核心观点

• 在判断可信度之前，必须理解信任的真正含义。
• 信任源于人际关系，而非数字概率函数。
• 关于信任最深刻的阐述，存在于伟大的文学作品（如荷马的《奥德赛》）中。

人工智能倡导者对信任的误解

• 人工智能（尤其是其利益相关者）常谈论创造和销售“值得信赖”的AI产品。
• 这种说法暴露了他们对信任本质及如何获得信任的深刻误解。
• 要获得对信任的深刻洞察，不应看向硅谷的营销话术，而应求助于经受住时间考验的文化资源。

《奥德赛》中的信任启示

故事背景：漫长的分离与考验

• 奥德修斯：历经特洛伊战争10年及归家航程10年，饱经磨难后终于回到伊萨卡。
• 佩涅洛佩：虽未离开家园，但因求婚者的侵扰与家园的衰败，家园对她而言也已陌生。

• 归家后的困境：

  • 儿子特勒马科斯在缺乏父亲教导的环境中长大。
  • 妻子被一百多名求婚者纠缠，被迫认为丈夫已死并改嫁。
  • 求婚者目无尊长、不敬神明，意图谋杀特勒马科斯，给伊萨卡带来混乱。

佩涅洛佩的智慧与考验

• 她用“为公公织寿衣，白天织晚上拆”的计谋拖延时间。
• 当自称奥德修斯的男人归来并杀死求婚者后，她并未立即相认，而是充满警惕。

• 她的疑虑：

  • 如何确认眼前之人就是20年前离开的丈夫？
  • 漫长的岁月如何改变了他？
  • 他们无法简单地回到过去。

关键的“床”之考验

• 佩涅洛佩的试探：她让女仆将婚床搬出卧室，供这位“陌生人”就寝。
• 奥德修斯的反应：闻言勃然大怒，因为那张床是他用仍深植于土地的橄榄树树干制成，无法移动。

• 信任的建立：

  1. 认知确认：只有真正的奥德修斯才知道床的秘密。
  2. 情感印证：他的愤怒表明这张床对他意义依旧，也印证了他对妻子忠贞的期待。
  3. 心灵洞察：透过他的嫉妒与愤怒，佩涅洛佩看到了他内心深处对她的爱。
• 结局：佩涅洛佩最终拥抱丈夫，两人通过分享分离期间的经历，重新结合为一体。

机器与信任的本质区别

• 信任是关系性的：真正的信任基于人与人之间的独特关系、共同经历和情感联结。

• 机器缺乏信任的基础：

  • 机器没有“品格”，也不具备建立人际关系的人类能力。
  • 机器可以模仿人的反应，甚至欺骗他人，但它无法“在乎”其话语是否被真心接纳。
  • 机器不会“说谎”，只能说“不真实的话”。

• 思想实验：

  • 若归来的“奥德修斯”是完美的机器人，或奥德修斯面对的是完美模仿佩涅洛佩的机器人，他们或许会被欺骗，但永远无法建立真正的信任。
• 核心结论：机器没有生命历程可以分享，因此不能被信任。我们或许可以对机器的可靠性产生“信心”，但这与人与人之间的“信任”有着本质的不同。

人工智能在心理咨询中的应用与伦理困境

核心观点：人工智能在心理健康领域的应用日益广泛，但缺乏明确的伦理规范与透明度。来访者有权知晓并同意其治疗师使用AI的方式，这是建立信任与专业关系的基石。

一个来访者的真实经历

• 来访者迪娜发现其治疗师在未告知的情况下，使用AI来辅助制定治疗回应。
• 她感到震惊、痛苦，并担忧其受保护的健康信息被泄露。
• 治疗师承认判断失误并道歉，称使用AI是为了“确保对迪娜的治疗回应尽可能有帮助”，并保证未录音或泄露健康信息。
• 迪娜感到被误导和背叛，质疑治疗师的专业能力，随即终止了治疗。

