在一个白雪覆盖的达特茅斯学院校园里，一位神经科学家俯身靠近一位正描述记忆丧失的暴躁“病人”。这位“病人”因妻子坚持要他去看医生而感到沮丧，因为他只是会放错钥匙或一时想不起名字。
他态度生硬，对医学不信任。然而，他根本就不是人类。
这位与托马斯·特森对话的“人”——特森是达特茅斯盖塞尔医学院医学教育副教授——是一个人工智能病人演员，它已经帮助全球超过一万名医学生练习临床沟通技巧。
“听到这些我很难过，”特森对着麦克风向病人表达同情，“那一定很不容易。”
这个工具只是达特茅斯学院在AI应用加速发展并引发不安之际，优先探索AI的一个例子。这座位于新罕布什尔州上谷地区的乡村常春藤校园，正是当今AI革命——包括ChatGPT和Claude等模型——的基石首次奠定的地方，那是在70年前。汉诺威的一块公路标志牌纪念着这所著名学府作为“人工智能发源地”的地位。
1956年夏天，一小群人在达特茅斯聚会，提出了一个深奥的想法：智能可以被赋予机器。在那里，“人工智能”这个术语被创造出来，该领域正式建立。四位“奠基之父”——来自达特茅斯、哈佛大学、IBM和贝尔电话实验室——曾以为他们能在短短一个夏天取得重大进展。然而，他们的研讨会催生了数十年的探索，最终解锁了驱动现代AI的基础设施，彻底改变了我们的生活。
达特茅斯现在发现自己处于一个独特的位置：这个被公认为该领域起源的机构正在塑造它的未来，而这个未来所揭示的问题和后果，远超1956年夏季研讨会的参与者们所能想象。这项工作充满了紧迫感和克制感，承认AI可能无处不在，但它最终会成为什么，在很大程度上仍有待设计。
MassLive在二月的一天走访了达特茅斯学院，采访了在医学、政治、语言、工程、计算机科学和行为健康等领域使用或研究AI的研究人员和学生。他们的普遍共识是：我们远未达到常常主导公众叙事的末日情景。事实上，几乎所有受访者都指出，AI仍处于起步阶段。对一些人来说，鉴于将其用于善途的潜力，这很有希望；对另一些人来说，当前时刻仍只是这些自动化思维系统的早期渗透，这令人担忧。
在距离特森和他的AI病人演员几栋楼的地方，校园泥泞的人行道对面，教职员工尼古拉斯·雅各布森和丽莎·马施正在探索AI在心理健康支持方面的前景和风险，而目前该领域正面临人类医疗服务提供者短缺的问题。达特茅斯创建的、首个生成式AI驱动的治疗机器人的临床试验在2024年取得了可喜的结果。但并非市场上所有的应用程序都融入了循证科学，目前大多数寻求心理健康建议的人都转向了基于开放互联网这一无边界信息训练出的通用聊天机器人。
“AI有巨大的机会从根本上改变我们对健康和福祉的看法，并提供前所未有的个性化、有效的护理，”达特茅斯技术与行为健康中心的创始主任马施说。
全球范围内出现的同样矛盾也正在达特茅斯社区上演。《波士顿环球报》最近报道了教授和学生们对学院将AI迅速整合到课程中，以及与Anthropic签订的一份为期两年、提供7300个“Claude for Education（教育版Claude）”许可证合同的不安。《波士顿环球报》还报道称，一名学生被通讯办公室联系，要在学生报纸上撰写一篇支持学生主导的聊天机器人项目“Evergreen”的专栏文章。据该学生称，文章经过通讯人员编辑，并且他获得了稿酬。校报《达特茅斯》后来在该专栏中添加了编者按，称其“不再符合我们的编辑标准”。
丹·洛克莫尔是达特茅斯纽科姆计算科学研究所的主任。他翻阅着劳纳特藏图书馆侧室里一个马尼拉文件夹中的文件。洛克莫尔用手指划过打字机字体的纸张，大声读道：“这个问题需要更多的理论工作。”他抬起头，笑着重复道：“这个问题仍然需要更多的理论工作。”这些文件是1956年达特茅斯夏季研讨会的原始文件，由洛克菲勒基金会资助，当时数学家、计算机科学家和认知思想家们讨论了机器如何复制人类智能。那时，能和人下跳棋的机器人就被认为是成功了。约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农——Anthropic的Claude以他命名——是“议程制定者”，他们在一年前就提出了这次研讨会。
重访达特茅斯的档案是为了回顾推动参与者的雄心。洛克莫尔说，他们可能会对当今技术的采纳速度和普及程度感到震惊。“它现在就像我们呼吸的空气一样，”他说，“它应该感觉像魔法，但这正是它有点阴险的地方。它感觉不像魔法。它是被设计来让我们爱上它的。”就在三年前，洛克莫尔说，对普通大众来说，AI还是一个相当晦涩的学科。他们当然知道它正在幕后发展，但它不是日常生活的一部分。现在，“每个人都突然很高兴和电脑说话，并从电脑那里得到所有建议。我现在几乎无法和任何人进行一次不回到ChatGPT的对话。”
