人本智能時代：誰在為AI「立規矩」？

作者｜Yoky郵箱｜yokyliu@pingwest.com

在人類歷史的長河中，技術的發展始終伴隨著一個根本性的問題：技術究竟是用來服務人類，還是最終超越人類？

隨著人工智能的不斷髮展和進步，這個問題變得尤為迫切。尤其在OpenAI推出的O1大模型展現出驚人的思維鏈能力後，我們不得不面對一個更具挑戰性的議題：如何確保這些越來越「聰明」的AI，不止擁有能力更要擁有類人的價值判斷。

被稱為「傳播學之父」的馬克盧漢曾提出過一個概念：人的延伸。在他的理論中，媒介是人感官的延伸、望遠鏡是人眼睛的延伸、汽車是人腿的延伸，那人工智能便應該是人思維的延伸。

其本質，濃縮成四個字，也就是「人本智能」。

在《我所看見的世界》一書中，華裔科學家、「AI教母」李飛飛也強調了以人為本的重要性，她認為：「如果人工智能要幫助人們，我們的思考就必須從人們本身開始」。

以人為本的背後帶來的是科技的創新不斷突破邊界，以開放的心態擁抱新的可能性；社會的安全，強調在AI技術發展的同時，必須確保其對人類社會的負面影響降到最低；同時，也是技術的普惠，則要求AI技術的發展成果能夠惠及每一個人，而不是成為少數人的特權。

近期，由財新智庫、ESG30出品，上海交大、人工智能研究院、聯想集團聯合發佈了《人本智能：人機共生時代的科技發展觀》報告，科技界連同企業界正在積極探索這一命題的答案。

這些準則和報告的核心，都是試圖在AI的快速發展與人類社會的倫理道德之間找到平衡點。它們試圖回答一個根本性問題：在AI技術日益深入人類生活的今天，我們如何確保這些技術的發展不會偏離人類的根本利益。

這是一個在人工智能的開端，就必須深思熟慮的問題。

AI「成長」的新煩惱

隨著人工智能技術的飛速發展，AI的能力已經從簡單的對話應答進化到了複雜的邏輯推理。以OpenAI的O1大模型為例，它不僅在自然語言處理領域展現出了驚人的能力，更在模擬人類思維鏈方面取得了突破。這種進步，雖然為人類帶來了便利，但也帶來了前所未有的挑戰。

一些令人擔憂的案例相繼出現：在醫療領域，AI系統在進行診斷決策時可能出現價值判斷偏差；在自動駕駛領域，AI面臨「電車難題」等道德困境時的決策標準仍存爭議；在內容創作領域，AI可能產生帶有偏見或誤導性的信息。這些案例表明，隨著AI系統變得越來越「聰明」，其決策邏輯和價值取向的重要性日益凸顯。

隨之而來的是對AI越來越強的監管和把控需求。AI在道德困境中的決策偏差，如在自動駕駛中必須選擇撞向一邊的行人還是另一邊的障礙物時，其決策邏輯和價值判斷的依據是什麼？這些問題的複雜性在於，AI的價值觀實際上是其訓練數據的「投影」。這意味著，AI的決策不僅受到算法邏輯的影響，更受到其訓練數據中蘊含的人類價值觀的影響。

面臨的挑戰包括如何在多元文化背景下處理價值觀差異，如何在保持客觀性的同時維護主流價值觀，以及如何在技術發展與倫理道德之間找到平衡點。這些挑戰要求我們深入分析AI決策的具體影響，而不是過度渲染焦慮。我們需要客觀地講出真問題，即AI的發展可能會在不經意間放大人類的偏見，可能會在關鍵時刻做出不符合人類預期的決策，可能會在跨文化交流中造成誤解。

