AI Literacy: An Exercise in Power-Knowledge

无形图书馆与追问“为什么”的力量

想象你正走进一座巨大的、充满魔力的图书馆。在过去，如果你想了解某件事，你必须在尘封的书架间搜寻，阅读许多书籍，并靠自己拼凑出故事的全貌。而今天，我们拥有了一位新型图书管理员：人工智能（AI）。这不仅仅是一位能帮你找书的管理员，更是一位能根据它所读过的所有内容，瞬间为你创作出一个全新故事的管理员。但问题在于：这位管理员并不只是告诉你事实；它会决定向你展示哪些事实，以何种方式讲述，以及忽略掉什么。

为了理解为什么这很重要，我们需要观察两个有助于看清真相的核心概念。首先是“知识即权力”的概念。这意味着，谁有权决定什么是真实的或重要的，谁就掌握了对世界认知方式的巨大控制权。其次是“批判性意识”的概念。这是一种觉醒的能力，即意识到我们被讲述的故事并非中立的事实，而是由讲述它们的人和系统所塑造的。如果我们仅仅学习如何使用这位 AI 图书管理员来快速完成作业，我们可能会忽略一个事实：这位管理员正在悄悄地塑造我们的思想。本文提出了一个宏大的问题：我们是在培养能够购买 AI 所售产品的“聪明顾客”，还是在培养能够理解商店是如何构建起来的“掌控者”？

消费者 vs. 建筑师

本文认为，目前我们教授人们关于 AI 的方式缺失了关键的一块拼图。现在，大多数学校和机构将“AI 素养”视为一门驾驶教育课。他们教你如何操控方向盘，如何检查后视镜，以及如何遵守交通规则以免发生车祸。他们称之为“胜任力”（competency）。其核心在于如何安全、高效地使用工具。

本文作者指出，这还远远不够。他们认为，将 AI 视为一种简单的工具，就像是在没有解释谁建造了道路、为什么道路要这样延伸、以及谁有权决定下一条路建在哪里之前，就教人开车一样。如果你只知道如何驾驶，你仅仅是这个系统的消费者。你能到达目的地，但你对目的地没有发言权。

本文建议我们需要从教授“胜任力”转向教授赋能（empowerment）。我们不应仅仅做一个优秀的驾驶员，而需要成为认识论主体（epistemic agents）。这是一个高级术语，意指“知识主体”或“知识掌控者”。一个“主体”不仅仅是使用 AI，他们还明白 AI 是由具有特定偏见、优先级和盲点的人类所制造的机器。他们知道 AI 并不是展示绝对真理的预言水晶球；它是一面镜子，反映了过去被记录下来的世界，连同那个时代的错误与不平等也一并映射其中。

解锁 AI 的三把钥匙

为了将用户从被动的消费者转变为主动的主体，作者提出了一个新的三部分框架。可以将这视为解锁 AI 素养全能力的“三把钥匙”系统。

1. 情境化使用：侦探的笔记本
第一把钥匙关乎我们如何使用工具。目前的教学说：“用 AI 写你的论文。”而新的方法说：“使用 AI，但要清楚你为什么使用它，以及它是如何影响你的答案的。”
想象你是一名侦探。如果你问 AI：“谁是最优秀的侦探？”它可能会给你列出一份著名的英国小说人物名单。一个“胜任”的用户会接受这份名单。而一个“被赋能”的用户（运用情境化使用）会追问：“等等，为什么它只选择了英国角色？其他文化背景下的侦探，或者那些并非名人的现实生活中的调查员呢？”他们明白 AI 的答案取决于它被喂养了什么。他们将 AI 作为思考伙伴来探索自己的问题，而不仅仅将其视为一台吐出答案的机器。他们知道工具存在局限性，且所谓的“答案”只是故事的一种可能版本。

2. 批判性审视：X 射线视觉
第二把钥匙关乎透视机器内部。这是我们要停止盲目相信 AI，并开始追问“你是如何得出那个结论的？”的过程。
作者建议我们需要具备“X 射线视觉”，以看清 AI 内部运转的无形齿轮。这涉及三个主要实践：

• 谱系分析（Genealogical Analysis）： 追踪答案的家族树。如果 AI 说某事是真实的，我们会问：“你阅读了哪些书籍或网站才学到这一点的？谁写的这些内容？”
• 偏见识别（Bias Recognition）： 识别模式。如果 AI 总是将医生描述为男性、护士描述为女性，或者它只了解来自某个国家的历史，我们需要识别出这是其训练过程中的缺陷，而非世界的客观事实。
• 反向提示（Counter-Prompting）： 这就像是在与机器玩“杠精”游戏。你要求 AI 解释一种观点，然后要求它解释相反的观点，接着问：“你完全遗漏了哪些观点？”这让用户从信息的接收者转变为对机器思维方式的分析者。

3. 参与式治理：市政厅会议
第三把钥匙也是最具雄心的，它关乎参与制定规则。目前，大多数人只是在使用 AI，却无法参与决定它如何被构建。
作者认为，AI 素养必须包含“公民素养”。这意味着要理解 AI 是一个公共系统，就像公园或道路一样，我们应该在它的管理方式上有发言权。这涉及到了解谁拥有 AI（通常是大公司）、政府如何监管它，以及普通人如何发声。
本文指出，尽管困难，但人们已经开始这样做。例如，在欧盟，普通公民和团体被允许对新的 AI 法规提供反馈。作者建议，AI 素养应当教导人们如何加入这些对话，如何要求 AI 系统尊重他们的本土文化和语言，以及如何争取建立一个为所有人服务，而非仅为富人或高知群体服务的系统。

有钱人与没钱人之间的鸿沟

本文还强调了一个可怕的现实：理解 AI 的人与不理解 AI 的人之间的差距正在扩大。
目前，富裕阶层和受过高等教育的人拥有获取最佳 AI 工具的渠道。他们可以负担得起更聪明、更新及时的“高级版”。更重要的是，他们拥有足够的教育背景，知道如何提出正确的问题并识别偏见。他们利用 AI 来变得更加聪明和强大。
另一方面，经济条件较差或受教育程度较低的人往往只能使用免费且受限的版本。他们使用 AI 获取简单的答案，却缺乏质疑答案或改变系统的技能。本文指出，AI 并没有缩小差距，反而可能正在拉大差距。这就像是给一个懂得骑行的人一辆超快的自行车，却给一个不懂骑行的人一辆破旧的三轮车。前者飞驰而去，后者则只是原地空转。

总结

作者总结道，我们不能仅仅教人们成为“优秀的 AI 使用者”。如果我们这样做，我们只是在训练他们成为一个他们无法控制的系统中的“优质消费者”。我们需要教导他们成为主体——即理解 AI 是一种塑造我们认知的强大力量，并且拥有质疑、挑战并协助构建它的技能的人。

这不仅仅是学习一项新的计算机技能。这是一个政治问题：谁有权决定我们世界的真相？本文指出，如果我们不改变 AI 素养的教学方式，我们可能会面临这样一个风险：由少数强大的系统来为所有人做决定。但如果我们教导人们保持批判性、好奇心和积极参与，我们就能将 AI 转变为一个帮助每个人更好地理解世界的工具，而不是一个控制他们的工具。目标是从仅仅驾驶汽车，转向协助设计道路。