從數據到智慧：混合心智推動可持續發展

Gleb Vzorin格列布·沃佐林

莫斯科國立大學，俄羅斯莫斯科

摘要

本研究探索了人工智能（AI）與生態學的交叉點，勾勒了AI從前人類階段到人類階段再到後人類階段的演變，評估了其提升生態可持續性的潛力，同時審視了其對人類自主性和自主權的影響。本文強調了AI在這些階段的變革性影響，倡導跨學科研究、倫理框架和治理，以應對將AI融入生態和社會範式中的複雜性。

引言

當前的生態環境呈現出一系列複雜且相互關聯的挑戰，這些挑戰對我們星球的可持續性至關重要。這些問題中最重要的是工業發展和大規模農業的後果，它們被認為是環境退化的主要貢獻者，包括全球變暖、空氣和土壤污染（Nowak，2020）。全球變暖和氣候變化的影響不僅需要科學關注，還需要在環境政策上進行強有力的國際合作和治理（Guimarães，2004）。例如，迫切需要在農業和林業領域加強生態教育，以解決現有人才發展、教學方法和資源管理方面的不足（Hong-xiao，2011）。解決這些生態問題需要多方面的方法，包括可持續發展、國際合作、改進教育以及社會世界觀的轉變。

儘管全球努力對於解決我們面臨的緊迫生態挑戰至關重要，但同樣重要的是認識到個人行動在補充這些努力中的重要作用。個人貢獻範圍廣泛，從日常生活中採取可持續做法到影響集體行動和社區倡議。Kautt（2019）強調了個人行動對社會生態轉型的重要性，強調了自我管理在促進環保行為中的必要性。這表明，個人行為的改變對於社會向可持續性轉型是不可或缺的（Kautt，2019）。個人決策和生活方式在塑造可持續發展方面的關鍵作用得到了強調，個人態度和行為在解決環境問題中的影響至關重要（Prisac，2017）。個人層面的行為改變運動和變革性個體的影響可以激勵並引領集體生態行動。這種領導和參與對於改變破壞環境的系統並促進可持續性至關重要（Amel et al., 2017）。

正如我們所見，世界正面臨一系列需要立即關注的重要生態挑戰。這些問題從氣候變化到生物多樣性喪失，要求在個人和集體層面上採取行動。然而，問題在於：是否有可能發展出一種現代的、統一的方法，既包括個人責任又涵蓋集體行動？這種方法需要協調多種觀點和策略，確保各級別的努力協同且有效地應對全球環境危機。

解決生態挑戰最有前途的方法之一是快速發展的人工智能（AI）系統領域。正如Joachim Diederich在他最近的書中（2021）指出的那樣，先進形式的AI將因其廣泛應用性而影響每個人和一切。他將這稱為“普遍請求”假說，該假說認為未來優越的人工通用智能（AGI）的出現將影響我們生活的每個方面，甚至可能改變我們的思維。

可持續性是一個AI有望產生重大影響的重要領域，這一趨勢不僅當前可見，未來預計將愈加強烈（Zhu et al., 2023；Haghighi et al., 2023）。目前，致力於解決生態問題的AI系統主要在宏觀層面運作，在工業和政府領域內協調可持續做法。這種廣泛的關注雖然有影響，但通常在個人生活中的直接影響較少顯著。然而，根據Diederich的假說，先進AI技術的出現預計在不久的將來將滲透到人類生活的每個方面。這種廣泛的整合強調了深入研究這些技術如何影響個人的必要性。這樣的探索必須是全面的，深入了解隨著AI與日常生活越來越緊密結合而可能出現的心理和社會後果。這種方法對於全面理解和準備AI在個人和集體層面上對可持續性的多方面影響至關重要。

要開始這樣的深入研究，我們首先需要邁向更普遍的理論，並建立一個更精細的AI影響類別分類。這一分類應基於兩個主要維度：1）AI能力的程度，2）AI與人類之間的相互關係的範圍。本文的第一個關鍵思想是存在三個這樣的級別：前人類、人類和後人類。在接下來的章節中，我們將更詳細地描述這一概念。

AI與責任

雖然AI作為一個強大的工具具有解決生態挑戰的巨大潛力，但它也承擔著重大責任。歷史上，人類擴張是生態退化的主要推動力。在一個有些反烏托邦的視角中，類似於反烏托邦文學中探索的主題，似乎最直接的解決生態危機的方法可能是消滅人類自身。在這樣的背景下，AI在一個道德價值框架內運行的必要性變得不僅顯而易見，而且是必需的。