在確立人機關係的過程中，《人本智能》報告中提出了「三線」理念。基準線是人機協作，通過混合智能實現人與AI的協同工作，提高效率和創造力；趨勢線是人機共生，隨著技術的進步，人類與AI的關係將更加緊密，走向「人機物」三元融合的新時代；底線是確保人類始終處於主導地位，無論AI技術如何發展，都必須確保人類的利益和價值觀是最終的決策依據。

「人本智能」中的理念框架為AI的健康發展提供了重要指引。

在這一過程中，業界逐漸認識到，AI的「成長」不僅僅是技術問題，更是社會問題。它涉及到法律、倫理、文化等多個層面，需要政府、企業、學術界以及公眾的廣泛參與和深入討論。而這些挑戰並非不可克服的障礙，而是AI發展過程中的必經之路。

科技企業：從理唸到行動探索

人本智能的全新理念，目前已經有企業開始進行實踐。

曾斬獲多項國際電影節獎的知名導演陸川，在2024年進行了一次有趣的嘗試。

從年初Sora橫空出世後，越來越多的電影人開始探索與AI共創能產生怎樣的火花。在電影《西野》的創作過程中，陸川與聯想AI PC進行合作，通過AI技術在後期製作環節大幅提升了工作效率。

「如果我們用傳統的方式去做，storyboard、motionboard、previs 等等，再加上 CG……可能要做兩個月，但是

這個片子，我們只用兩天就做完了。它極大地節省了成本，還有人力時間。」陸川總結道。

更重要的是，對內容創作者來說，AI 和 AI PC 是一個知識平權的過程，能夠讓年輕創作者跨越門檻，快速實現創意的視覺化。普通創作者即使沒有專業的後期製作團隊，也能依託AI技術完成高質量的作品。

這是AI技術服務於每個人帶來普惠價值的一個典型案例。而以聯想為代表的企業，作為技術創新的主體，也是確保「人本智能」踐行落地的關鍵角色。

以「人本智能」為核心的案例已經在各行各業開始擴散。

今年5月在武漢爆火的無人駕駛出租車蘿蔔快跑，也在具體的行駛過程展示了如何在複雜場景中平衡效率與安全。面對中國特有的複雜交通環境，蘿蔔快跑通過與政府合作，推動相關法規的製定和完善，確保自動駕駛技術的負責任使用。在技術層面，蘿蔔快跑採用了高精度地圖、智能感知和精準決策技術，確保車輛在複雜道路環境中的安全穩定行駛。同時，蘿蔔快跑還建立了乘客反饋機制，通過收集和分析用戶意見，不斷優化服務，體現了企業在技術創新中的自我約束和社會責任。

蘿蔔快跑無人駕駛出租車

在武漢的實際運營過程中，蘿蔔快跑嚴格遵守交通規則，包括在遇到行人時進行禮讓，通過多種維度的傳感器實時收集周圍環境的信息，幫助車輛識別障礙物、行人、車輛等，並作出相應的反應。尤其在經過學校路段時，經常出現因連續禮讓行人而前進緩慢，但卻在群眾中引起好評。

在服務特殊群體方面聯想也展現了AI技術的人文關懷。針對漸凍症（ALS）患者的交流困境，聯想與史葛-摩根基金會合作開發了一套創新的AI解決方案。該系統集成了圓形鍵盤界面、預測式AI、個性化語音複製和眼球追蹤等技術，讓患者能夠保持個性化的交流方式。

漸凍症患者Erin Taylor通過這套系統，得以保留自己的聲音，創建數字分身，實現了繼續為孩子唱搖籃曲的心願。更重要的是，這項技術即使在語音樣本有限的情況下，也能生成富有情感和自然的語音效果。

技術的創新還延伸到了阿爾茨海默症患者群體。在聯想與失智症創新組織（Innovations in Dementia）合作發起的「阿爾茨海默症智能計劃」中，聯想基於阿爾茨海默 患者生活經歷定製了專門的 AI，打造出逼真的 3D 數字分身（avatar），為正在應對阿爾茨海默診斷的患者和家庭 提供 24 小時的對話式虛擬伴侶。

