AI 的快思與慢想（郭德偉）
本文作者郭德偉（Andy Kwok），為數據及人工智能素養協會 (DALA)資深創會會員 兼 OpenCertHub 創辦人及行政總裁 ，為《EJTech》撰寫專欄
人工智能系統的出現源於幫助人類解決問題，提供具效能的決策及減少錯誤。正因為要與人類相互協作，人工智能的思考少不免要參考人類的思維模式去設計。若你想從這角度去認識人工智能，我會推薦你閱讀2002丹尼爾·康納曼 (Daniel Kahneman) 的著作《快思慢想》(Thinking, Fast and Slow) 。
丹尼爾·康納曼是著名的心理學家和諾貝爾經濟學獎得主。他於1934年出生於以色列，後來成為美國普林斯頓大學的心理學教授。康納曼以其對人類思維和決策過程的研究而聞名，特別是在行為經濟學領域的貢獻。他的著作《快思慢想》深入探討了人類思維的兩種系統，特別是如何在不同情境下做出決策，幫助人們理解思維過程中存在的偏見和錯誤，對心理學和經濟學都有深遠的影響。他的研究不僅在學術界受到高度評價，也對企業管理和公共政策產生了實際的影響。
快思慢想的概念
這著作提出了人類思考的雙系統理論，將人的思維分為 「系統一」(System 1) 和 「系統二」(System 2)。這個理論不僅深刻地影響了心理學和行為經濟學，也為我們理解人工智能 (AI) 的思考模式提供了新的視角。透過理解 AI 的「快」與「慢」，我們可以更有效地運用 AI 工具，並與 AI 協作解決複雜的問題。
- 系統1（System 1）：快思
這系統的運作是快速且無意識的。它依賴於直覺、經驗法則和情感，能夠迅速做出判斷和決策。例如，閱讀海報上的文字、辨識聲音、或在熟悉的環境中行走，都屬於系統一的運作。它的優點是快速且節省能量，但缺點是容易產生偏見和錯誤。
- 系統2（System 2）：慢想
這系統的運作是緩慢、審慎和邏輯化。它擅長複雜的運算、邏輯推理和解難。例如，解數學題、下棋、或在擁擠的人群中尋找某人，都需要系統二的參與。它的優點是準確且可靠，但缺點是緩慢兼且消耗認知資源.
人類的大腦在系統一和系統二之間靈活切換，以應對不同的情境。在日常生活中，我們大部分時間(超過95%)都依賴系統一的快速判斷。只有在遇到複雜或不熟悉的問題時，才會啟動系統二進行深入思考。
AI的快與慢思考模式
- AI 的「快思」
大型語言模型 Large Language Model (LLM)，如 ChatGPT (OpenAI) 和 LIama (Meta) 的某些版本，在某種程度上可以被視為 AI 的「系統一」。它們透過分析大量資料中的模式來生成文本、回答問題和執行指令。LLM 的優點是快速且能夠處理各種任務，但缺點是缺乏真正的理解和推理能力，容易產生 「幻覺」(hallucinations)，即生成不正確或無意義的內容，俗稱「老作」。
- AI 的「慢想」
以DeepSeek R1 這個Large Reasoning Model (LRM) 為例。它回應指令需時，先去理解問題本身，進行徹底評估，然後再尋找解決問題的方式。LRM 專注於複雜的數據分析和推理，這與系統二思維的深思熟慮和分析性質相符。除此之外，AI Agent 的概念亦以「慢想」的模式去思考更接近系統二，能夠自主完成分析、記憶、計畫和執行等步驟，無需任何人為干預，了解清楚問題後從而建議一系列的行動去完成任務。
人類與AI的未來協作
快思慢想的理論與人工智能的發展存在著有趣的關聯，特別是機器學習 (machine learning) 和深度學習 (deep learning)，正在模擬或超越人類的某些思維過程，使我們有必要思考人類思維的局限性和AI 的潛在優勢。當大家對快思慢想的概念有基本認知後，我想再分享以下幾個人類與AI之間的有趣關係:
- 思維系統
- 人類的系統1 (快速、直覺的思維) 與AI的即時反應能力相似。AI能迅速處理大量信息並做出決策，類似於人類的直覺反應。
- 系統2 (緩慢、理性的思維) 則需要深入分析和計算，這部分與AI在進行複雜推理和分析時的能力相符。
- 決策偏見
- 《快思慢想》揭示了人類在決策中常見的偏見，這些偏見在AI的設計和運作中也需要考慮。例如，AI模型可能會受到訓練數據的偏見影響，導致不理想的決策。
- 人機協作
- 理解人類思維的局限性可以幫助設計更有效的AI系統，促進人機協作。例如，AI可以在需要快速反應的情境中輔助人類，而人類則可以在需要深思熟慮的情境中發揮作用。
- 增強決策質量
- AI可以幫助人類識別和克服認知偏見，從而提高決策質量。通過結合AI的分析能力和人類的創造力，可以達到更優的決策結果。
《快思慢想》提供的雙系統理論，為我們理解 AI 的思考模式提供了一個實用的框架。透過理解 AI 的「快」與「慢」，我們可以更有效地運用 AI 工具並與 AI 協作，共同開創 AI 時代的新篇章。 未來，隨著 AI 技術的不斷發展，我們期待看到更多結合「快思」和「慢想」的混合 AI 系統出現，為人類帶來更大的福祉。
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