不是关于AI能为我们做什么，而是我们能为AI做什么

大多数人通过单向视角看待人工智能（AI）。这种技术仅仅是为了服务人类，实现新的效率、准确性和生产力水平。但是，如果我们忽略了等式的另一半呢？如果我们这样做，是否会放大技术的缺陷？

AI仍处于初期阶段，仍面临着推理、数据质量和理解概念如信任、价值和激励等方面的重大限制。当前能力和真正的“智能”之间的差距很大。好消息是，我们可以通过成为AI的积极合作伙伴而不是被动消费者来改变这一点。

人类掌握着智能演化的钥匙，通过提供更好的推理框架、质量数据和信任桥梁。因此，人和机器可以并肩合作，实现双赢——更好的合作产生更好的数据和更好的结果。

让我们考虑一下更协同的关系可能是什么样子，以及如何作为合作伙伴，实现有意义的合作，造福AI方程的两边。

人与机器之间的必需关系

AI无疑擅长分析大量数据和自动化复杂任务。然而，这种技术在思考方面仍然存在根本性局限。首先，这些模型和平台在其训练数据之外的推理方面存在困难。模式识别和统计预测并不是问题，但我们认为理所当然的语境判断和逻辑框架更难以复制。这意味着AI在面对细致入微的场景或道德判断时往往会失灵。

其次，存在“垃圾输入，垃圾输出”的数据质量问题。当前模型是在大量信息的基础上训练的，包括有意和无意的信息。未经验证或有偏见的信息被使用，无论是否有适当的归属或授权，导致未经验证或有偏见的AI。模型的“数据饮食”因此是值得怀疑的，最差的情况下是杂乱无章的。可以这样思考这个影响：如果人类只吃垃圾食品，我们会变得迟钝和缓慢。如果代理只消费版权和二手材料，其性能也会受到影响，输出不准确、不可靠和一般，而不是具体的。这仍然远远落后于自治和主动决策的承诺，这是下一波代理的特点。

关键是，AI仍然无法区分它与谁和什么交互。它无法区分对齐和不对齐的用户，难以验证关系，无法理解信任、价值交换和利益相关者激励等概念——这些是人类交互的核心元素。

AI问题与人类解决方案

我们需要将AI平台、工具和代理视为不仅仅是仆人，而是我们可以帮助训练的助手。首先，让我们看一下推理。我们可以引入新的逻辑框架、道德指南和战略思维，这些是AI系统无法独自开发的。通过深思熟虑的提示和仔细监督，我们可以用人类的智慧来补充AI的统计优势——教他们识别模式并理解使这些模式有意义的语境。

同样，人类可以策划更高质量的数据集，这些数据集经过验证、多样化和以道德方式获取。

这意味着开发更好的归属系统，其中内容创作者因其对训练的贡献而得到认可和补偿。

新兴框架使得这一点成为可能。通过在一个旗帜下统一在线身份，并决定他们是否以及如何共享信息，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，通过在区块链上跟踪此信息，用户和模型制作者可以看到信息来自哪里，并适当地补偿创作者提供此“新油”的贡献。这就是我们如何为用户的数据做出贡献并让他们参与信息革命的方式。

最后，弥合信任鸿沟意味着为模型提供人类的价值观和态度。这意味着设计能够识别利益相关者、验证关系和区分对齐和不对齐用户的机制。因此，我们帮助AI理解其操作语境——谁从其行为中受益，什么贡献于其发展，以及价值如何在其参与的系统中流动。

例如，具有区块链基础设施支持的代理在这方面做得很好。它们可以识别和优先考虑通过声誉、社会影响力或代币所有权在生态系统中表现出投入的用户。这样，AI就可以通过给具有真实投入的利益相关者更多权重来对齐激励，创建一个基于参与程度的决策参与的治理系统。因此，AI更深入地理解其生态系统，并可以做出明智的决策，受到真正利益相关者关系的影响。

不要忽视AI中的人类元素

关于这一技术的崛起及其威胁对行业和工作产生影响，已经有很多讨论。然而，通过建立护栏，可以确保AI增强而不是取代人类体验。例如，AI最成功的实现并不是取代人类，而是扩展了我们可以共同完成的内容。当AI处理常规分析，而人类提供创造性方向和道德监督时，双方都贡献了他们独特的优势。

当做得正确时，AI承诺提高人类过程的质量和效率。但是，当做得不正确时，它受到可疑的数据源的限制，并且模仿智能而不是真正的智能。确保这些模型变得更智能，并且我们的价值观、判断和道德仍然是其核心，是我们——人类方程式的一部分的责任。

信任对于这一技术成为主流是不可协商的。当用户可以验证其数据的去向、查看其使用方式以及参与其创造的价值时，他们成为愿意的合作伙伴，而不是勉强的对象。同样，当AI系统可以利用对齐的利益相关者和透明的数据管道时，它们变得更加值得信任。反过来，它们更有可能获得我们最重要的私人和专业空间的访问权限，创造一个更好的数据访问和改进结果的飞轮。

因此，在进入AI的下一个阶段时，让我们专注于用可验证的关系、质量数据源和精确的系统连接人和机器。我们应该问的不是AI能为我们做什么，而是我们能为AI做什么。