探索人工智能的社会影响

# 探索人工智能的社会影响 来源：https://news.mit.edu/2026/exploring-societal-impacts-of-ai-0623 在麻省理工学院近期举办的AI与社会论坛（https://www.youtube.com/playlist?list=PL4Qj3FSR6sl9GxKbs8Knr9yqINYfYWlrS）上，来自学院各领域的专家探讨了技术创新对劳动力、工作本质、公民对话、选举管理等议题的潜在益处与风险。 活动包括个人研究展示、小组讨论，以及一场探索生成式人工智能在艺术领域应用的音乐表演（https://youtu.be/R614h5sNL1g?si=HUhgTp0VEqd4o_XL）。 本次论坛由人文、艺术与社会科学学院（https://shass.mit.edu/）（SHASS）与计算的社会与伦理责任项目（https://computing.mit.edu/cross-cutting/social-and-ethical-responsibilities-of-computing/）（SERC）联合主办，并与麻省理工学院的两项战略计划合作呈现：MIT生成式人工智能影响联盟（https://genai.mit.edu/）（MGAIC）和MIT人类洞察协作平台（https://mithic.mit.edu/）（MITHIC）。 SHASS院长Agustín Rayo（https://shass.mit.edu/people/agustin-rayo/）与MIT施瓦茨曼计算学院院长Dan Huttenlocher（https://web.mit.edu/hutt/www/）致开幕词。 Rayo表示，特意汇聚MIT各学科学者，是因为理解AI的影响需要整个学院多学科的专业知识。 “关注AI的社会后果并非偏离MIT的使命，而是确保我们的技术领先地位发挥最大影响力的一种方式，”Rayo说。 Huttenlocher补充道，计算与AI的快速发展使得支持跨学科对话与研究至关重要。 “理解AI的优势与不足，不仅对释放其益处至关重要，也对避免严重错误、过度依赖和意外后果不可或缺，”Huttenlocher说。 **工作与AI** 5月12日的论坛在MIT林德音乐楼的图尔音乐厅举行，开场主旨演讲由经济学家David Autor（https://economics.mit.edu/people/faculty/david-h-autor）主讲。Autor是MIT经济系的Daniel（1972）与Gail Rubinfeld教授。他挑战了“AI只会消除工作岗位”的常见说法，提出技术的影响取决于它如何改变人类专业知识的稀缺性与价值。 “当我思考技术如何与劳动价值相互作用时，我关注的是它如何改变专业知识的稀缺性——是使其更值钱，还是使其更商品化，”他说。 Autor认为，关键在于自动化是消除了常规辅助任务，还是消除了专家级任务。他指出，AI很可能会创造新的专业化工作，需要围绕工人培训、工资保险和更广泛的资本所有权采取积极主动的政策。 随后是一场由麦肯锡公司合伙人Rob Loughlin主持的小组讨论，MIT专家们探讨了工作如何变化及其对社会的影响。 Daniela Rus（https://www.eecs.mit.edu/people/daniela-rus/），MIT松下计算机科学教授、计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）主任，描述了AI增强工作场所的方式所带来的兴奋感。 “我想把机器人想象成你的朋友和助手，它能观察你，想办法帮助你，并且你可以给它分配高层次的任务，”她说。 不过，Rus也表示，人类判断在决策中仍然至关重要。 “我们可以真正思考与AI工具协同工作，但人类作为决策者、拥有良好判断力的人、决定下一步行动的人——无论那是什么——这个角色仍然极其重要，”她说。 David Mindell（https://sts-program.mit.edu/people/sts-faculty/david-a-mindell/）是航空航天学（https://aeroastro.mit.edu/）教授，也是科学、技术与社会项目中工程与制造史的迪布纳教授。他表示，工作的本质多年来不断变化，但“重要的是新工作”。 “我们需要支持个人、经济和职业，不断创造新工作，”他说。