然而，除了對我們環境和生存的實際威脅之外，還存在一個更隱蔽的風險：人類自主性和自主權的侵蝕。特別是在高級別的整合中，AI的出現對我們做出獨立決策並維持對我們生活和社會的控制能力構成了一個微妙但深遠的挑戰。

本文的主要目的是探索AI助手在前人類、人類和後人類階段中應對生態挑戰的潛在應用，同時保護人類自主性。我們將深入研究每個類別，檢查其維度和相關風險，並通過實際和假設的例子來說明這些要點。

人類與AI合作的維度

為了澄清我們對人類與AI合作的三個層次的概念，有必要詳細說明兩個定義維度。第一個維度是AI能力的程度，指的是AI能力相對於人類智能的範圍。弱AI，或稱窄AI，設計用於特定任務，在有限的上下文中運行，沒有真正的意識或感知。類人AI，或稱人工通用智能（AGI），展示出類似於人類的認知能力，能夠廣泛且靈活地學習和應用智能。超級AI，或稱人工超級智能（ASI），在所有領域超越人類智能，包括創造力和解決問題的能力。

第二個維度則更為複雜。這裡的主要問題是，「行動的作者是誰？」普遍的看法似乎是，人類人格通過其需求生成具體目標。為了實現這些目標，必須完成某些操作，從而滿足人類人格的需求。但是，AI工具在這個垂直層級中的位置是什麼？這種AI與人類交互的方面可以在三個層次上觀察到：操作層次、合作層次和整合層次。

在操作層次上，AI作為外部工具，執行由人類設置的任務。這是一種直接而簡單的交互方式，人類設置目標，AI執行操作以實現這些目標。例如，車輛中的GPS導航系統根據駕駛員的輸入計算路線，旨在優化行程時間並避免擁堵。

移到合作層次，AI不僅執行任務，還幫助制定任務。這種交互產生了可能人類單獨無法想像的新結果。社交媒體和在線購物平台上的AI驅動推薦系統，通過分析用戶數據來建議內容或產品，就是這一層次的例子。

最先進的交互發生在整合層次。在這裡，AI影響或部分塑造人類的深層動機和心理結構，類似於Cecilia Heyes（2018）和Lev Vygotsky（參見Vygotsky，Cole，2018）所討論的文化形成過程。在這一階段，AI超越了任務輔助或目標制定，開始在塑造個體的認知和動機框架中發揮作用。目前，這一層次仍主要是理論上的，現實應用尚未出現。

這兩個維度的相互作用描繪了人類與AI合作的九種潛在模式，這些模式源於AI能力的三個層次與AI在行動作者角色中的三個層次的組合。然而，這些維度並不是完全獨立的。例如，AI在行動作者角色中的整合層次預設了至少具有AGI的AI系統。因此，本文的範圍實際上是將這九種情景整合為三個更廣泛的類別：前人類、人類和後人類階段。這些類別作為總體術語，將人類與AI交互的複雜景觀簡化為一個更易於分析的框架。在接下來的章節中，我們將應用這三個類別來探討生態問題。

前人類階段

在前人類階段，我們遇到兩個基本特徵的結合：弱AI和操作層次的交互。弱AI本質上是針對特定任務設計的，可能在計算速度或狹窄領域的效率上超越人類，但它缺乏更廣泛的理解或通用智能。在這種情境下，人類與AI的操作層次交互意味著人類可能甚至不會意識到AI的參與或行動。這一層次的AI在執行獨立任務時不需要直接的人類監督或關注，因此在其有限的範圍內作為自主工具運行。

前人類階段的AI助手，憑藉其針對特定任務的能力，可以在促進生態可持續性和鼓勵可持續行為方面發揮關鍵作用。以下是一些例子：

能源管理系統：這些AI助手可以根據占用模式和天氣預報來控制家庭和建築物中的供暖、通風和空調（HVAC）系統，優化能源使用（Palacín et al., 2017）。通過減少能耗，它們有助於降低碳排放。

智能灌溉系統：在農業和景觀美化中使用AI管理灌溉可以顯著節約用水。這些系統分析天氣數據、土壤狀況和植物類型，優化灌溉時間表，確保植物在正確的時間獲得適量的水，從而減少水浪費。

