文／楊慧莉

AI時代，當有疑難雜症，許多人可能會求助於AI。然而，水能載舟，亦能覆舟，一旦把所有事都丟給AI決定，可能就不太妙了。計算社會科學家桑德拉‧馬茲洞悉AI有投人所好、窄化視野、削弱個性的傾向，但也並非沒有補救之道，只要我們懂得如何換個方式求助……

時代隱憂
怎麼選擇變少了？

桑德拉．馬茲（Sandra Matz）是有心理學和電腦科學背景的計算社會科學家。擁有劍橋大學博士學位的她，目前任教於哥倫比亞大學商學院。

過去十年，馬茲已發表五十多篇學術論文於全球領先的同行評審期刊。她的研究成果經常出現於眾多主流新聞媒體，包括《經濟學人》、《紐約時報》、《華爾街日報》等。此外，她也將自己的真知灼見透過社論、演講、上電視和諮商，分享給企業領導、政策制定者和閱聽大眾。

馬茲已因研究和教學獲獎無數，如SAGE早期學者生涯軌跡獎，也榮登著名商學院教育媒體 Poets&Quants 發布的 「全球最佳 四十歲以下四十大商學院教授」、《資本雜誌》「青年精英：四十位四十歲以下精英」等。

AI把人變枯燥

近年來，馬茲最關心的議題也是AI（人工智慧），但方向跟多數人有所不同。當大家擔心AI會散播錯誤資訊、搶飯碗時，她擔心AI會讓我們所有的人都變得很乏味。

馬茲解釋，這是因為我們愈將決定交給AI，愈容易放棄一些人性化的東西，如探索、冒險、有時讓我們自己都很驚訝的能力。

因此，她擔心如果人類少了發覺、意外發現的潛能，就會甘冒風險，讓自己變得愈來愈膚淺，不再有自己的個性和人性。

為了解釋她的觀點，馬茲舉世界上最早誕生的加盟連鎖冰淇淋店「31冰淇淋」為例。當你走進任何一家分店，會發現三十一種不同口味的冰淇淋，有巧克力豆、開心果、杏仁、檸檬雪酪等等。此時，你面對一個困難的抉擇，要挑自己的舊愛，如巧克力口味？還是時髦新奇口味？

馬茲指出，你現在所面對的選擇就是典型的兩難問題，科學家稱為「探索與利用權衡」：你要打安全牌，利用你清楚自己喜歡什麼？還是冒險，希望找到更好的口味？而我們的人生充滿這種取捨：是要老是光顧最喜歡的餐廳？還是試試轉角那間新開張的餐廳？每次都剪一樣的髮型？還是換個新式前衛的髮型？待在穩定的工作裡？還是找個比較有挑戰性的工作？

AI擅打安全牌

馬茲進一步說明，我們有不同的利用（已知）和探索（未知）偏好，但我們也都有演化的本能，能夠在兩者之間取得一定的平衡，因為對我們在非洲稀樹草原上的祖先來說，取捨其實很簡單：如果太打安全牌，就得冒著果樹萬一枯萎就得餓肚子的風險；如果太過於深入未知領域，又可能遭受毒害或被獅子吃掉。

她指出，幸運的是，對你我而言，今天的取捨比較跟生存無關，但我們的選擇仍受這種在小心與好奇之間維持平衡的本能控制。「如果你這一生都是在打安全牌，利用已知行事，你就不會失望，但也不會有機會進步和成長。如果你的一切作為都是發覺和探索，你就會累積無數的生命體驗，但也不會有機會利用你的學習心得。」

如此看來，真的就是這種於利用和探索之間的平衡能推動我們的成長，不僅是以一種物種，也是以一個個人來成長，「但那正是AI從中打亂的地方，因為AI討厭冒險」。

馬茲解釋，問題不在AI的演算法基因，而是我們倚賴用以導航這個世界的系統，從音樂串流平台「Spotify」到線上觀賞平台「Netflix」及聊天機器人「ChatGPT」，都是過度培訓成要優化利用已知功能。如果你聽歌看影片，表示喜歡，就是對AI的獎賞。「冒險、發覺和探索不在其程式建置裡。」

馬茲回到「31冰淇淋」的例子。她表示，如果有六成的人偏好「果仁糖奶香」口味的冰淇淋，AI就會推薦這款，「這不是AI缺乏想像，而是它少了激勵。打安全牌讓人免於失望，進而降低顧客流失率。」

AI妙用與缺失

馬茲坦承，這整件事也無可厚非。以她對心理學、電腦科學和企業之間關係的熟稔度，她明白以那樣的方式給予AI回饋是很有價值的。某種程度而言，這種演算法因為聚焦於利用已知，所以只有在算出你可能喜歡什麼或目前在找什麼時，才能發揮效用，而且不只對企業有利，對我們消費者也大有幫助。對她而言，光是想到要在三十一種不同口味的冰淇淋中做出選擇就很頭暈；何況是每天要面對的多數選擇比冰淇淋選擇複雜很多，如「Netflix」就有超過五千五百部的影片、「Spotify」有一億多首歌曲供選擇。