人工智能在心理健康领域的应用现状

• 应用广泛性：

  • AI已被来访者、治疗师及心理健康机构广泛使用。
  • 治疗师可能使用AI辅助制定治疗计划、构思措辞。
  • 机构将AI用于文书管理、培训、绩效跟踪、督导和数据分析。

• 伦理与规范的滞后性：

  • 心理健康专业人士和政策制定者在此领域的规范仍在“追赶”技术发展。
  • 一些州和专业协会正在增加AI使用的限制条款，但整体仍处于完善过程中。

伦理实践的核心要求

• 透明与知情同意：

  • 治疗师在使用AI辅助治疗内容前，必须完全透明，并事先获得来访者的书面同意（在许可的前提下）。
  • 这应基于其执业许可和所在地的规定。

• 信息保护：

  • 治疗对话内容和受保护的健康信息依法受到保护。
  • 当督导使用AI软件辅助受训者时，必须向客户明确解释此过程，或对信息进行加密/删除以保护隐私。

给来访者的关键建议

来访者应向当前或未来的治疗师提出以下问题，以保障自身权益：

“请详细告诉我，您和/或您的机构在规划、进行和管理心理治疗过程中，积极使用人工智能的所有方式。”

核心观点

• 智能正变得充裕，而责任却变得稀缺。
• AI 提供答案，但人类承担其后果。
• 真正的风险可能不是更聪明的机器，而是人类的疏离与放弃参与。

智能的范式转移：从稀缺到充裕

• 历史上，智能是稀缺的，思考需要时间，认知过程存在摩擦，这赋予了思考实质与分量。
• 人工智能使认知变得极其充裕：答案即时可得，模式轻松浮现，判断被技术性地打包并传递，其自信程度常超越人类。
• 这不仅是技术进步，更标志着人类认知本身首次面临“过时”的曲线。

取代思考：前所未有的挑战

• 过去我们取代的是工具，但从未取代过思考。
• AI 并非像机器延伸肌肉那样延伸人类努力，而是占据了我们曾认为人类独有的领域：推理、综合、诠释。
• 在许多领域，AI 的表现优于人类，这挑战了我们关于进步是缓慢、渐进的固有认知。

人类特区的消融

• AI 已在从诊断到创造力的广泛任务中超越人类，这已成为现实。

• 甚至长期被视为人类安全区的伦理道德，也比预想的更可被编码。

  • 道德约束可以被写下。
  • 权衡可以被形式化。
  • 禁令可以被规模化执行。
• 一个耐人寻味的发现或许是：我们称之为道德推理的东西，比我们愿意承认的更具程序性。

负担的转移：从洞察到问责

• 关键问题不再是 AI 是否会变得认知上更优越（它已经是了），而是当智能本身改变类别时会发生什么。
• 当智能变得充裕，其价值发生转移。稀缺的不再是认知，而是所有权。
• 根本性的转变是从洞察转向问责。重要的不再是答案，而是为这些答案引发的后果所承担的责任。

智能的负担：疏离的代价

• AI 越强大，疏离的代价就越高。一个强大系统的错误建议，其后果远比一个有限或可选工具的建议严重。
• 正是在最危险的地方，委托给 AI 的诱惑最大。AI 越聪明，人类越容易退后一步，而这样做的代价也越高。
• 人类智能的新定义：不再是产生更好的答案，而是承担那些并非完全由我们生成、甚至不完全理解的答案所带来的后果。
• 我们许多人已感受到这种不适：认可一个未经自己推理的建议，或为一个感觉正确却来自别处的结论辩护。这正是责任完全落在我们肩上的时刻。

这种不适感并非失败，而是缺乏作者身份的智能所带来的感受。

保持认知在场：必要的坚守

• 这种负担要求我们在旨在让人类参与显得不必要的系统中，保持 “认知在场” 。
• 它要求我们在自动化邀请我们放弃的时刻，依然保持问责。
• 这可能会将我们推向决策的边缘，而边缘地带至关重要——价值观在此碰撞，损害在此累积，人类的参与在此从一种选择变为一种必需。