垃圾分類助手：在垃圾管理設施中使用AI驅動的機器人或系統可以提高回收過程的效率。通過準確分類廢棄材料，這些AI助手有助於減少垃圾填埋場的使用，促進資源回收。

環保駕駛應用：一些AI應用分析駕駛模式並提供燃油高效駕駛的建議。通過建議最佳速度、加速模式和路線規劃，這些助手可以幫助減少燃料消耗和車輛的二氧化碳排放。

個人碳足跡追踪器**：AI助手可以幫助個人追踪和減少他們的碳足跡，通過分析他們的日常活動、旅行習慣和能源使用。通過提供個性化的建議和見解，這些AI工具鼓勵更可持續的生活方式選擇。

雖然前人類AI助手在促進生態可持續性和推動可持續行為方面提供了顯著的好處，但其部署也存在潛在風險，這些風險既影響環境也影響人類：

能源消耗：AI系統的運行，特別是那些需要大量計算能力的系統，可能導致能源使用增加（König et al., 2022）。如果這些AI助手所消耗的能源來自不可再生能源，則可能會無意中增加碳排放，在某種程度上抵消其生態效益。

電子廢物：隨著AI技術的發展，舊系統可能會變得過時，導致電子廢物。如果沒有適當的回收和處理機制，這些電子廢物對環境的影響可能會很大，導致污染和資源枯竭。

資源密集性：AI系統的生產和維護涉及使用各種材料和資源，包括稀土金屬。這些材料的開採和加工可能對環境造成不利影響，包括棲息地破壞和水污染。

隱私問題：為促進可持續性而監控和分析個人行為的AI助手，如碳足跡追踪器，可能會引發隱私問題。如果沒有嚴格的數據保護措施，個人數據的收集和處理可能會導致隱私泄露。

公平性和可及性：AI助手的好處可能不會均等分佈，導致生態影響減少的不均衡。那些無法獲得這些技術的個人或社區可能無法同等程度地採用可持續做法，從而加劇現有的不平等。

依賴性和技能喪失：過度依賴AI來執行如能源管理或垃圾分類等任務，可能導致對技術的依賴，潛在地侵蝕人類在這些領域的技能和知識。隨著時間的推移，這可能會削弱個人和集體在沒有技術協助的情況下解決生態問題的能力。

解決這些風險需要在AI技術的設計、部署和監管方面進行仔細考慮。確保AI助手具有節能、高耐久性和可回收性，並保護隱私和促進公平可及性，可以幫助減少這些潛在的不利影響，並最大化其對生態和人類福祉的積極影響。

人類階段

人類階段的AI助手代表了AI領域的重大進步，這些系統展現出類似人類智能的能力。這一層次的AI，通常稱為強AI，包括能夠理解、學習和應用知識的系統，能夠在廣泛的情境中反映出人類的認知能力。當與人類與AI交互的合作層次結合時，這些助手會與用戶建立更動態和互惠的關係，積極參與決策過程和目標制定。

在人類階段的可持續性背景下，人類階段的AI助手有潛力徹底改變我們應對生態挑戰的方式。這些系統可以處理大量環境數據，從氣候模式到能源消耗指標，並綜合這些信息以提供可行的見解。與前人類階段的AI不同，人類階段的AI助手可以根據不斷變化的數據和複雜變量調整其策略，提供針對可持續實踐的定制建議。

此外，在合作層次上，人類階段的AI助手可以與用戶進行對話，根據他們的偏好和反饋進行學習，不斷改進其建議。這種互動過程不僅使可持續性變得更易於實現，而且使個人能夠做出符合其價值觀和情境的明智決策。

以下是一些實際和假設的人類階段AI系統應用的例子：

可持續城市規劃助手：一個人類階段的AI可以協助城市規劃師和建築師設計環保和可持續的城市。通過分析包括人口趨勢、環境條件和城市基礎設施在內的大量數據，AI可以提出優化的建築、公共空間和交通網絡設計，從而最大限度地減少生態足跡，增加綠地並促進可持續生活方式。

個性化可持續性教練：想像一個AI助手不僅追踪你的日常習慣，還理解你的偏好和限制，提供個性化的可持續性建議。這可能包括優化你的家庭能源使用，建議最環保的路線和交通工具，甚至通過分析產品的生命周期環境影響來幫助你做出可持續的購物選擇。

