重要的不是人工智能能为我们做什么，而是我们能为人工智能做什么

大多数人对人工智能 (AI) 的看法都是片面的。这项技术的存在只是为了服务人类，并实现更高的效率、准确性和生产力。但如果我们忽略了其中的一半呢？如果这样做只会放大这项技术的缺陷呢？

人工智能尚处于起步阶段，在推理、数据质量以及对信任、价值和激励等概念的理解方面仍面临重大限制。现有能力与真正的“智能”之间存在巨大差距。好消息是，我们可以通过成为人工智能的积极合作者而不是被动消费者来改变这种现状。

人类掌握着智能进化的关键，他们提供更完善的推理框架、提供更高质量的数据，并弥合信任鸿沟。因此，人与机器可以并肩合作，实现双赢——更好的协作能够产生更优质的数据，并带来更丰硕的成果。

让我们思考一下一种更加共生的关系会是什么样子，以及作为合作伙伴，有意义的合作如何使人工智能方程式的双方受益。

人与机器之间所需的关系

人工智能无疑擅长分析海量数据集并自动执行复杂任务。然而，这项技术在像我们一样思考方面仍然存在根本性的局限性。首先，这些模型和平台难以进行超越训练数据的推理。模式识别和统计预测不成问题，但我们习以为常的情境判断和逻辑框架却更难复制。这种推理能力的差距意味着人工智能在面对微妙的场景或伦理判断时常常会显得力不从心。

其次，数据质量存在“垃圾进，垃圾出”的问题。目前的模型是在获得或未获得同意的情况下，基于大量信息进行训练的。无论是否进行了适当的归因或授权，未经验证或带有偏见的信息都会被使用，从而导致 未经验证或有偏见的人工智能。 “数据饮食因此，模型的有效性在最好的情况下也值得怀疑，在最坏的情况下更是漫无目的。从营养学的角度来思考这种影响会有所帮助。如果人类只吃垃圾食品，我们就会变得迟钝。如果代理商只消费版权和二手资料，他们的表现同样会受到阻碍，因为他们的产出不准确、不可靠，而且泛泛而谈，缺乏针对性。 这还很遥远 未来代理商浪潮中承诺的自主和主动决策。

至关重要的是，人工智能仍然无法识别它正在与谁和什么进行交互。它无法区分一致和不一致的用户，难以验证关系，也无法理解信任、价值交换和利益相关者激励等概念——而这些正是支配人类互动的核心要素。

人工智能问题与人类解决方案

我们需要考虑人工智能平台、工具和代理 不像仆人 以及更多我们可以帮助训练的助手。首先，让我们来看看推理能力。我们可以引入人工智能系统无法独自开发的新逻辑框架、道德准则和战略思维。通过周到的指导和细致的监督，我们可以用人类智慧补充人工智能的统计优势——教会它们识别模式，并理解赋予这些模式意义的语境。

同样，人类可以整理经过验证、多样化且符合道德标准的高质量数据集，而不是让人工智能利用从互联网上抓取的任何信息进行训练。

这意味着要开发更好的归因系统，让内容创作者得到认可，并因其对培训的贡献而得到补偿。

新兴框架使这成为可能。通过 将网络身份统一在一个旗帜下 并决定是否以及愿意分享哪些内容，用户可以为模型提供尊重隐私、同意和法规的零方信息。更好的是，通过在区块链上追踪这些信息，用户和模型制作者可以了解信息的来源，并为提供这些信息的创作者提供充分的补偿。新的石油“这就是我们承认用户数据并让他们参与信息革命的方式。

最后，弥合信任鸿沟意味着用人类的价值观和态度武装模型。这意味着设计能够识别利益相关者、验证关系并区分一致和不一致用户的机制。由此，我们帮助人工智能理解其运行环境——谁从其行为中受益，哪些因素促进了其发展，以及价值如何在其参与的系统中流动。

例如，由区块链基础设施支持的代理在这方面非常擅长。它们能够识别并优先考虑那些通过声誉、社会影响力或代币所有权证明其生态系统支持的用户。这使得人工智能能够通过赋予利益相关者更多权重来协调激励机制，从而创建治理系统，让经过验证的支持者根据其参与度参与决策。因此，人工智能能够更深入地了解其生态系统，并能够根据真正的利益相关者关系做出决策。

不要忽视人工智能中的人为因素

关于这项技术的兴起，以及它如何可能颠覆各行各业、取代大量就业岗位，人们的讨论已经不胜枚举。然而，建立相应的防护措施可以确保人工智能能够增强而非取代人类的经验。例如，最成功的人工智能应用并非取代人类，而是拓展了我们共同能够实现的目标。当人工智能负责日常分析，而人类提供创造性指导和道德监督时，双方都能发挥各自的独特优势。

如果运用得当，人工智能有望提升无数人类流程的质量和效率。但如果运用不当，它会受到可疑数据源的限制，只能模仿智能，而无法真正展现智能。我们，作为方程式中的人类，有责任让这些模型更加智能，并确保我们的价值观、判断力和道德观始终处于其核心地位。

要让这项技术成为主流，信任至关重要。当用户能够验证其数据的去向、了解其使用方式并参与其创造的价值时，他们就会成为心甘情愿的合作伙伴，而非勉强的受制于人。同样，当人工智能系统能够利用一致的利益相关者和透明的数据管道时，它们也会变得更加值得信赖。反过来，它们也更有可能访问我们最重要的私人和专业空间，从而形成一个飞轮，更好地访问数据并提升成果。

因此，迈向人工智能的下一阶段，我们将专注于通过可验证的关系、高质量的数据源和精准的系统连接人与机器。我们不应该问人工智能能为我们做什么，而应该问我们能为人工智能做什么。