编辑：闽商界 来源：闽商界
编者按：现在的人工智能非常强大，可以资助人类做很多事情，好比写文章、生成图片、列歌单、资助我们挑选商品，等等。如果我们把生活的控制权交给人工智能，让 AI 资助我们摆设生活的一切，那会酿成什么样子呢？本文作者做了这样一个为期一周的试验。本文来自编译，希望对您有所启发。
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我们是多么幸运，生活在一个有如此多选择的时代，所有问题都可以交给科技。需要美容建议吗？让人工智能来帮助。需要新沙发吗？让人工智能来帮助。需要音乐吗？需要香水吗？需要一条裙子吗？人工智能也可以资助你完成这些任务。
你在互联网上做出的每一个决定，都可以咨询人工智能。所以，我决定这样实验一下。在一个星期的时间里，我让人工智能告诉自己应该买什么衣服，应该化什么妆，应该在客厅里放哪种咖啡桌。我听了一种人工智能推荐的音乐，然后又听了另一种人工智能推荐的音乐。我甚至做了一个人工智能性格测试，来资助自己选择合适的口红颜色。
我到场这个实验的目的并不是为了买东西，而是想看看人工智能想让我买什么。如果我让人工智能掌控我的生活，那么我的生活会是什么样子的？带着强烈的好奇心，我下载了 6 个应用步伐，并浏览了多个网站。
每当人工智能错得让我哑口无言的时候，我都会截图（经常），而每当人工智能提供的东西让我感到满意的时候，我也会截图（不经常）。一个星期后，我的手机里满是“专门为我”挑选的衣服、图像、洗发水和香水的屏幕截图。就此，我准备分享一些个人心得。
但首先我想介绍一下，家具方面，我用的是 Casawire，音乐方面是 YouTube music，香水方面是 EveryHuman 和 Sommelier du Parfum，而香水蜡烛是 Scent Lab。服装方面，我使用的是 Shoptrue，化妆品方面是 Glosswire 和 PerfectCorp。以下内容不涉及对这些应用步伐的评价，所以不要认为我提到这些平台就是对它们的认可。
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结论1：人工智能给人一种“唯一性”的幻觉
商家喜欢吹捧的最大卖点之一是，人工智能能够很好地了解你的品味，随着时间的推移，算法可以对平台卖给你的东西进行微调。这些平台答应，客户与我们相处的时间越长，我们就越了解客户。
在为期一周的实验中，无数次有品牌商告诉我，有些东西是“专门为我”定制的。总部位于斯德哥尔摩的香水品牌 No Ordinary scent 把我上传到平台上的三张照片，酿成了一款与我“共同创作”的香水。Scent Lab 让我做了一个 60 秒的测试，然后生成了三种符合我偏好的香水蜡烛。
我不知道自己是否喜欢这些香水，因为我没有购买其中的任何一款。很可能，这些香味中的一种会把我带回到卡萨布兰卡，我长大的地方，而且这种香味会让我感觉……它就是属于我的。但是，当我上传了三张卡萨布兰卡的图片后，该网站生成了“好奇”和“前卫”等荒谬的标签，然后创造出一款香水，前调是粉红胡椒、琥珀和苔藓，却没有反映出图片中大海海盐的味道，也没有藏红花，或任何与摩洛哥有关的东西（除了小豆蔻）。
不管人工智能输出的结果如何，整个过程都让人感觉是死板的、肤浅的。
纽约大学（New York University）副教授梅雷迪思·布鲁萨德（Meredith Broussard）的研究重点是算法偏见，他最近出版了《不但仅是一个小故障》（More than a Glitch）一书。根据布鲁萨德的说法，我的失望是由于“我对人工智能的过高期望”与“它在商业领域的实际潜力”之间的错位导致的。她说：“期待人工智能会给人以特别的感觉是完全正常的，但当你真正使用它时，会发现，‘哦，这只是一项平凡的技术。’”
事实证明，人工智能不是魔术，而是数学。“非常复杂、美丽的数学，”布鲁萨德解释道。虽然我们很容易想象让机器解决人类的问题，但布鲁萨德提醒说，人工智能只不外是个统计过程。它需要大量的数据，将其输入到计算机中，之后让计算机从中建立各种数学模型，并使用这些模型来预测某人想要的口红颜色。
说到口红，我也让人工智能给我推荐了。我在谷歌上搜索了一下，就找到了 Perfect Corp 的网站，就是那个有人工智能性格测试的网站。在快速拍了一张自拍后，该网站表现，根据我的面部特征，判断我喜欢与人互动，而且精力充沛。固然，这意味着我应该买一支大胆的红色唇膏，名为“迷人”，以“反映我强韧、布满活力的个性”。我喜欢这支口红，但对这种受“摆布”的过程感到非常反感，以至于我无法决定去购买它。
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结论2：人工智能实际上并不能帮你做决定
“决策瘫痪”（Decision paralysis）是一个明显的 21 世纪问题，这个问题已经在人工智能中找到了解决方案吗？甲骨文公司（Oracle）最近对 1.4 万多名商业领袖进行的一项调查显示，人工智能导致了“数据过载”（data overload）。74% 的受访者表现，在过去三年中，他们每天必须做出的决策数量增加了十倍以上，72% 的受访者认为，大多数可用数据只对 IT 专业人士或数据科学家有真正的资助，他们可以以有意义的方式解释和利用这些数据。