生態監測與保護代理：這個AI助手將在全球範圍內運作，分析來自世界各地的環境數據，以識別處於危險中的生態系統和物種。然後，它可以與保護主義者、政府和當地社區合作，制定並實施針對每個地區具體需求和條件的棲息地保護、恢復和可持續管理策略。

循環經濟促進者：一個人類階段的AI可以在創建和管理循環經濟中發揮重要作用，減少浪費，並不斷重複使用資源。通過理解工業過程、消費者行為和廢物管理系統的細節，AI可以識別各個行業中的回收、再製造和再利用材料的機會，從而減少環境影響，促進可持續性。

雖然人類階段的AI助手在可持續性和生態保護方面提供了巨大的潛力，但也引入了一系列需要仔細考慮和管理的風險。這些風險涵蓋倫理、社會和技術領域：

倫理問題：隨著AI系統達到人類級別的智能並更深地融入決策過程，倫理考慮變得至關重要。算法偏見問題，AI系統可能無意中延續或加劇現有的社會不平等，尤其需要關注。確保這些系統的設計和運營是公平、透明和負責的，對於避免無意的負面後果至關重要。

自主性與控制：人類階段的AI助手的高級能力可能導致AI的建議或決策對人類選擇產生重大影響，潛在地削弱個人自主性。在受益於AI見解和保持對個人和社會決策的控制之間，尤其是在需要導航多樣價值和優先事項的關鍵領域（如可持續性）中，存在一個微妙的平衡。

依賴性與韌性：過度依賴AI來管理可持續性問題可能導致一種依賴性，減少人類在面對生態挑戰時的技能和韌性。確保人類知識和適應能力與AI貢獻一起被保留和重視，對於建立強健且有韌性的生態保護方法至關重要。

隱私與數據安全：人類階段的AI系統通常需要訪問大量的個人和敏感數據才能有效運作。這引發了重大的隱私問題，以及數據安全和信息可能被濫用的風險。保護隱私並確保有強大的數據保護措施至關重要，以維持對這些系統的信任。

意外後果與複雜系統：人類階段的AI助手旨在受益的生態和社會系統本質上是複雜且相互關聯的。AI驅動的干預措施，即使是善意的，也可能對這些系統產生不可預見的影響，可能造成傷害。採取謹慎和系統知情的方法對於預見和減輕這些風險是必要的。

技術性失業：隨著AI系統變得更有能力，可能會有取代與可持續性和環境管理相關領域專業人士的風險。這可能會導致經濟和社會挑戰，需要確保向AI輔助可持續性的過渡是包容且公平的。

解決這些風險需要多學科的努力，結合AI倫理、環境科學、社會科學和政策的見解。通過主動識別和減輕潛在的負面影響，我們可以利用人類階段AI在可持續性方面的好處，同時保護人類價值觀和生態完整性。

讓位：機器文化與人類進化

隨著我們接近後人類AI的概念，了解我們不僅僅是邁向預測能力的進步或更深入地融入日常生活至關重要。我們正處於一個挑戰當前理解的質變轉變的邊緣，這可能意味著人類本質本身的深刻改變。這一變化促使我們重新評估諸如“自由”和“自主”這樣的基本概念，並帶來了隨之而來的利益和風險的新維度。

人類智力的根源深深植根於社會互動和文化傳遞，這在心理學和神經科學中得到了廣泛認可。大規模語言模型（LLM）的出現進一步鞏固了這一認識，說明了這些模型如何被視為人類文化的反映，提取自我們集體語言表達中的精華（Duéñez-Guzmán et al., 2023）。這種AI發展的過程直接來自我們的語言，絕非偶然，因為它已經開始將其影響編織到我們文化的結構中。Brinkmann等人（2023）引入了“機器文化”這一概念，以涵蓋由機器智能調解甚至創造的文化。如果我們的認知受到我們共享的文化敘事的塑造，而AI開始塑造這些敘事，這意味著AI可能對我們智力的結構產生根本影響，潛在地“駭入”定義我們的文化傳遞機制。

這一轉變過程可能意味著什麼？在前人類階段，AI對社會和個人關係的影響最多是間接的；AI的作用主要是提供新的信息，作為一種先進的工具而不涉及更深層次的文化或社會動態。進入人類階段，AI的角色變得更為微妙和互動。它不僅僅是呈現信息，而是促進對多元觀點的更深層次理解和參與。人類階段的AI助手幫助導航複雜的文化意義景觀，從而影響人類目標並豐富個人的文化浸潤。

