在当下数码化浪潮的席卷之下，人工智能（AI）正以一种前所未有的增度，重塑着我们的生活与工作模式。然而，随着AI技术在各个领域的广泛渗透，一个潜藏风险亦逐渐浮出水面。话题或须从小米公司的雷军，于中国央视的一档对话节目谈起。这位由程序员成功转型的科技界领军人物在节目中坦言，自己曾长期深陷“0与1”“对与错”的思维定式之中。
程序员的思维模式深受代码逻辑的深刻影响，在美国数学家冯·诺伊曼（John von Neumann）架构的计算机系统里，判断机制是建立在严谨的布尔代数体系之上的。这种先天的特质使得代码逻辑往往具有绝对化的判断倾向，就像经典算法中if - else的条件分支结构，它强行将复杂多变的现实世界，划分为相互排斥的类别。逻辑门电路“非此即彼”的特性，更是天然地排斥中间状态的存在。于是，在代码的世界里，只有“0”和“1”的明确区分，只有“对”和“错”的简单界定。
我们都清楚，AI的本质是由代码驱动的，而代码的编写者正是那些深受“0—1”或“对—错”思维模式熏陶的程序员。不可否认，这种简化的思维方式在处理结构化问题时，确实展现出极高的效率。它能够迅速识别问题、解决问题，并保障系统的稳定运行，这一点在AI的决策过程中，体现得尤为显著。以图像识别领域为例，AI通过对大量数据的训练来识别物体。若一个物体的特征与训练数据中的特征高度吻合，AI便会判定为“正确”；反之，则可能被判定为“错误”。这种简单的二分法，在某些特定场景下确实行之有效，但当面对复杂多变的现实世界时，就显得捉襟见肘了。毕竟，现实世界是复杂且多元的。
以医疗诊断为例，患者的病情绝非简单的“有病”或“没病”可以概括，而是须要综合考量多种因素，如症状的严重程度、患者的身体状况、家族病史等。倘若AI仅以“非对即错”“非黑即白”的思维判断，极有可能导致误诊或漏诊的情况发生。再看司法领域，一个案件的判决绝不能仅仅依据事实的“对”与“错”，还须要兼顾法律的公正性、社会的影响以及人性的复杂性。若AI按照简单的逻辑判断，很可能会忽视这些关键因素，做出不合理的裁决。
此外，AI的“非对即错”“非黑即白”思维，还可能进一步加剧社会的分裂与对立。在信息传播领域，AI算法通常会依据用户的行为和偏好来推送内容。若算法仅以“对”与“错”来评判信息的价值，就可能使用户陷入信息茧房，只能看到与自己观点相符的信息，而忽略其他不同声音。这种现象不仅会限制用户的视野，还会加剧社会的极化，让人们难以达成共识。
我们该如何避免AI陷入程序员式“非对即错”“非黑即白”的思维陷阱呢？
首先，我们必须清醒认识到AI的局限性，并在设计和应用过程中引入更多的灵活性与多样性。譬如，在AI的训练数据中，可以适当增加一些模糊性和不确定性，让AI学会在复杂的情境中做出更为合理的判断。
其次，要加强跨学科的合作。不能让AI的设计仅仅局限于程序员的思维框架内，还应融入社会学、心理学、哲学等多学科的知识。通过这种方式，AI才能更好地理解和适应复杂多变的现实世界。
最后，在社会层面，我们须要加强对AI的监管与引导。政府和相关机构应制定相应的政策和法规，确保AI的应用符合人类的价值观和社会利益。同时，要加强对公众的教育，让人们了解AI的原理和局限性，避免盲目地依赖或抵制AI。
总之，AI的程序员式“非对即错”“非黑即白”思维，是一个不容忽视的问题。尽管AI在众多领域都取得显著的成就，但我们绝不能对所可能带来的负面影响掉以轻心。只有通过多方面的协同努力，才能让AI更好地服务于人类社会，而不是成为束缚人类思维的枷锁。
（中国是中国经济学者、财经专栏作家）