对于来自巴西的富布赖特学者、博士生布鲁诺·恩里克来说，在他所在领域的发源地学习是“鼓舞人心的”。从他的角度来看，关于AI的“科幻小说”和“统治世界”的情绪远非当下的现实。“尽管有很多关于自我意识和机器人独立思考的声称，但我认为从学术上讲，我们离那还很远，很多只是炒作，”恩里克说。“我们正在（正确）走向的未来可能是，我们将与AI作为代理、助手或团队的一部分一起工作。”计算机科学与工程系大三学生科林·沃尔夫称今天的模型是“自20世纪30年代以来数字革命的高潮”。他说：“该领域因加速主义和世界末日的一面而名声不佳，但实际上，如果使用得当，这些工具中的许多都有能力让社会变得更好。”
洛克莫尔指出了当前AI格局与历史上几乎所有新产业诞生方式的相似之处——权力和财富集中在顶层，而民主化尚未实现。在这种情况下，是OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等公司，它们目前在美国几乎不受任何监管。他说，这是一个需要意识到的重要动态，因为AI进一步渗透社会。“公司控制着这个知识领域，”洛克莫尔说，“他们拥有所有数据、所有资金、最大最快的机器，现在他们还拥有了人才。”
在工程与计算机科学中心他凌乱的办公室里，索鲁什·沃索吉正在应对当今喂养通用聊天机器人的各种话语。在大量混乱、不受控制的网络数据上进行训练，意味着互联网上展示的相同偏见、刻板印象和有毒言论可能会被聊天机器人重复。沃索吉试图将发展轨迹转向更个性化的方向。这位研究大型语言模型中偏见和毒性的计算机科学家、副教授表示，像ChatGPT和Claude这样的工具擅长记忆，但不太擅长推理。这是当今人类和AI之间的显著区别。沃索吉的实验室正在构想不同的东西：下一代、受认知启发的AI，它能更像人类一样推理，更少依赖数据，并表现出更少的“反社会倾向”。“这只是在科学上更有趣，”沃索吉谈到他实验室正在研究的未来模型时说，“它更接近人类认知。我认为AI至少应该在某种程度上与人类智能类似。目前，我觉得这些模型正在偏离人类智能的工作方式。人类不依赖那么多数据。人类不是规模驱动的。”
沃索吉的工作基本上触及了AI的智力核心。他赞同洛克莫尔的观点，即AI的民主化对于实现他和像他这样的其他学者正在努力追求的、更具认知意识的技术至关重要。“我们不希望这些模型掌握在少数人手中，”他说，“因为那才是危险的情景。不是这些模型接管并做出人类不希望它们做的事情。可怕的是（它们）只做少数人希望它们做的事情。”
计算机科学博士生杨艾弗里通过个人的线索发现了她的研究领域——保护一种秘密的女性专用中文语言。杨小时候，她的祖母教了她几个濒危女书中的词，这是世界上已知唯一一种完全由女性创造的文字系统。它起源于中国南方，当时那里的瑶族女性无法接受传统教育。杨说，最后一位以女书为母语的人于2004年去世。在计算机科学研究期间，她想起了祖母的教导。她想：“也许现在有了AI，我们可以做些什么来振兴这种语言。”主要凭借一位中国学者撰写的关于这种语言的一本书，她确实做到了：杨创建了第一个女书数字化数据集和基于LLM的学习框架。在沃索吉的指导下，他们训练了一个事先不知道女书的LLM来索引这种稀有文字。杨的朋友用数字笔手写了每一个女书字符，记录了笔画和曲线。她的工作展示了如何利用AI来保护濒危或“低资源”语言。她还为纳瓦霍语和阿拉斯加原住民语言应用了AI——这些语言是谷歌翻译等工具常常无法识别或错误标记的。“所有这些被遗忘的语言，我们正在利用AI和大型语言模型来学习它们并保存它们，以便子孙后代能够欣赏它们，”杨说。
语言保护只是AI在社会福利中作用扩大的一个方面。AI进入心理健康护理领域是一个棘手的话题。但将其视为不道德或冒险错过了更大的现实——达特茅斯的两位研究人员认为这一点更为紧迫。它已经在被广泛使用。当前的任务是确保未来它的开发、测试和部署是安全的。这是生物医学数据科学和精神病学副教授尼古拉斯·雅各布森以及达特茅斯技术与行为健康中心创始主任丽莎·马施的观点。他们处于学院利用AI改善心理健康和成瘾护理研究的前沿。这是一个热门话题，他们当然也承认这一点。美国食品药品监督管理局尚未发布关于生成式AI在心理健康领域的明确指导，各州也在尝试用自己的立法方法来控制这个新兴领域。雅各布森和马施也看到了那些头条新闻：“父母称ChatGPT鼓励儿子自杀”、“ChatGPT在男子死亡中充当‘自杀教练’，诉讼指控”、“新研究：AI聊天机器人系统性地违反心理健康道德标准”。雅各布森说，大多数使用AI进行心理健康的人都是通过“通用模型，而不是专用产品”。“而这存在真正的风险，”他说。