後人類階段AI的出現標誌著一個關鍵轉變，將個體提升到文化傳遞的傳統界限之外。在這一階段，AI不僅僅是增強人類與文化的互動；它可能重新定義文化和知識的傳遞和進化機制。這一階段的AI可能引入超越傳統文化框架的新學習、創造力和解決問題的範式，促進文化進化和智力增長的新形式。

後人類階段

在後人類階段，人類智慧不僅僅是增強，而是與AI技術緊密結合，形成一個統一的混合智能系統。這種融合消除了人類認知和機器處理之間的傳統界限，創造了一個人類和AI能力無法區分的整合實體。如前所述，這一階段超越了傳統的文化框架，將人類推理提升到前所未有的高度。

這種提升到新的認知能力領域，使個體能夠實時處理和綜合大量信息和多樣的社會敘事。如此廣泛的認知能力允許形成個人的價值觀和倫理，這些價值觀和倫理基於對複雜問題的更實證和全面的理解。具體而言，在可持續性背景下，這一後人類階段所塑造的價值觀與勞倫斯·科爾伯格（Kohlberg, Levine & Hewer, 1983）所描述的後常規道德發展階段相一致。在這一階段，個體對能源保護的承諾並不是由於簡單的動機，如對報復的恐懼或對社會認可的渴望。相反，它根植於對生態相互依賴性和人類行為對地球長期影響的深刻和全面的理解。

隨著我們思考向後人類階段AI過渡的過程，混合智能系統成為現實，我們必須承認社會的基本結構和生態挑戰的性質可能會發生深刻的變化。在這種深層次整合人類和AI能力的過程中，不僅會改變我們與技術的互動方式，也會改變我們對自己在更廣泛生態系統中的角色和責任的看法。在這個不斷演變的景觀中，確保人類自主性在這些混合智能配置中得到保留和尊重，是最緊迫的關切之一。

實現這種平衡的途徑需要堅實的理論和元理論基礎。有必要進行全面研究，探索融合人類和機器智能的倫理、哲學和實踐影響。這些研究應該旨在開發優先考慮人類主體性的框架，確保個體即使受益於AI增強的認知和解決問題能力，仍然保留對其決策的控制權和塑造其生活和社會的能力。

此外，隨著我們導航這一過渡，促進跨學科的對話變得至關重要，將AI和機器學習、倫理學、哲學、社會學、生態學等領域的專家聚集在一起。這樣的跨學科合作可以提供解決混合智能系統對人類自主性提出的複雜挑戰所需的多樣視角和見解。

結論

在這一生態意識AI的探索中，我們從前人類到後人類階段的AI能力及其與人類自主性和生態可持續性的相互作用進行了廣泛探討。從前人類階段開始，我們認識到AI作為特定任務工具的角色，儘管範圍有限，但在通過操作效率解決生態挑戰方面具有顯著潛力。當我們進入人類階段時，我們觀察到轉向合作範式，AI不僅協助還增強了人類對複雜生態問題的理解和參與，促進了更深層次的文化浸潤和更知情的可持續性方法。

向後人類階段的概念飛躍讓我們設想一個人類和AI智能界限模糊的未來，產生了混合智能系統，這些系統有潛力重新定義我們與自然界的互動。這一階段承諾在生態管理和可持續實踐方面具有前所未有的能力，儘管伴隨著深刻的倫理考量和保護人類自主性的首要需要。

在整個討論中，反復出現的主題是AI在解決和重新定義生態挑戰方面的雙重潛力。隨著AI的演變，其影響生態景觀和塑造人類價值觀和行為的能力也在增強。然而，這段旅程並非沒有隱患。每個AI發展階段相關的風險——從前人類階段的操作依賴和隱私問題到後人類AI所帶來的倫理和治理挑戰——都需要謹慎和知情的方法來應對。

站在這些變革性進展的邊緣，跨學科研究和對話的呼籲變得更加緊迫。理論和元理論研究，加上實際指南和健全的治理結構，對於導航AI、人類自主性和生態可持續性之間的複雜相互作用至關重要。只有通過這樣的協調努力，我們才能確保AI的演變不僅作為人類智慧的見證，還能成為可持續和公平進步的燈塔。

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