫文化，兩種文化的差別，本文不述；錯的是，文字和書寫文化促進了文明的發展。換句話說，每一次的「去技能化」都提高了人類的生活水平。

去技能化喪失本質

舉例：有調查顯示，19名內窺鏡醫生得AI協助，為逾2000個病人做大型大腸鏡檢查，「腺瘤偵測率」（ADR）的確比純用人偵測提升了；3個月後，該19名醫生不用Al協助做大腸鏡檢查，ADR竟下降了6%。長此不用AI，內窺鏡醫生的偵測能力會否持續下降呢？未有進一步調查，無法確定。令人擔憂的是，有朝一日沒有Al協助，內窺鏡醫生會否難以準確偵測呢？若然，那AI有異常或出錯時，內窺鏡醫生能否發現呢？

Al帶來的並非過去簡單的「去技能化」，而是阿皮亞說的「構成式去技能化」（Constitutive de-skilling）。以往的工具：卷軸、書籍、報章、雜誌等等，改變了人類儲存記憶和知識的方法、思考和溝通的方式，但只增不減人類的思考、感知和想像的能力；Al不同，它不單儲存的資訊和知識遠比人類豐富，而且它還會介入我們的思考、創作和決策，影響我們對某件事情的判斷。當我們要AI協助，它不再是客體，而是主體，就如奴隸主把勞動和生產交付奴隸。阿皮亞還表示，當人類過度依賴AI，由AI「接管大部分思考」時，亞里士多德所說「人之所以為人」的「本質」，就會萎縮甚至喪失。

阿皮亞擔心，當人愈來愈「構成式去技能化」後，「這不單會改變我們如何工作，甚至會改變我們是個怎樣的人。」如今，人類有4個選擇：

一、與AI或機械人協作，但保持人類的技藝，快速和準確的配合Al；

二、當監控員，先由AI或機械人執行任務並做出決策，人在旁監督其運作，一旦發現AI或機械人異常、出現問題或錯誤時，迅速介入，解決及修正它，若未能糾正錯誤，後果可能比人出錯更嚴重。

三、當創新者。在AI或機械人沒有充分知識的領域，例如道德判斷或制定新法律時，人類就要發揮創意；AI不是另一個愛因斯坦或圖靈，尚須人類「跳出框框思考」提出新問題、新研究、新知識和發明新科技。

四、保存傳統匠人和藝術家的技巧。AI或機械人可以模仿梵高，但不會成為另一個梵高、荷洛維茲、希治閣或草間彌生，甚至不可能是另一個名廚。AI或機械人只可以令人生活更便利輕省，但人類要得到幸福，還需要文化、藝術、情與愛、精神生活乃至提升心靈境界，這些都不是AI可以提供。

守護判斷力想像力

阿皮亞指出，無論選擇做那類人，都必須守護「人之所以為人」的判斷力（Judgment）、想像力（Imagination）與理解力（Understanding）。人的判斷，並非純工具理性的計算成敗得失，還會作出道德和價值的抉擇；AI僅在已有資料框架內進行模式匹配，人具備打破成規、無中生有的想像力，以及構想新意念的能力；理解力指判斷一件事情意義的能力。人類要經常使用此3種力，才能成為AI的管理人（Steward），疏於或放棄使用此3種能力，其「本質」就會萎縮甚至喪失。

在人機協作的時代，資訊和計算能力爆炸，技能只會不斷貶值，職業再不能成為身份認同。人類若失去「知道什麼真正重要」（Know what matters）的能力，就會淪為科技的附庸乃至奴隸矣！

腐蝕知覺

美國調查顯示，愈來愈多學生使用生成式 AI 工具，解決課業問題；也愈來愈多老師，會用 AI 檢測工具，檢查學生作業是否有抄襲。然而專家警告，當老師過度依賴不準確的檢查結果，反而不相信學生，恐面臨師生關係惡化的風險。
英國AI倫理學家與法律專家，現為倫敦國王學院講座教授希爾維德拉克洛瓦（Sylvie Delacroix）警告，人類過度依賴LLM（大型語言模型）和AI分析問題、提出建議和決策，會帶來兩個嚴重後果：

一是「規範性思考」（Normative Thinking）能力衰退；

二是「知覺萎縮」（Perceptual Atrophy）。
「規範性思考」是指我們面對價值與道德抉擇時，會思考「我應該怎樣做」，然後作出判斷及決定，小事如應打機或溫習功課，大事如應否轉工或離婚，均需要「規範性思考」才做決定；知覺指我們通過視、聽、觸覺等感官，接收、組織和解讀大自然、社會環境以及他人的資訊的能力。
德拉克洛瓦將人類的「規範性思考」能力比喻為「規範肌」（Normative Muscles）；我們日常生活中，無法避免使用「規範肌」，不然，我們就是俗語所謂「無腦」的人。當我們習慣了將分析、判斷、決策外判給LLM與AI的演算法時，便失去了鍛煉「規範肌」的機會，久而久之，導致「規範性思考」能力退化。
Al如何選取資料、分析、邏輯推理、得出結論，整個過程透明度低，令人不易檢測是否可信，亦難以反駁。此外，AI速度遠超人類，一兩分鐘已完成分析，給出單一、毫無歧義、邏輯嚴密的答案，乃至寫好一篇文章，人類無法匹敵乃至質疑，就容易如德拉克洛瓦說的「認知投降」（Cognitive Surrender），不假思索即完全相信了Al。久而久之，人放棄了自行求知，想得到什麼資訊便問Al。人一旦遇上一些不確定或前所未見的情況，如道德的兩難時，往往是人類發揮原創力與反省深思的契機。問AI，它給出的分析和答案，只會鏟除任何不確定性。久而久之，人類會「知覺萎縮」。
德拉克洛瓦指出，LLM和AI不單止帶來職場的「去技能化」，更腐蝕人類的「規範性思考」、知覺與創造力。