好奇心一直是人类取得巨大成功背后的推动力。这种与生俱来的求知欲促使我们质疑现状、探索未知，从而取得了一些最伟大的成就，并影响了人类历史的进程。

　　在人工智能迅速改变生活的今天，我们似乎比以往任何时候都更需要人类的好奇心。但是，大多数支持人类好奇心的论点实际上都是在试图让我们相信，人工智能不会超越人类。例如：

　　“要以有意义的方式解释人工智能的输出，并将其应用于现实世界的情况，这需要人类的好奇心。”

　　所有这些论点都是值得商榷的。事实上，人工智能可能根本不需要人类的好奇心。但是，在人工智能时代，人类比以往任何时候都更需要好奇心，这其中有令人信服的原因，它们源于人类和人工智能好奇心之间的根本差异。

　　为了理解人类和人工智能好奇心的不同作用，通过一个比较框架来研究它们的独特特征是很有帮助的。这个框架着眼于好奇心的三个关键方面：处理、视角和目的，并研究人类和人工智能在这些方面有何不同。

　　得益于更直观的信息处理方式，人类能够通过非显而易见的联系获得偶然的发现。

　　亚历山大弗莱明（Alexander Fleming）就是凭借这种直觉处理方式，注意到装有葡萄球菌的培养皿受到霉菌生长的抑制，从而在 1928 年发现了青霉素，并开发出抗生素。

　　相比之下，人工智能的好奇心是计算性质的，擅长高效处理大量信息，揭示隐藏的模式和相关性。这就是为什么人工智能是药物发现的强大工具。

　　DeepMind 开发的人工智能系统 AlphaFold 通过准确预测蛋白质结构，使科学家能够在创纪录的时间内设计出药物，从而彻底改变了药物发现。

　　人类好奇心的主观性使我们能够把握现实世界中的细微差别，考虑多种观点和道德影响，并在探索想法时融入丰富的、感同身受的因素。

　　另一方面，人工智能的好奇心是从所谓的客观和基于事实的立场出发的。这种 “中立 ”的视角有助于减少人类的偏见，但也可能导致不人道的解决方案。

　　考虑到人类活动目前被认为是气候变化的主要驱动因素，负责解决气候危机的人工智能可能会提出消除人类是最有效的解决方案。你看，问题解决了。

　　最后，人类内在的探索动力可以驱使我们去追寻一些问题和想法，这些问题和想法可能不会立即得到实际应用，但却能带来突破性的发现和创新。

　　1965 年，阿诺彭齐亚斯（Arno Penzias）和罗伯特威尔逊（Robert Wilson）发现了宇宙微波背景辐射，这就是一个为了好奇而进行探索，从而产生突破性发现的例子。

　　彭齐亚斯和威尔逊在使用射电望远镜研究来自太空的信号时，遇到了一种他们无法解释的持续背景噪声。这种噪音原来是宇宙大爆炸的残留物。

　　人工智能的好奇心更倾向于获得切实的成果。IBM 的Project Debater AI旨在参与竞争性辩论，而不是真正探索所讨论主题的细微差别。OpenAI 的 DALL-E 模型被训练成根据文字描述生成图像，其目的是创建准确的表述，而不是探索创作过程本身。

　　人工智能的好奇心是有条不紊的、冷漠的、以结果为导向的。这使它非常高效。这就是为什么我们比以往任何时候都更需要人类的好奇心，一种能带来意外发现、同理心和无限创造力的好奇心。幸运的是，人类和人工智能的好奇心并不相互排斥。

　　通过将人类和人工智能的好奇心结合起来，我们可以利用其独特优势来增强我们的创造潜力。人类好奇心的直觉特性可以与人工智能好奇心的计算能力相结合，从而加速发现并推动创新。

　　研究人员可以利用人工智能工具高效处理海量数据，并识别隐藏的模式，同时运用人类的直觉探索意想不到的联系，从而提出新的假设。

　　在这种合作方式中，人工智能的公正方法可以帮助减少人类的偏见，而研究人员的个人经历和道德考虑则可以为转化人工智能生成的结果提供重要的背景。

　　虽然人工智能可以加速新药的发现，但正是人类的好奇心让我们认识到了迷幻疗法中设定和背景的重要性。迷幻体验所处的环境能够深刻影响其治疗效果，这是一种独特的人类洞察力，源于我们的移情、情境化和从主观体验中获得意义的能力。

　　在建筑领域，人工智能的计算能力可以高效地搜索广阔的设计空间，针对特定的限制条件找出最佳的材料、结构和布局。这可以使建筑更节能、更具成本效益和更有弹性。

　　然而，你需要人类的好奇心来设想如何将这些设计变为现实，使其不仅具有功能性，还具有美观性和文化相关性，例如创造一种社区感或反映居住者的独特身份。

　　归根结底，我们对大脑如何产生想法，以及人类认知和人工认知的根本区别知之甚少。鉴于我们在认知方面还有很多未知，把好奇心交给人工智能还为时过早。

　　与此同时，我们可以在人类和人工智能的好奇心之间创造强大的协同效应，以解决复杂的问题，并创造出既人性化又技术先进的解决方案。我们需要创建平台，支持人类和人工智能之间的合作。这包括开发增强而非取代人类好奇心的人工智能系统，让知识工作者能够轻松地将人工智能融入自己的工作流程。

　　这还意味着要投资教育和设计环境，通过在学校、家庭和工作场所进行内在的智力探索来培养人类的好奇心。

　　在人工智能时代，人类好奇心的未来不是零和游戏。这是一个创造良性循环的机会，在这个循环中，人类和人工智能的好奇心的独特优势相互促进、相得益彰。这可以是一段通往共同目的地的旅程。