共同认知人工智能素养
资料来源:J. Owen Matson,2025,Co-Cognitive AI Literacy。https://intralation-culture-theory-posthuman-pedagogy.ghost.io/co-cognitive-ai-literacy/
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大多数人工智能“素养”并不是素养——尽管原因并非像许多素养学者所坚持的那样。
在传统的素养研究中,这个问题尚未开始就已注定:人工智能素养无法成为真正的素养,因为人工智能仅仅是技术性的,并不参与意义的创造。然而,素养并非人类灵魂的神秘属性;它是一种在特定领域内阐释、生成和运用意义的后天习得的技能,同时关注着最初使这种意义得以实现的社会、文化和物质基础。
如果我们将人工智能视为一种技术认知模式,那么人工智能素养的术语就会发生变化,其实践也必须改变。
如果你可以“通过”人工智能素养课程,而从未问过知识是什么、知识是如何产生的、或者知识为谁服务,那么你所获得的就不是素养,而是带有更好的剪贴画的宜家说明。
目前,人工智能的“素养”主要指学习如何哄骗机器帮你完成作业。我称之为“AI Listery”:一份简洁的清单,包含各种提示技巧、偏见复选框,以及偶尔提醒你不要抄袭的内容。
共同认知人工智能素养始于将人工智能理解为一种非人类认知形式——一种将信息与意义联系起来的解释性选择过程,而这种联系是任何完全可预测或受规则约束的结构都无法捕捉的。N. Katherine Hayles 将其定义为“在将信息与意义联系起来的情境中解释信息的过程”。从这个角度来看,认知并非人类思维的私有财产,而是在生物、技术和混合系统中逐渐出现的。
当人类与这些系统互动时,互动便成为共同认知涌现的场所——一个人类与人工智能的解读相互塑造和转化的递归过程。这将人工智能从被动工具重塑为主动的、可生成的主体,其认知、伦理、具体化和基础设施的交织必须得到批判性地理解。
共同认知人工智能素养(定义)
在这一扩展的认知领域中实践工作的能力,培养与人工智能认知主体进行负责任、富有创造性和批判性合作所需的解释性、关系性和语境流畅性。它包括:
解释性调和(认识论)
–感知和塑造人类和人工智能的生成过程、具体化、情感化和基础设施条件如何塑造知识产生和转化的结构。
关系能力(本体论)
– 维持跨越不对称、差异和不可预测性的新兴对话意义,使每个主体的解释能力能够以任何一方都无法单独实现的方式重塑对方的解释能力。
情境意识和道德意识(道德)
– 将人工智能与人类的对话置于政治、经济、具体化和生态系统中,并实践一种关系伦理和推测伦理,以预测人工智能介导的意义的连锁效应。