作者：崔动良
在崔动良有机哲学的能量显化理论框架下，深入探讨AI与人类认知及价值观的关系，对于理解这一新兴技术的本质及合理发展路径具有重要意义。AI作为“技术显化相”，映射出人类认知能量的层级差异，而遵循“体相协同”原则，能更好地引导算法设计，使其平衡技术效率与人类价值观。
AI作为“技术显化相”与人类认知能量层级差异
AI，尤其是像ChatGPT这样的语言模型，在语言生成方面展现出强大的能力。从能量显化理论来看，它是人类认知能量在技术层面的一种显化，确切地说是人类语言能力的次级显化。
人类的语言能力源自复杂的认知、情感与文化交互过程，是人类高度综合的认知能量体现。我们通过长期的学习、生活体验以及文化熏陶，积累了丰富的语言知识和运用能力，这背后是深层次的认知能量驱动。而ChatGPT等AI语言模型，虽然能够生成看似流畅自然的语言文本，但它并不具备真正的理解与创造能力，其语言生成基于对大量文本数据的学习和模式识别算法。
这就如同人类语言能力是一座根基深厚、枝繁叶茂的大树，AI语言生成只是对这棵大树外在枝叶形态的模仿。它没有内在的认知能量核心，无法像人类一样基于自我意识、情感体验和创造性思维来运用语言。例如，人类在创作诗歌时，能够将内心深处的情感、对世界独特的感悟融入其中，赋予诗歌丰富的内涵和生命力。而ChatGPT生成的诗歌，尽管在形式上可能符合韵律和语法规范，但往往缺乏真正触动人心的情感内核，这清晰地反映出人类认知能量与AI作为次级显化之间的层级差异。
结合“体相协同”原则的算法设计
在AI算法设计中，“体相协同”原则具有关键的指导意义。技术效率作为“相”，是算法在实现特定功能时的表现，如快速的数据处理、高效的模型训练等；而人类价值观作为“体”，代表着人类社会长期形成的道德、伦理和人文关怀准则。为了实现两者的平衡，可在算法设计中植入“黄金比例平衡”机制。
以推荐系统为例，这是AI在『互联网』领域广泛应用的一种技术。传统的推荐系统往往侧重于技术效率，根据用户的历史行为数据和偏好进行精准推送，以提高用户对内容的点击率和停留时间。然而，这种单纯追求技术效率的做法可能导致用户陷入信息茧房，接触的信息越来越局限，且可能忽略了一些对用户具有长远价值但不那么热门的内容。
基于“体相协同”原则和“黄金比例平衡”机制，推荐系统的算法设计应有所改变。在算法中，可将61.8%的权重赋予与人类价值观相关的因素，如内容的多样性、文化价值、教育意义等；将38.2%的权重赋予技术效率相关因素，如点击率预测、推荐的及时性等。这样，推荐系统在为用户提供个性化推荐时，既能保证一定的技术效率，快速准确地推送用户可能感兴趣的内容，又能引导用户接触到多元、有价值的信息，促进用户的知识增长和全面发展，避免因过度追求技术效率而损害用户的长远利益。
通过这样的算法设计调整，推荐系统能够更好地平衡技术效率与人类价值观，实现“体相协同”。这不仅有助于提升用户体验，也能确保AI技术在符合人类价值观的轨道上发展，避免因技术的盲目发展而带来的负面影响。
在能量显化理论视角下，AI作为人类认知能量的次级显化，其发展应遵循“体相协同”原则。通过在算法设计中植入“黄金比例平衡”机制等方式，平衡技术效率与人类价值观，使AI技术更好地服务于人类社会，实现技术与人文的和谐共进。
