AI让生活过于简单会带来什么后果？隐性心理成本不容忽视

大多数经常使用AI工具的人会说这些工具让他们的生活变得更轻松。这项技术承诺在工作和个人生活中简化并接管各种任务——无论是总结文档、起草交付物、生成代码，还是提供情感支持。但研究人员担心AI让某些任务变得过于简单，这将带来意想不到的代价。

在2月24日发表在《传播心理学》期刊上的一篇题为"反对无阻力AI"的评论文章中，多伦多大学的心理学家讨论了当AI从人类活动中移除过多努力时可能失去的东西。他们的论点围绕这样一个观点：阻力——困难、挣扎，甚至不适——在学习、动机和意义中发挥着重要作用。心理学研究长期表明，努力的参与可以加深理解并增强记忆，这有时被描述为"理想的困难"。

作者担心能够即时产生精美答案或高度响应对话的AI系统可能会绕过这些学习和动机过程。通过优先考虑结果而非努力，AI可能会削弱帮助人们发展技能、建立关系并在工作中找到意义的体验。

IEEE Spectrum采访了该论文的主要作者Emily Zohar，她是一名实验心理学博士生，讨论了她和合著者（心理学家Paul Bloom和Michael Inzlicht）为什么认为阻力很重要——以及更加以人为中心的AI设计方法可能是什么样子。

当您说"阻力"时，从认知和人际关系角度来看，您的意思是什么？

Zohar：我们将阻力定义为在追求目标过程中遇到的任何困难。在工作环境中，它涉及心理努力——思考和坚持，在一个问题上停留一段时间，这有助于巩固想法和创造过程。

在人际关系中，阻力涉及分歧、妥协、误解，一种自然的来回互动，你们并不总是意见一致，这有助于拓宽你的视野。即使是孤独感也很重要，它激励你寻找社交互动。因此，在社交环境中拥有这些负面情感和困难是重要的。

基于这个定义，您所说的"无阻力"AI是什么意思？

Zohar：无阻力AI指的是从认知和社交任务中过度移除努力。使用AI时，我们通常使用的方式是很容易从构思直接到最终产品。你让AI用一个提示解决某个问题，它就完成了整个任务。这是一个问题，因为它拿走了真正推动动机和学习的中间步骤，并且优先考虑结果而非过程。AI为你做了有意义的工作，而不是让你通过这些步骤。

有很多研究表明，使用AI的工作产品更好。这是有道理的，它拥有所有这些知识，但这确实让我们担心，因为它可能正在侵蚀一些本质的东西，这将带来长期后果。如果你面临同样的问题而AI被移除了，你就没有所需的知识来知道下次如何面对这个问题。

您认为移除阻力可能损害学习和关系。努力和挣扎在人类发展中发挥什么作用？

Zohar：在学习中，这个术语是"理想的困难"。这是努力和工作的想法，不是任何努力，而是可管理的努力。面对你能够克服的问题，但你必须在其中努力一点，这是阻力的关键想法。我们不希望你面对无法克服的问题。我们希望你努力工作，但仍然能够克服它。这有助于你真正消化信息并从中学习。

在人际关系中，你必须面对一些困难才能看到其他观点并从中学习，学会接受他人。如果你习惯了AI强化你所有的想法并阿谀奉承，当你进入现实世界时，你将不习惯看到其他想法。你不知道如何社交互动，因为你会期望人们总是站在你这边并同意你的观点。你不会学到生活并不总是完全按照你的期望进行，对话也不总是按照你想要的方式进行。

历史上许多技术都旨在减少努力：计算器、洗衣机、拼写检查。AI有什么不同？

Zohar：过去的技术主要专注于减少体力努力。我们不再需要去湖边洗衣服了。（过去的技术）拿走了那些不推动我们学习和成长的平凡任务，它们只是增加了不必要的障碍，占用了更重要任务的时间。

但AI正在从推动意义、动机和学习的创造性和认知过程中拿走努力。这是一个关键差异，因为它不是从对我们无益的任务中拿走阻力。它正在从对我们的发展真正重要和不可缺少的体验中拿走阻力。

