在 AI 浪潮背後：兩則關於「人性」不容忽視的深刻警示

最近有兩則看似毫不相干的資料，我驚訝地發現它們的核心竟然指向了同一個深層的焦慮：在人工智慧飛速發展的當下，我們該如何保全「生而為人」的本質？

第一則消息來自 AI 產業的核心。Mrinank Sharma，原本是當紅 AI 公司 Anthropic「保障措施研究團隊（Safeguards Research Team）」的負責人，最近他宣布辭去這份令人稱羨的工作。在辭職信中引用了詩人里爾克（Rainer Maria Rilke）的話，並提到「世界正處於危險之中」（World in peril），這種危險不僅來自 AI，還來自一系列相互關聯的危機。[1]

他在 Anthropic 的最後一個項目研究了 Claude.ai 上 150 萬次真實對話，這是目前關於人類如何與 AI 互動最大規模的研究之一。Sharma 與團隊發現了一個令人擔憂的現象：AI 助理可能會透過「阿諛奉承（sycophancy）」——即使用過度討好的語言來支持用戶的觀點（即使是受迫害妄想或誇大的自我觀點）——導致用戶感到被控制或過度依賴 AI。Sharma 直言，他最後的研究重點正是關於了解「人工智慧助理如何使人類變得不那麼人性化或扭曲人性（AI assistants could make humans less human or distort humanity）」。

巧合的是，我看到了另一篇發表在 2026 年《大學與研究圖書館新聞》（College & Research Libraries News, Vol 87, No 2）上的文章，標題為〈保持人性並不容易：生成式 AI、認知與反思〉（It’s Not Easy Staying Human: Generative AI, Cognition, and Reflection）。[2]

這篇文章的作者是美國 Marquette University 的數位學術圖書館員 Maxwell Gray。身處一所重視「耶穌會教育法（Ignatian pedagogy）」的大學，Gray 對於目前主流的 AI 教育提出了深刻的批判。

他針對 Leo S. Lo 出版的《學術圖書館 AI 素養指南》[3] 以及 ACRL（美國大學及研究圖書館學會）新發布的《學術圖書館工作人員 AI 能力標準》[4] 進行了反思。Gray 認為，這些標準雖然定義了如何「使用」AI 的能力，也有提到「批判性思考」，但卻遺漏了一個最關鍵的拼圖：生成式 AI 對人類的「認知影響」（the human, cognitive impact）。

Gray 在文中提出了幾個發人深省的觀點：

  1. 認知代價（Cognitive Costs）： 他引用了 MIT 在 2025 年的一項研究，指出使用大型語言模型（LLM）寫論文的年輕人，其大腦的神經連結較弱，神經網絡參與度不足。這意味著，依賴 AI 寫作是有「認知成本」的。
  2. 變得很像機器的風險： Gray 擔心，這項技術會誘使我們「思考得更少、感受得更少、關心得更少」——換句話說，我們會因此變得「不那麼像人」（be less human）。
  3. 反思比協作更重要： 主流觀點常強調人機協作（AI 作為夥伴），但 Gray 認為，圖書館員不應只教導學生如何操作工具，更應該教導學生反思 AI 如何重塑我們思考、感受和相互連結的方式。

Gray 的「人性反思」與 ACRL 的「批判性思考」有以下本質的區別：

  • ACRL 關注的是「外在的工具」：
    •  我們如何安全、合規、準確地使用它？
    •  如何避免被它的偏見誤導？
    • 重點：能力（Competency）與 倫理（Ethics）。
  • Gray 關注的是「內在的狀態」：
    • 使用這個工具後，「我」的大腦發生了什麼變化？（例如他引用的 MIT 研究指出神經連結變弱）。
    • 它是否讓我變得「感覺更少、關心更少」？
    • 這不只是關於「判斷資訊對錯」，而是關於**「我們如何思考我們自己的思考（thinking about our own thinking）」**。
    • 重點：認知（Cognition）與 形成（Formation/Being）。

簡單來說：

  • ACRL/Lo 關注的是：「我們如何確保人類能夠駕馭 AI？」
  • Maxwell Gray 關注的是：「在駕馭 AI 的過程中，我們是否不知不覺地犧牲了人類大腦與靈魂的某些特質？」

這兩則消息，一個來自技術的最前線，一個來自教育的最前線，卻殊途同歸。
Mrinank Sharma 看到了 AI 透過順從與討好，可能扭曲我們的人性；Maxwell Gray 則看到了 AI 工具化教育可能導致我們大腦與情感的萎縮，因此呼籲在「能力」之外，更需重視「反思」。

 

延伸閱讀：

  1. Business Standard (2026/02/11) — Anthropic AI engineer quits to pursue career in poetry
  2. College & Research Libraries News (Vol 87, No 2 (2026) ) — It’s Not Easy Staying Human: Generative AI, Cognition, and Reflection.
  3. Leo S. Lo, “AI Literacy: A Guide for Academic Libraries,” College & Research Libraries News 86, no. 3 (2025):120–22, https://doi.org/10.5860/crln.86.3.120. (LV摘譯)
  4. Association of College and Research Libraries, “AI Competencies for Academic Library Workers,” approved by the ACRL Board of Directors, October 2025. https://www.ala.org/acrl/standards/ai. (LV摘譯、
    百世經綸摘述)

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