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在麻省理工學院,瑪莎·米諾談如何借力並抵禦AI以維繫民主

文章摘要

哈佛法學者瑪莎·米諾在麻省理工學院康普頓講座中指出,AI正在侵蝕教育、可靠信息、人身安全與公平等民主基石,但也可被設計成強化而非替代公民思考的工具。

來源MIT News AI作者: Peter Dizikes | MIT News
在麻省理工學院,瑪莎·米諾談如何借力並抵禦AI以維繫民主
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哈佛大學300週年紀念大學教授、憲法與人權領域知名學者瑪莎·米諾(Martha Minow)週四在麻省理工學院(MIT)發表今年秋季的康普頓講座,題為“AI時代的民主建構”。講座在校園Huntington Hall的10-250教室舉行,吸引了大批聽眾。米諾開篇即直言,當前並非民主或憲政主義的好時期。她列舉近年民主面臨的諸多壓力:法律與規範遭違反、言論自由受壓制、國會權威被削弱、法院裁決被忽視,以及社會中針對他人的污名化屢見不鮮。她還引用蓋洛普近期民調稱,77%的受訪者認為美國建國者會對國家現狀感到失望;許多人確實在懷疑,250年前點燃的這套治理制度與法治能否延續。

米諾以她所稱民主的四項關鍵“原料”來評估美國現狀:教育、可靠且可獲取的信息、免於暴力的安全,以及公平。她分析AI如何影響這些領域,也提出人們可利用當代技術予以補強。她承認,把問題歸咎於數字技術和各類專家並不新鮮,但如果MIT及其他機構的人投入時間與才華,轉機仍有可能。

教育是她演講的重點之一。她指出,美國教育經費本已存在明顯的地方和地區差異,而過去30年學校在經濟和族裔層面的隔離反而加深。在此背景下,AI可能進一步削弱獨立思考能力,而恰恰此時,公民議題的理解力更顯重要。她警告,主流AI平台會放大社交媒體公司已使用的策略,使人趨於被動;領先模型、界面設計以及迎合使用者的元素,尤其可能危及年輕人思考、記憶和參與批判性推理的能力。她認為這種逃避認知努力的趨勢可以改變,例如讓AI更像導師,通過提示、提問和線索引導學習,而不是代替學生完成作業。現有大語言模型、訓練方法和界面設計已可朝這個方向努力,但還可開發更多可信工具,深化人的活動與好奇心,而非取代人。她並對MIT聽眾説,這裏的人有能力做出比現有產品更好的工具,也能設計更有意義、更難作弊的評估方式。

在信息與安全方面,米諾指出現代媒體技術使記者人數在近幾十年減少約75%,而在地方媒體消失的地方,腐敗往往上升。她建議有公民意識的技術人員建設廣泛使用的“信息公地”,或多種形式的信息共享機制,幫助人們獲得更可靠的信息。談到社會基本安全時,她警告美國正處在危險邊緣:她認識許多法官,而他們每個人都面臨可信的暴力威脅,這不可接受。她還提到社會公平的多重維度。儘管挑戰重重,她仍釋放積極信號,認為創造可靠信息、教育和社區關係的新形式仍有許多機會,並稱人們必須親手發明自己想要生活的世界。

MIT校長薩莉·科恩布魯斯(Sally A. Kornbluth)為講座作介紹,稱讚米諾是具有非凡智識廣度的法學者、致力於教育的人,其工作塑造了人們如何理解法律與人本身。康普頓講座系列始於1957年,是MIT同類活動中規格最高者;卡爾·泰勒·康普頓是MIT第九任校長(1930—1948),後任MIT Corporation主席(1948—1954),帶領學校度過大蕭條和二戰,並推動MIT從培養就業型工程師的學校轉向全球研究型大學。科恩布魯斯還稱康普頓是深具愛國情懷的人,曾幫助動員美國研究型大學的智力資源服務二戰。米諾自1981年起任教於哈佛法學院,2009至2017年任院長;她擁有密歇根大學歷史學學士、哈佛大學教育學碩士和耶魯大學法學博士學位,著有《Making All the Difference》(1990)、《Partners Not Rivals》(2002)和《When Should Law Forgive?》(2020)。

演講後的問答環節由科恩布魯斯宣讀觀眾提交的問題,並請米諾概括自己最擔憂的趨勢。米諾回答説,她最擔心的是啓蒙精神的流失:對理性、檢驗假設、在證據面前拒絕神話的信念,以及隨之而來的寬容、權利和參與範圍的擴大。她認為,正因如此,虛假信息問題和學校中批判性思維的弱化才如此重要。她還説,自己研究生涯很大一部分在思考大規模暴力:當人們互不理解、心懷恐懼時會發生什麼;啓蒙時代讓人們認識到大規模戰爭是壞事、寬容是好事、用他人可共享的證據檢驗想法能帶來更好生活,而她擔心這些正在被放棄。

展開要點與分析

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要點

  • 米諾把教育、可信信息、免於暴力的安全和公平列為民主的四項關鍵要素,並認為AI正對它們構成壓力。
  • 她警告主流AI平台可能加劇被動性、削弱批判性思維,尤其影響年輕人,但導師式AI可促進深度思考。
  • 她提到近幾十年記者數量減少約75%、地方媒體消失後腐敗上升,倡議建設“信息公地”。
  • 她最擔憂啓蒙運動所珍視的理性、證據、寬容與參與精神被放棄,但強調仍可主動塑造未來。

技術影響

可能影響合規要求、模型發佈節奏、數據治理和企業採購。

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