這些實踐展示了AI技術在提升特殊群體生活質量方面的獨特價值，折射出企業在AI發展過程中的深層思考。從最初的簡單功能開發，到現在注重人機協作的協調，企業的AI倫理實踐正在經歷著質的提升。這種轉變既是技術發展的必然要求，也反映了企業對社會責任的深刻認識。

在這個過程中，企業們逐步形成了一套系統的實踐方法論。首先是將「以人為本」的理念具體化為產品設計原則，確保每一個功能的開發都以服務人的需求為出發點。其次是建立起覆蓋研發全週期的倫理審查機制，從問題定義、算法設計到應用部署，每個環節都要進行倫理評估。最後是通過持續的用戶反饋和場景實踐，不斷優化和改進AI系統的表現。

從理唸到行動的轉變，人本智能正在推動AI技術走向更加成熟的發展階段。

技術創新：從思維鏈到價值鏈

在人工智能的世界里，技術的進步不僅僅是代碼和算法的迭代，更是對人類智慧的延伸和道德倫理的深刻反思。當AI開始學會像人類一樣思考，我們面臨的挑戰也隨之升級。以聯想集團的AI技術幫助漸凍人「開口」說話的案例為例，這不僅是技術的勝利，更是對AI「三觀」塑造的一次深刻實踐。

在訓練數據的篩選優化方面，AI的「三觀」實際上是其訓練數據的「投影」。這意味著，數據的質量和代表性直接塑造了AI的語言表達、邏輯推理和價值判斷。然而，數據質量問題和代表性問題成為了AI發展中的兩大難題。有害內容的汙染、偏見和歧視信息的嵌入、錯誤或過時信息的傳播，都在考驗著AI的「三觀」。此外，數據的地域分佈不均、語言覆蓋不全、文化多樣性的缺失，也是我們必須正視的問題。

攻克這些難題，我們需要從數據源、算法和評估三個層面入手。在數據源層面，構建多元化、高質量的訓練數據集，加強數據審核和篩選機制，建立文化平衡的數據庫，是確保AI「三觀」正確的基礎。在算法層面，開發價值觀對齊技術，引入倫理約束機制，設計偏見檢測和糾正方法，是確保AI決策公正性的關鍵。而在評估層面，建立價值觀評估體系，開展持續性監測和優化，引入多方利益相關者參與評估，則是確保AI「三觀」持續進化的保障。

訓練數據對AI「三觀」的深層影響。就像人的成長會受到成長環境的影響一樣，AI系統的行為模式也深受訓練數據的影響。這種影響既包括直接的語言表達方式和推理邏輯，也包括間接的知識結構形成和價值判斷。面對這一挑戰，企業一方面在數據源頭下功夫，構建多元化、高質量的訓練數據集；另一方面在算法層面創新，開發價值觀對齊技術，設計偏見檢測和糾正方法。

在安全訓練的具體方法和多重保障機制設計上，AI的「三觀」同樣面臨著考驗。AI在面對道德困境和複雜決策時，如何作出符合人類價值觀的選擇，是我們必須回答的問題。通過模擬訓練，我們可以在虛擬環境中讓AI經歷各種緊急情況，學習如何作出符合人類道德標準的決策。同時，倫理審查委員會的建立，可以為AI的決策邏輯提供指導和監督。此外，提高AI決策的透明度和可解釋性，也是確保AI「三觀」正確的重要手段。

實踐證明，解決這些技術難題不能依靠單一手段，而需要系統性的方法論。

在推進這些技術創新的過程中，企業逐步形成了自己的最佳實踐。在這個過程中，如何在追求技術突破的同時守住倫理底線，如何在拓展能力邊界的同時堅守責任擔當，這些都需要整個行業的智慧和勇氣。

唯有如此，AI才能真正成為推動業務增長的核心引擎，為企業和用戶創造持久的價值。