是否存在AI已经在移除有益阻力的情况？减少阻力的影响可能会如何随时间显现？

Zohar：一个明显的例子是写作。人们越来越依赖AI起草从电子邮件到论文的所有内容，移除了许多有益阻力的实例。研究表明，当人们了解到回复是由AI编写的时，他们对回复的信任度降低，认为AI生成的产品不那么有创意和价值，并且在AI协助制作自己的工作产品时更难记住。将写作外包给AI剥夺了社交和认知阻力。

Vibe编码是另一个很好的例子。如果你是程序员，编码是推动你意义的核心。人们从工作中获得意义，如果你用AI替代这个，可能是有害的。无阻力AI的负面影响是它从对你作为一个人真正重要的事物以及你的技能中拿走阻力。

我非常担心的一个领域是青少年普遍使用AI。这是一个非常重要的发展期，需要学习和成长并找到你将遵循的道路。因此，如果你没有这些与工作和关系的努力互动来教你如何思考，这将产生长期的有害影响。他们可能无法以同样的方式批判性思考，因为他们以前从来没有这样做过。如果他们在如此年轻的年龄就转向AI寻求社交关系，这可能真的会侵蚀他们在那个年龄应该学习的重要技能。

什么是富有成效的阻力？

Zohar：阻力存在于一个连续体中。阻力太少，你得不到学习和动机。阻力太多，任务变得压倒性。富有成效的阻力恰好在中间，挣扎导致成就。它是努力的但可能的，它要求你批判性思考并在一个问题上工作一段时间或在过程中面对一些困难。

我们在论文中使用的一个例子是乘坐缆车和徒步登山的区别。它们都能到达山顶，但使用缆车，你得不到任何成长益处，而登山者的攀登涉及困难和成就感。它变得更像是一种体验和学习机会，而不是那个轻松乘坐缆车上去的人。

您设想AI有时会故意让人们放慢速度或要求他们自己完成部分工作吗？

Zohar：在行为科学中，思考默认选项是重要的，因为人们通常不会改变他们的默认设置。所以现在，AI的默认是给你答案并促使你继续深入研究。但我认为我们可以以不同的方式思考AI。也许我们可以让默认更具建设性。而不是直接跳到答案，它更像是一个过程模型，帮助你思考问题并在过程中教你，所以它更像是协作而不是答案的一站式商店。

这些系统的用户和开发它们的公司可能如何看待这样的设计转变？

Zohar：对于这些系统的制造商来说，最大的担忧是反弹。人们习惯于进去就得到答案，他们可能非常抗拒让他们为此付出更多努力的设计。但它可能会提供更多参与，因为你必须来回互动并一起找到答案。

最终我认为这必须来自制造这些模型的公司，如果他们认为（更多阻力的设计）会帮助人们。富有阻力的AI更像是一个长期产品。很难说这是否会激励公司改变他们的模型以包含适度的阻力。但从长远来看，我认为这将是有益的。

Q&A

Q1：什么是无阻力AI？它为什么会带来问题？

A：无阻力AI是指从认知和社交任务中过度移除努力的人工智能。它让用户可以通过一个提示就从构思直接到最终产品，跳过了推动动机和学习的中间步骤。这种设计优先考虑结果而非过程，可能削弱帮助人们发展技能、建立关系并在工作中找到意义的重要体验。

Q2：为什么说"阻力"对人类发展很重要？

A：阻力在学习和人际关系中发挥关键作用。在学习中，适当的困难被称为"理想的困难"，能够加深理解并增强记忆。在人际关系中，分歧、妥协等阻力体验有助于拓宽视野，学会接受他人。即使负面情感如孤独感也很重要，它激励人们寻找社交互动。

Q3：富有成效的阻力应该是什么样的？

A：富有成效的阻力位于连续体的中间位置——既不能太少也不能太多。它应该是努力但可实现的，要求人们批判性思考并在问题上工作一段时间。就像徒步登山与乘缆车的区别，前者虽然困难但能带来成长益处和成就感，而后者虽然轻松却没有学习和发展价值。