到 2026 年，口红市场预计将到达 125 亿美元。这就是目前存放在堆栈、货船和精美玻璃货架上的数百万支口红的体量。这同样适用于你能买到的几乎所有种类的东西。至少在美国是这样，登录 Netflix，你会有凌驾 17000 个剧集标题可供选择。如果你试图在网上买沙发，那么你的脑子会爆炸的。如果人工智能可以帮我缩小选择范围，那么我为什么不让它帮我呢？
作为一个讨厌购物的人，我非常喜欢 Shoptrue 的使命：成为时尚界的 Netflix。该网站于 2022 年 11 月上线，利用人工智能根据你的品味、预算和合身度，来制定个性化的购物清单，这样你就不消再花几个小时去寻找一件完美的羽绒服了。
除此之外，我的购物体验会像在购物中心一样，每次人工智能推荐一件紧身衣服时，我都会多一层自我厌恶。Shoptrue 推出的那件色块毛衣穿在模特身上看起来很漂亮，但穿在我身上肯定不会很漂亮，很大水平上是因为该网站在选择上衣之前，没有费心询问我的尺寸，甚至没有询问我的体型。
相反，它询问的是我在一个典型月份里的穿着方式，我通常穿的品牌，我用来描述自己风格的词，以及我喜欢穿的颜色和图案。Shoptrue 公司建立时，首创人告诉我们，随着时间的推移，算法最终会了解你的体型和尺寸偏好，然后向你推荐更合适的衣服。这也许最终会成为现实，但谁有时间去等候呢？
结论3：人工智能永远不会了解真实的你
有些品牌的销售理念是为你“专属定制”。研究表明，人类喜欢被视为个体，而不是群体的一部门。我们喜欢绣有字母的餐巾纸和个性化的潘多拉手镯。我们想要感觉特别。所以当一个品牌给你提供这样的“诱饵”时，你就会上钩。但根据我的经验，诱饵永远不会像你想象的那么甜蜜。
在人工智能领域，这个问题更严重。布鲁萨德说，互联网向我们兜售了一个谎言，说有针对性的广告可以提供给我们想要的东西。布鲁萨德说：“那种认为购物可以通过某种方式个性化，给你想要的东西的想法，也不是完全正确的。这种做法实际上不会让你更快乐，人工智能只会向你展示你可能会购买的东西，而这些东西是基于你以前买过的东西。这和快乐不一样，这只是商业交易。”
作为试验的一部门，我最先实验的平台之一是 Casawire，它于 2022 年 12 月推出（尽管其时一些 AI 功能尚未推出）。这项服务标榜自己是家具服务界的 Tinder，我觉得这种说法很荒谬，所以想要验证一下。游戏规则各人都很熟悉：喜欢屏幕上的东西就向左滑动，不喜欢就向右滑动。Casawire 滑动方向与 Tinder 相反，这一点让我非常困惑。
我在 Tinder 上只花了一个星期就遇到了我现在的丈夫（我想这个算法对我来说很有效）。在使用 Casawire 的第一天，我几乎讨厌看到的每一件家具。不外没关系，我想，算法还不了解我。在我使用它的第二天，我几乎讨厌看到的每一件家具。我第三次使用它的时候，依旧如此。不外在我测试时，这款应用只有 75 个品牌，所以可能只是种类不敷多吧。不管怎样，这个平台不停地向我推荐某个品牌的产物，而我却直接滑走了（表现不喜欢），这似乎让人工智能很困惑。
结论4：人工智能扼杀了发现的艺术
在我为期一周的试验中，我意识到，尽管人工智能喜欢假装它了解你，但实际上它根本不了解你。不外有一个例外，那就是音乐流媒体世界。
为了试验，我暂时搁置了自己现有的 Spotify 订阅，来测试 YouTube Music，主要是为了能重新开始。我甚至还没在这个平台上听过一首歌，就觉得它已经很了解我了（可能是因为 YouTube 归谷歌所有，而谷歌已经知道了关于我的一切）。YouTube Music 就在那里等着我：我十几岁时听的法国流行音乐，以及我最近在纽约时听的美国民谣，应有尽有。同时，古典音乐，以及那些我从未听过但很喜欢的电影原声音乐，也让我很惊喜。甚至我年轻时听过的摩洛哥艺术家也在列表之中，YouTube Music 给我带来了很多快乐。
然后，快乐消失了。在我选择听了一些古典音乐之后，在一两天内，整个主页上就变得只有古典音乐，其他音乐类别都从屏幕上消失了。人工智能对我“太了解了”，以致让我陷入了一个反馈循环。
当我看着人工智能推给我的一切时（大胆的红色口红、烟草味的蜡烛、重复播放的古典音乐），我确实在这些物品中看到了我自己的影子，但还有多少人收到过类似的口红和烟草味的蜡烛呢？
这是一个失败的试验，但尽管我得到的结果不尽如人意，在与技术共同产生创造的经历中，还是有一定的快乐和价值的。当技术资助你发现自己真正喜欢的新事物时，无论是一款香水还是约会软件上一个让你微笑的人，都会让你感到同样的快乐。
但最后，我发现用人工智能购物有点像看星座：相信你喜欢的部门，忽略你不喜欢的部门。也许我终究是一个教科书式的人类：我想感觉自己很特别，而人工智能只让我感觉自己是一个数据点。
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