“绝对必要的是，把工具交给年轻人，让他们做自己认为有创意的事情，并向我们展示新工作将是什么样子。” 小组成员还谈到需要维持安全标准，同时探索提高效率的方法。Mindell以需要六名飞行员的长途货运航班为例。 “我们还不知道如何把六个人减少到五个，更不用说两个、一个或零个了。解决这个问题背后有大量资金，但也有一套非常完善的系统在保障这些系统的安全性，”他说。 Sendhil Mullainathan（https://economics.mit.edu/people/faculty/sendhil-mullainathan）是Peter de Florez教授，同时在MIT经济系和电气工程与计算机科学系（EECS）任职。他描述了AI效用和增长带来生产力提升的愿景，但也警告说：“我认为把生产力提升与真正推动长期增长的因素区分开是很有必要的。” 无论如何，Mullainathan表示，很明显我们正在进入一个关于AI对劳动力影响的高方差时期。 “如果你问‘组织到底会如何重组？’我不知道。但会不会有大量重组？很难相信没有大量重组。从某种意义上说，如果我们知道自己正在进入一个高方差时期，这本身就极具信息量，”他说。 **民主与AI** 当天的第二场会议聚焦AI技术及其对民主的影响。 Chara Podimata（https://mitsloan.mit.edu/faculty/directory/chara-podimata），1942届职业发展助理教授、MIT斯隆管理学院运筹学与统计系助理教授，展示了她关于审计大型语言模型在选举信息中偏见的 research。 “算法现在决定着我们生活中的很多事情，”她说。“对于聊天机器人和选举信息，如果两个人与同一个聊天机器人互动……机器人会如何回应？它如何个性化地提供信息？” 一项针对2024年美国大选期间12个主要模型的纵向研究发现，回应会根据用户所述的人口统计特征和政治倾向产生巨大差异。她的研究团队目前正在重新设计调查问卷，并基于政治学专家的建议，对2026年美国中期选举进行新的审计。 在由Principal Venture Partners创始人兼管理合伙人、MIT公司成员宋依尹主持的小组讨论中，专家们对AI可能侵蚀民主规范和进程表示了担忧，但也探讨了潜在的积极结果。 Bailey Flanigan（https://polisci.mit.edu/people/bailey-flanigan），政治学系泰奥多尔·T·米勒（1922届）职业发展教授，同时担任MIT施瓦茨曼计算学院与EECS的联合职位。她表示，对一些人将AI作为让人们更快达成决策或共识的工具持怀疑态度。 “有理由认为这很好，因为它更高效、更容易。但它失去了许多民主的程序性要素——那些我们聚在一起做出决策的仪式，”她说。“我认为，在开始考虑自动化时，忽略这一点是错误的。” Charles Stewart III（https://polisci.mit.edu/people/charles-stewart-iii），Kenan Sahin（1963届）政治学杰出教授、MIT选举数据与科学实验室（https://electionlab.mit.edu/）创始主任表示，其中一个挑战是政府结构的发展速度跟不上技术。 Stewart说，他最担心的是AI可能在选举期间及之后引发混乱。 “如果事情出错，可能会变得非常糟糕、非常严重。如果选举被质疑，可能导致暴力，”Stewart说。 “在低技术时代，我们已经看到选举结果被操纵的例子。我担心的是，在即将到来的选举日及之后的那一天，我会观察到什么，如果AI已经对选举系统造成了不可逆的干扰，”他补充道。 Lily Tsai（https://polisci.mit.edu/people/lily-l-tsai），福特政治学教授、MIT治理实验室（https://mitgovlab.org/）（MIT GOV/LAB）主任兼创始人表示，AI在很多方面与健康民主所需的民主规范和承诺背道而驰。 “不仅在设计原则上，设计者承诺熟悉民主所基于的价值观和原则——自主性、政治平等、相互尊重、包容和自治——这一点非常重要，”Tsai说。 Tsai还指出，她的研究表明，有些人更愿意与机器互动。她描述了她团队设计的一个“苏格拉底式对话聊天机器人”，它要求人们阐明自己信念和立场背后的思考。 “有趣的是，这似乎在这个过程中缓和了他们的政策立场，”Tsai说。“所以确实存在AI对民主产生积极影响的例子。但这确实关乎设计时遵循正确的原则，并进行严格评估。”