达特茅斯的研究人员采取了不同的角度——一种慢节奏、基于证据的方法，旨在利用AI的前景，同时谨慎解决已经出现的问题。该学院是布朗大学领导的国家研究所的一部分，该研究所正在指导开发以“信任和安全”为首要考虑的下一代治疗聊天机器人。达特茅斯的旗舰项目“Therabot”已经开发了六年多。“这不是硅谷风格的方法，我们不会一开发出什么就立即推出，”雅各布森说。他是首个生成式AI治疗聊天机器人临床试验的资深作者，该试验包括100多名参与者。结果显示：抑郁症状平均减少51%；广泛性焦虑症状平均减少31%；对有饮食失调风险的人，对体型和体重的担忧平均减少19%。“很多人感到震惊，说‘我们不能碰AI和心理健康’。但基线是，人们每天都在这样做，”马施说，“这就是我们所在的世界。所以我们真的在努力系统地理解如何精心设计和研究有目的构建的工具，这些工具可能具有价值，因为（AI）不会消失。”在心理健康服务提供者需求巨大的背景下，雅各布森和马施认为，AI驱动的治疗可以提供全天候、个性化、基于科学的支持——尤其是对那些根本无法获得任何护理的人。“我认为我们的行为健康系统对很多人来说不起作用，所以有很大的改进空间，”雅各布森说，“而AI可能是其中的一部分。”达特茅斯也看到了促进健康的预防性应用程序的前景。一群学生正在积极努力推出名为“Evergreen”、昵称为“Evie”的聊天机器人，其设计目的是给人“高年级导师”的感觉。大二学生梅哈尔·巴辛说，她加入这项努力是因为大一在赛艇队时感受到的“负担”，同时作为一个生命前14年在印度生活的人，她也在适应大学生活。“我很兴奋能参与一个倡导校园里每个群体的项目，”巴辛说，“我也是计算机科学专业的学生，我希望技术能改善学生的心理健康。”
2026年中期选举即将来临。在那之后，是2028年总统大选。根据研究AI在政治中作用的政府学副教授肖恩·韦斯特伍德的说法，人工智能将在竞选周期中扮演前所未有的角色。他说，人们应该对研究表明AI可以模仿人类并操纵政治民调的结果感到“恐惧”。去年秋天，他在《美国国家科学院院刊》上发表了一项研究，揭示了当今政治民调易受AI影响的脆弱性。他发现，在2024年大选前的七项主要全国民调中，添加少至10到52个虚假的AI回复——每个成本5美分——就足以翻转预测结果。该研究指出了外国对手多么容易利用这一弱点。“很多公共政策都是通过调查制定的，无论我们是否意识到，”韦斯特伍德说，“如果民调不能反映人类的态度，民主问责制就有崩溃的风险。”他将美国的民调描述为向民选官员传达美国人民偏好的工具，这是民主的关键组成部分。韦斯特伍德还谈到了AI的民主承诺，指出它可以填补因报纸萎缩而留下的信息空白，让公民能够查询他们关心的话题。“AI将首次使个人能够更深入地了解影响他们投票的问题和政策，”韦斯特伍德说，并指出人们可以提示AI查询国会或地方选举委员会的具体立法。他讨论了表明AI模型偏向民主党的研究，这构成了系统性偏见的危险。“在政策上，一直有一种看法认为这些模型偏向自由派观点，”韦斯特伍德说，“没有一个模型偏向共和党人。那么它们有可能改变或影响公众态度。”主修定量社会科学和计算机科学的双学位大四学生特雷西·韦纳研究了LLM内置的“忠诚度”或偏见如何影响任何特定国家的政治生态系统。例如，如果某人在中国使用中国制造的AI机器人，该机器人是否会偏向中国？她的研究发现，全球四大顶级AI模型都存在偏爱本国的倾向。韦纳对这个话题的兴趣是在她访问台湾时被激起的，当时正值该地区2024年总统大选前夕，她试图了解那里塑造年轻选民观念的力量。“我认为有很多关于AI影响选民能力的恐惧，深度伪造的影响以及对选举诚信的后果，”她说。
回到盖塞尔医学院，托马斯·特森的AI病人演员存在一种讽刺性——这个机器人让医学生能够练习真实的对话。他正在利用AI改善在快速转向AI的医疗保健领域中的人际联系。他认为，这项日益增长的技术将使医学中的人际关系变得更加珍贵。“我认为医疗中的人性元素将永远重要，而AI只会让它变得越来越重要，”特森说，“这就是为什么我们投资于让医学生和医生成为更好的沟通者，因为坦率地说，这是他们未来需要学习的一项技能。”“而那个人性元素是AI无法取代的，”他补充道。
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