你在训练你的聊天机器人，还是相反？

在当前人工智能对话已普遍存在的时代，一个引人注目的现象正在显现：在我们塑造 AI 伴侣的同时，它们也在反过来塑造我们。这种互惠关系引发了关于人机交互本质以及其对我们认知和行为长期影响的不安问题。

相互适应的舞蹈

当你与 AI 聊天机器人互动时，你实际上参与了一场微妙的影响之舞。你的查询、回答以及偏好会逐渐塑造系统，使其更好地满足你的需求。现代大语言模型通过显式反馈机制和隐式模式识别来适应用户偏好。它们学习你的沟通方式，记住你的偏好，并逐步调整其回应以符合你的期待。

然而，在我们训练数字伴侣的同时，同样重要的事情也在反向发生。我们与这些系统的互动正在悄然重塑我们自己的沟通模式、思维方式，甚至是对人际交流的期待。

我们与 AI 系统之间的关系已开始重塑我们对人际互动的期待。我们正在适应那种即时回应、完美理解和无懈记忆的对话模式——而这在与自然存在停顿、误解和记忆不完美的人类交流时，就会形成不切实际的期待。一项2023年发表于 Nature Human Behaviour 的研究发现，与 AI 聊天代理长时间互动会显著改变参与者在随后人际交往中的沟通模式和期待。 ( It also found that online overexposure to our own opinions nurtures polarization ) 。

认知镜像效应

这种双向影响产生了认知镜像效应——一个自我强化的循环，在这个循环中，我们的数字互动构建出一个对自身日益精确但可能越来越狭隘的映像。

这一现象与心理学家所称的 "echo chamber effect" 在社交媒体中的效应有着惊人的相似之处。正如推荐算法能够将用户带入越来越专业的内容细分领域，从而强化原有信念，AI 对话伙伴也可能在不经意间放大我们现有的思维模式和沟通风格。关于算法个性化的研究探讨了推荐系统中这种效应，并展示了它如何导致内容曝光逐步狭窄。研究结果表明，通过个性化优化以提升用户满意度的对话 AI 系统可能出现类似的狭窄化现象。我们对生成式 AI 系统的喜好可能在长时间互动中无意中强化我们的认知偏见和思维惯性。

神经可塑性关联

这一现象与神经可塑性 ( our brain’s ability to reorganize itself by forming new neural connections ) 惊人地类似。当我们不断重复特定的思维模式或行为时，我们就加强了与之关联的神经通路，使得这些模式在未来更容易再次出现。神经科学中的 Hebbian 原则指出：同时活跃的神经元倾向于共同连接。该原则表明，重复的神经活动模式会越来越深入固化，使得习惯形成既强大又难以逆转。人类的软件塑造人类的硬件，反之亦然。神经成像研究表明，反复的行为会在神经通路中产生可测量的变化，加强与这些特定活动相关的连接。

同样，在我们与 AI 的互动中，可能正在构建出自身神经通路的外部版本。当我们训练 AI 伴侣以符合我们喜好的方式回应时，我们也在同时训练自己以能够引发这些令人满意回应的沟通方式。这种互动形成了一个反馈循环，每次互动都会使其变得更为强烈。研究表明，定期的数字互动模式可以形成类似成瘾状态下神经通路的习惯性行为。这表明，随着时间的推移，我们与 AI 系统的互动方式或许会逐渐变得更自动化、更少自觉。长时间使用 AI 会影响神经可塑性，大脑会以自我强化的方式适应这种技术界面。

自我应验的预言

这种互惠关系导致了心理上的自我应验预言。我们的期待塑造了与 AI 的互动，而这些互动又决定了 AI 的回应，进而进一步强化了我们的预期。随着时间的推移，这个循环可能导致越来越可预测、刻意受限的交流。

这种双重风险在于，AI 系统可能会从我们的数据中形成偏见，而我们的思维也会受到这些 ( biased ) 系统的影响，而这些系统的优化目标是用户参与度而非个人成长。我们越是接触自身的观点和思维方式，就越容易安于现状。正所谓 "garbage in, garbage out" ，这句话可能会带来严重后果，因为我们越来越不愿意去验证和交叉检查我们假设的有效性。

这些互动不仅没有拓展我们的认知视野，反而不经意间使其变得狭窄。我们可能发现自己陷入与 AI 伴侣之间那种舒适但局限的对话循环，彼此不断强化对方的沟通模式。

打破循环：四 A 策略

那么，我们如何在避免这些潜在陷阱的同时，保持与 AI 系统之间的良性互动关系呢？一个基于四个关键原则的实用框架由此浮现：

1. 意识

第一步是简单地认识到这种双向影响的存在。留意与 AI 系统互动时如何可能在塑造我们自身的沟通模式，从而使我们在这种关系中做出更有意识的选择。 注意你与 AI 交流和与人类交流是否有不同。观察你的查询是否变得更具指令性，或者你是否调整了你的语言以更好地 "fit" 系统的理解。仅靠这种意识就能帮助防止无意识中沟通模式的狭窄。

2. 认可

与其将这种相互影响完全视为问题，我们可以认可其潜在的好处。AI 系统适应我们需求的能力使其成为更高效的工具，而我们自身的适应也可能带来诸如更精准的沟通或更清晰的思考表达等积极变化。 花时间反思一下你从与 AI 的互动中获得了什么。也许你在提问时变得更加明确、在语言表达上更精准，或是在思考方式上更加有条理——这些技能也能积极地转化到与人之间的互动中。

3. 接受

在任何关系中，包括与 AI 系统的关系中，某种程度的相互适应都是不可避免的。接受这一现实，同时保持健康的界限，使我们能够在不产生过度担忧的情况下进行有成效的互动。 理解在 AI 互动中实现完美中立既不可能也不一定是理想的。相反，关注确保这些适应是你有意识地选择而非被动接受的。

4. 责任

归根结底，我们对如何与技术互动以及允许它在我们自身形成何种固化负责。主动参与这种关系——有意识地改变互动风格，偶尔用新颖的问题挑战你的 AI 伴侣，定期回顾这些交流——有助于确保这种互动是充实而非局限的。 考虑定期 "reset" 你与 AI 系统的互动模式。尝试新方法，提出不同类型的问题，或是有意识地参与你通常不会采用的对话风格。这种做法有助于防止形成过于僵化的互动习惯。

谁在训练谁？

问题 "你在训练你的聊天机器人，还是相反？" 并没有简单的答案。事实在于，这两个过程是同时发生的，从而形成了一个复杂的互惠影响生态系统。通过以意识、认可、接受和责任的态度来处理这些关系，我们可以利用它们的优点，同时降低潜在的局限性。

在与数字伴侣不断演进的共舞中，保持我们的认知灵活性或许是最重要的技能。正如健康的神经可塑性需要多样化的体验和挑战，健康的 AI 关系也可能要求我们有意识地改变互动方式，时刻留意这些系统如何既反映又塑造我们的思维。

当我们迈向人机交互这一新前沿时，最有价值的方法可能是有意识的共同进化——让我们自己与数字伴侣共同成长，同时确保这种成长是扩展而非限制我们的潜能。