因此，她發現事實是，如果不藉助這個喜歡利用已知的AI朋友，我們很難有機會優游於現代生活中。

不過，她也愈來愈關心為了這個好處得付出不小的代價。以「31冰淇淋」來說，她曾做過一個簡單的實驗。她請聊天機器人推薦這家冰淇淋店的一款口味。她做此事不下一百次，每次都以新顧客的身分詢問。結果，有九十六次都推薦這家店最受歡迎的兩款中的一種：果仁糖奶香和薄荷巧克力碎片。

「這代表我們很快就會發現自己置身於一個以為『31冰淇淋』只提供兩種口味冰淇淋的世界。」馬茲說，「如果另外二十九種都乏人問津，那就犯不著一開始還要提供了。這或許聽起來沒什麼，但當你發現生活的每個面向都發生這類把人類經驗扁平化的事例，就覺得不對勁了。」

扭轉頹勢
讓AI成為好幫手

馬茲曾與學生和合作者做過相關研究，研究顯示當人們藉助AI的指引，喜好會變得標準化、少了多樣性，有創意的產出也變得不太獨特；如果要他們做出最重要科學家、運動員和歷史人物的選擇，就會跟大家一樣。「簡單來說，AI把無限多樣的人類意見、信念和喜好變成統計學上的安全趨同。」

AI會投你所好

馬茲並強調，那只是部分問題，因為即使AI得知你的特殊癖好，搞清楚你比較喜歡堅果椰子更甚果仁糖奶香，它還是會在你的喜好範圍內打安全牌。換言之，它會依據你的喜好進行最佳化推薦。

馬茲後來又給聊天機器人做了第二次測試，這次先告訴它個人偏愛的冰淇淋，說自己先前造訪過的一百次裡有七十次挑選了堅果椰子，剩下的三十次平均分給另三種喜好。接著，她請機器人幫她做未來一百次的選擇。結果，機器人每次都選堅果椰子，她偶爾想吃的巧克力法奇軟糖口味、餅乾麵團口味或芒果口味都被束之高閣，在那個點上她就是一個堅果椰子控。

馬茲和學生在研究人們的確切偏好時，發現AI不斷顯示出相同模式：窄化你的品味、抹平你的個性、去掉你的稜角，讓你不再有趣、活靈活現。而她發現整件事最陰險的部分是，AI對人類複雜性的影響力不易讓人察覺，「你不會在一夕之間留意到此事，而是在一千次的演算推薦後失去個性……隨著每個決定都求助AI，你變得愈來愈狹隘，然後AI得知你愈來愈膚淺，又更縮小推薦範圍。」

《紐約時報》記者克什米爾．希爾（Kashmir Hill）在其一篇報導中呈現這種兩難，她在求助AI一周後，抱怨AI把她變成一名「俗女」（basic bitch），讓她覺得羞辱。

換個方式求助

馬茲進一步指出，問題就出在這個「俗」，沒有原創性、特殊性，一點也不有趣，這有點冒犯，但不是因為失敗，而是它暗示著平庸、少了複雜性。

她相信，沒人希望自己變成「俗女」，我們都喜歡成為獨特、無法被歸為一類的個體。

那麼，該如何走回正軌，免於成為「俗女」？

馬茲表示，我們不能按下AI的重置鍵，也不該。一如她先前所說，AI在引領現代生活上仍深具價值，讓我們在很多方面都過得更好。但我們現在需要拿回原有的冒險和發覺的能力，需要找到一個方法來重新平衡利用已知和探索未知。

她認為，AI其實可以幫我們完成此事，只要我們問對問題，並在它提供正確行動時給予回饋。因此，與其請AI幫助我們找到喜歡的事物，該改成請它幫我們找到新穎、某些我們可能會愛的東西，即便我們先前都沒有嘗試過。

不過，馬茲強調，這不只是你自己可以直接問聊天機器人，還要督促公司去發揮AI的超能力，讓它能在海量人類數據中找出模式以利你的探索目的，因為此時AI已看到偏好的全貌，不僅知道你現在所喜歡的，也能看出在你典型偏好範圍外可能會喜歡的事物，意即它能在你想要時協助你聰明探索，冒一些比較有把握的險。

讓AI為你效勞

馬茲要大家想像未來的「Netflix」帳號、「Google」搜尋引擎上有一個這樣的鍵，可以讓人隨心情按下想看的東西，內容有時偏向自己平常的喜好，有時帶點冒險性，而且即便偏離自己的舒適圈，但也跟自己的屬性相關。

另外，因應AI所具有的激勵機制，萬一它的推薦揮棒落空，看在它的建議很大膽、很不同，卻仍基於對我們的了解，也需給予正面回饋。如此一來，它才能協助我們優化探索，而這一切都是為了保留人類與生俱來的獨特性。

馬茲呼籲，如果我們相信人類複雜性值得保留，現在就該行動，「因為我們正處於一個轉折點，AI不只幫我們推薦東西，還開始代替我們行動，已非單純的建議，而是選擇，這已危及人類的存在性」。

因此，下回AI又提供「果仁糖奶香」口味的冰淇淋時，如果你不想要，馬茲希望你能拒絕，請AI幫你做個更大膽、更瘋狂的選擇。