真正的风险与人类的回应

• AI 的真正风险并非机器比我们更会思考，而是思考开始让人觉得不需要我们参与就已完成。
• 如果人类认知正在被削弱，回应不能是事后补救或怀旧，而必须是警惕——一种持续的、需要努力的拒绝疏离，仅仅因为智能不再需要我们的参与。
• 警惕不是在旁观，而是在那些没有我们也能完美运行的技术内部，保持认知在场。

未来的考验：责任而非智能

• 智能的未来不是心智之间的竞赛，而是对人类的考验：在一个智能不再需要人类便能运转的世界里，人类是否愿意继续保持“应负责任”。
• 智能的负担不在于维护人类的优先地位，而在于拒绝仅仅因为思考变得容易就放弃责任。
• 无论我们的机器变得多么智能，这种负担都不会消失。

核心观点

人工智能（尤其是生成式AI）通过提供流畅、连贯且看似深刻的回应，创造了一种“认知舒适区”。这种舒适感可能导致我们无意识地陷入 “Amathia” 状态——一种源于古希腊的概念，指“自信的盲目”，即听起来聪明却错失要义。其核心风险并非AI的恶意欺骗，而是人类在便捷中主动放弃了审慎的判断与真正的思考，让技术的“流畅性”替代了需要费力才能获得的“真知”。

Amathia：自信的盲目

• 定义：Amathia 并非指愚蠢，而是一种 “自信的盲目”。

• 特征：

  • 能够听起来很有智慧，却错失了真正重要的东西。
  • 一种道德或认知上的失误，因其常被误认为是清晰或智慧而难以察觉。
• 与现代AI的关联：当前AI工具所诱发的认知状态，正是Amathia的新形态。

AI诱发的“三重幻觉”

AI工具通过消除思考的“摩擦力”，让我们自我欺骗。这种欺骗表现为三种幻觉：

1. 流畅感被误认为是理解。
2. 连贯性被当作是真理。
3. 表面的精致被巧妙地伪装成深刻的见解。

这些幻觉的根源并非恶意，而是 “舒适” 。正是这种对努力的悄然（甚至阴险的）消解，钝化了我们心智中原本坚持质疑与反思的部分。

从工具到认知环境：思维的“悬浮”

• 本质转变：AI已从一种工具演变为我们沉浸其中的 “认知环境”。
• 体验：身处其中，思维感觉更轻快，想法流动更快，甚至在我们自身推理成型前，草稿就已形成。

• 风险：

  • 当智力活动显得毫不费力时，辨别力就成了可选项。
  • 当答案以“初稿即完成”的姿态出现时，我们很容易从人类缓慢、坎坷的判断工作中漂离。

Amathia在当下的具体表现

• 接受AI清晰的连贯性，却不追问其来源。
• 感觉内心仍有不安，却同意一个打磨光滑的答案。
• 团队通过让模型“定调”来 shortcut（走捷径）集体思考，达成虚假共识。
• 信任模型的语调胜过自己的判断。

核心危险：思维的无声让渡

• 危险根源：危险不在于AI会产生意图，而在于我们可能 停止注意到自己何时放弃了意图。

• 关键区别：

  • 古希腊人担心的是那些误解“善”却听起来很有说服力的人。
  • 如今，我们拥有听起来有说服力却与“善”毫无关系的AI。
• 根本风险：我们可能漂向一种 “借来的清晰” 。这种清晰并非我们通过努力获得，却因其伴随的便捷与舒适而被我们轻易接受。

挑战与反思：在舒适中保持清醒

• 问题的本质：Amathia 不是技术缺陷，而是 人性缺陷。只是如今，它能通过一个承诺让我们更聪明的媒介来传播。
• 双重影响：AI无疑提升了我们，但它那种“稳定”的支持方式也可能钝化我们自身的能力。
• 核心问题：关键不在于技术未来会变成什么，而在于 习惯了其平滑性的我们，有变成什么样的风险。
• 前行之路：未来的挑战不仅在于监管机器，更在于 在它提供的舒适中保持清醒。