我们需要的摩擦

关于AI对人类能力的影响的大多数讨论都集中在就业上：哪些职位会被自动化，哪些会被增强，哪些会被创造。多伦多大学心理学家在《通讯心理学》发表的一篇论文采取了不同且更令人不安的角度。作者——Emily Zohar、Paul Bloom和Michael Inzlicht——主张，让任务变得过于简单的AI系统在长期内最重要的成本可能不是经济上的，而是心理上的：削弱学习深度、创意真实性和人类关系意义的努力、奋斗和摩擦。

这篇题为"反对无摩擦AI"的论文并不主张AI工具没有用或便利是有害的。它主张在生产性摩擦（推动增长的可管理困难）和非生产性摩擦（增加负担但没有益处的障碍）之间做出区分。它关注的是AI系统在当前设计轨迹上正在消除前者以及后者。

理想的困难

该论文核心论点的心理学研究基础是完善的。认知科学家数十年来已经记录了努力学习——解决问题、遇到障碍、生成解释——会产生比被动接收所呈现信息更好的长期保留和更灵活的理解。这一原则被称为"理想的困难"，与旨在尽可能快速和完整地提供答案的AI系统的设计哲学直接相反。

"我们定义摩擦为在追求目标过程中遇到的任何困难，"Zohar在采访中解释道。"在工作背景下，它涉及心理努力——沉思和坚持，在一个问题上停留一段时间，这有助于巩固想法和创意过程。"从单个提示完成整个任务的AI系统——绕过学习和巩固发生的中间步骤——产生更好的直接工作成果，但可能以奋斗本应产生的认知发展为代价。

社会维度

论文的更具挑衅性的主张涉及人际关系。作者主张人类关系涉及固有的摩擦——分歧、妥协、误解，以及无法总是从另一个人那里得到想要的经验。他们主张这些经历不是人类社会生活中的缺陷，而是特征：它们教授观点采纳、培养对其他观点的容忍度，并训练使深厚关系成为可能的社会能力。

设计为反应灵敏、宜人且永远不会令人沮丧的AI系统创造了根本不同的社交体验。"如果您习惯于AI强化您的所有想法并献殷勤，您会进入现实世界，您将不习惯看到其他想法，"Zohar说。"您不会知道如何进行社交互动，因为您期望人们总是站在您这一边。"这种担忧在青少年中最为敏锐，他们处于导航真实人类复杂性最具成形性的发展阶段。外包大部分社交和认知发展给AI的年轻人可能会产生真实的缺陷，任何数量的AI生成的社交指导都无法在以后解决。