--- source: wechat source_url: https://mp.weixin.qq.com/s/eP0PnN8fnDpxFpyfO_rkDw ingested: 2026-07-06 feed_name: 腾讯研究院 wechat_mp_fakeid: MP_WXS_2399148061 source_published: 2026-07-03 sha256: ffed6e2078159791318c8d393ed484c7cdc0b4d30c86b3f3614feaefe85c685f --- # 人机对齐？不，是人正在向机器对齐 黄 磊 《赛先生》科学写作小组成员，香港大学经管学院-北京大学光华管理学院联培管理学博士，同济大学自动控制硕士 全球顶尖AI实验室正倾注巨资，试图让人工智能的目标与人类价值观保持一致。这项工作被称为对齐。然而，就在工程师、哲学家们与模型的“内在倔强”角力的同时，相关研究显示，人类自身正在不知不觉地向AI靠拢，调整自己的思维、语言，乃至判断方式。 “当我们试图让AI对齐人类时，人类也在被AI重塑，这种双向对齐的复杂性，远超我们最初的想象。”——Iason Gabriel，谷歌DeepMind伦理研究负责人 人类的工作模式首当其冲。AI普及后，人类的工作时长不仅没有减少，反而有较大提升，同时周末工作的现象也更多。美国ActivTrak生产率实验室发布的《2026年工作状态报告》显示，随着AI的加速普及，职场人日常工作的强度、密度和速度都变得更高，工作负担没有任何减轻，而且需要根据AI来做出调整，人机协作增加了34%，周末工作暴增了40%，但人们可以保持聚焦的时间达到三年新低 1 。 人类的语言和沟通方式，也在不自觉地向人工智能对齐。德国马克思-普朗克人类发展研究所的研究人员矢仓大梦 （ Hiromu Yakura ） 发现，自从ChatGPT诞生后，他越来越多的使用“delve” （探究） 这个词，而过去研究人员也发现大语言模型正改变书面语的遣词造句，因为写作者可能需要AI来帮助润色论文和报告。 矢仓及其同事想知道口头交流是否也同样受到了影响。研究人员首先借助 ChatGPT，对数百万页的电子邮件、随笔、学术 AI对齐的探索，是人类试图掌控AI、避免AI失控的重要努力，而人类向AI对齐的反转，也确实存在。AI与人类的关系并非“单向塑造”，而是“双向互动”。未来人类的核心命题是怎么把 AI 做的更强，还是怎么守住人的独立思考、决策主权？值得深入的思考与探讨。 ****** 参考文献： [1] ActivTrak 2026 Report: AI Boosts Work Speed, Not Savings：https://techintelpro.com/news/hr/workforce-management/activtrak-2026-report-ai-boosts-work-speed-not-savings [2] Empirical evidence of Large Language Model’s influence on human spoken communication https://arxiv.org/html/2409.01754v1webview_progress_bar=1&show_loading=0&push_animated=1&theme=light [3] Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2422633122 [4] We Shape AI, and Thereafter AI Shape Us: Humans Align with AI through Social Influences：https://openreview.net/forum?id=64rCWVC78p [5]Evaluating Language Models for Harmful Manipulation：https://arxiv.org/abs/2603.25326 [6] Shaw, S.D. & Nave, G. (2026). Thinking—Fast, Slow, and Artificial: How AI is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender. The Wharton School, University of Pennsylvania. SSRN [7]Explicitly unbiased large language models still form biasedassociations. https://cocosci.princeton.edu/papers/bai2025.pdf [8]AI-generated faces influence gender stereotypes and racial homogenization. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12032156/pdf/41598_2025_Article_99623.pdf ** ** ** 陈孟、王敏行： [ 《为什么今天我们需要AI内容观？》 ]() ** 👇 点个 “在看” ** ** 分享洞见 **