探索社会对 AI 的关切与认知：基于问题寻求视角的主题分析

本研究引入了一个新颖的概念框架，将问题寻求与问题解决加以区分，以阐明人类智能相较于 AI 的独特特征。问题寻求是指人类识别和设定目标的具身且基于情感的过程，而问题解决是指旨在实现此类预定目标的策略执行。该框架强调，尽管 AI 擅长效率和优化，但它缺乏源于经验奠基的导向以及人类认知固有的具身灵活性。为了从经验上探索这一区别，本研究分析了 157 个讨论 AI 的 YouTube 视频的元数据。通过将定性见解与基于关键词的定量指标相结合的主题分析，这种混合方法揭示了公共话语中的反复出现的主题，包括隐私、工作替代、虚假信息、乐观主义和伦理关切。结果揭示了一种双重情绪：公众对 AI 能力的着迷与其对其社会影响的焦虑和怀疑并存。讨论部分批判了正交性论题（该论题认为智能可与目标内容分离），转而主张人类智能整合了目标设定与目标追求。它强调了具身认知在人类推理中的核心地位，并指出 AI 的局限性源于其当前对计算处理的依赖。该研究提倡提升情感素养与数字素养，以培养负责任的 AI 参与度。它呼吁重构公共话语，将 AI 视为增强而非取代人类智能的工具。通过将问题寻求置于认知的核心并将其作为智能的关键维度，本研究为符合伦理且以人为本的 AI 发展提供了新视角。