《紐約時報》特稿撰稿人克什米爾・希爾，近期進行一項生活實驗，揭示了AI在減少決策疲勞上的優勢，但也可能讓應該進行判斷的大腦功能，「外包」給了AI。AI助理雖然能幫助人們高效安排計畫行程，但也需注意AI背後的商業利益，在享受便利的同時，也要保持對AI的批判性思考。
《紐約時報》的特稿撰稿人克什米爾・希爾（Kashmir Hill）做了一項生活實驗：將一週之內生活大小事的決策交給了12個AI助理，並接納AI的建議去做，結果她總結「生成式AI接管了我的生活。」
實驗的過程非常簡單，就是直接請AI助理幫忙訂定一份實驗計畫表，結果AI還真的給出一份精細到每半小時該做什麼事的行程表。其他就是食衣住行各方面的選擇，都先來問AI。
比如「我現在要去買菜，你將決定我的家人本週吃什麼和我煮什麼。」「辦公室牆壁應該要漆成什麼顏色？」「為什麼浴室裡這種水泥漿的顏色不均勻？」「我婆婆想來拜訪，我該怎麼辦？」希爾甚至上傳了某個衣服款式的圖片給AI，問AI這套衣服與自己搭不搭配？
AI提供的生活建議，其實許多還不賴。像是婆婆來訪的困擾，因為可能會被迫取消原定的晚餐計畫，AI便提議「讓婆婆做飯」可能是一個好主意，「特別是如果她喜歡做飯，並且可以讓你（希爾）休息一下。」同時AI還建議，如果婆婆願意，希爾可以幫忙，主動幫婆婆做飯或擺桌子。這可能是個很好的聯誼活動。要是做飯的話，就做一道簡單的沙拉或配菜來搭配牛排。人性化的貼心建議，或許真能巧妙化解婆媳問題。
透過AI減少「決策疲勞」
經過一週的實驗，希爾發現AI助理確實高效有序，減少了自己的「決策疲勞」。像是在時間管理上，AI可以精確安排每一項事務的時間，確保行程緊湊且合理。在飲食安排上，它會依據營養需求，規劃出營養均衡的菜單，同時合理安排採購計畫，減少食物浪費。
現代生活中人們每天要面臨大量的選擇，從穿什麼衣服到吃什麼食物，將決策權交給AI後，這個人可以從這些瑣碎的決策中解脫出來，擺脫「決策癱瘓」。AI 可以根據天氣、社交活動等因素決定當天的穿著，無需個人再糾結，從而讓人有更多的精力和更輕鬆的心態，去應對工作、學習等重要事務。
AI還會提供新的視角，提供解決生活瑣事的靈感。這是因為AI擁有龐大的資料庫和先進的算法，在決策過程中可能會引入一些人平時想不到的方案。比如AI建議全家人在晚上來一場「故事接龍」的家庭遊戲，人類與機器人輪流講述「位於魔法森林深處的一棵參天大樹」的故事。「人工智慧優化的一週，感覺就像是一次健康靜修。」希爾描述道。
誠如人們將方向感外包給Google Map等地圖App，將回憶事實的能力外包給搜尋引擎一樣，希爾認為，AI助理的爆炸式成長，也可能會誘使人們將更多決策交給機器。
AI助理背後，站著追求利潤的企業
然而，希爾也警覺到如果一切都交由AI決定，是否意味著「將大腦外包給了AI」？其中或許蘊含著未知的風險。
希爾曾對OpenAI的一位員工說起這項實驗，對方的反應竟是有點驚恐，將這項AI決策的行動比喻為「隨機詢問路邊的陌生人」。
美國哈佛大學伯克曼克萊因中心的研究員多娜思（Judith Donath），常年研究人類與科技的關係，也認為使用AI來做決策比拋硬幣或擲骰子好多少，即便這些聊天機器人確實蘊藏著「世界智慧」。
因為AI給出的生活建議，很難避免是草率的決策，而且也降低了人們的思辨能力。
尤為關鍵的是，人們誤以為AI助理是獨立的個體，卻忽略了這些工具是由企業所開發，終極目標是追求商業利益，AI的演算法是人寫的？會不會有人試圖操縱系統的答案？
哈佛研究人員多娜思便擔心，人們可能會過度倚賴這些系統，特別是如果它們像人類一樣透過聲音與我們互動，很容易會忘記它們背後有追求利潤的實體。
「如果你有一個小伙伴，他總是在那兒，總是回答你的問題，從不說錯話，永遠站在你一邊。」多納思說，它開始取代對朋友的需求。
AI很棒，但別被它束縛大腦
有趣的是，當希爾問遍各大生成式AI「認為這個實驗如何？」時，微軟的生成式AI「 Copilot」顯得唯唯諾諾、過於熱心，而 Google的「Gemini」完全是生意，惟有OpenAI前成員創辦的Anthropic公司、所開發的「Claude」給出令人意外的答案。
該公司擔心AI可能會出現嚴重錯誤，「Claude」坦言：「讓我做決定是一個壞主意。」甚至不避諱說出人工智慧的侷限性，還對希爾將個人隱私和控制權移交給AI感到憂慮。
被抹除自己的個性，是將大腦外包給AI的另一情況。美國哥倫比亞大學商學院教授馬姿（Sandra Matz）即將出版的新書《心靈大師：預測與改變人類行為的資料驅動科學》，講述了演算法如何影響人類的行為，並認為對將代理權交給AI最大的擔憂之一是「有可能讓我們變得超級無聊」，因為AI有扁平化個體差異的效果。
「AI很棒，但AI永遠無法成為獨一無二的你，」希爾下了一個結論說。
所以，到底怎樣才是生成式AI的正確打開方式呢？「很多人認為生成式人工智慧可以幫助我們做新事情或創新，」英國牛津大學網路研究所教授施恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）指出，生成式AI帶來的真正能力是效率。
再以希爾為例，AI的高效意味著花更少的時間進行可怕的線上搜索，像是無休止地滾動滑鼠尋找度假目的地。
「用AI解放雙手，但別被它束縛大腦。」北京清華大學美術學院長聘教授陳楠也如此建議，AI再厲害也有侷限性，AI只能基於已有的資料、數據和算法進行運算，而真正的創新往往來自於跨界思考和靈光一現：「創新思惟加上AI的高效執行，這才是真正的王牌組合。」
