人类的进步得益于能够增强我们天然能力的工具、机器与技术的发展。然而，我们的情感大脑——即掌管同理心的部分——迄今为止几乎没有得到技术的帮助。
人工智能（AI）有能力改变这一现状。设计以人为本的AI交互，并优化以在AI与人类之间建立可信赖的关系，为现代社会中人类与社会的进步带来最大机遇。
尽管人们普遍认为社会基于理性决策和明确规则运行，但研究表明，个人、组织与社会的大多数行为实际上受潜意识的情感决策支配。以人为本的AI设计潜力在于增强人类的同理心，改善所有决策中那95%的潜意识决策。在此过程中，我们可以让远见成为一项普遍的超能力。
通往这一新进步阶段的道路，始于设计人机交互，其优先目标是增强人的人性，而非取代它。缺乏激情、机械化的未来将削弱数千年来使人类得以生存和繁荣的能力。AI最大的益处将通过人与AI的‘化学匹配’实现——而在教AI更具人性的过程中，我们也将找到学习如何让自己更具人性的机会。
共情，我们物种的生存诀窍，是通往下一次进化的线索
奥地利医生、心理治疗师阿尔弗雷德·阿德勒（Alfred Adler）曾说：“共情就是用他人的眼睛看世界，用他人的耳朵倾听，用他人的心去感受。”他写下这段话是在1928年，可以确定他当时并未想到计算机。事实上，共情是那些难以通过工具或技术传授与增强的特质之一。
直到最近，技术大多增强的是我们大脑的理性一面以及身体能力。杠杆和踏板等原始界面，已被按键、键盘、鼠标和屏幕所取代。
一直以来，目标都是增强人类的机械与计算能力。
然而，人脑中的理性一面虽然令人惊叹，实际上只控制着我们行为的一小部分。潜意识一面对生存至关重要，主导着我们生活中的更多方面。除了战斗或逃跑等本能之外，它还承载着我们的共情与情感，而这些驱动着我们日常绝大多数的决策。而大脑的这一部分，并未获得多少工具或技术的帮助。
在过去五千年里，日益精密的机器扩展了我们的自然身体能力，例如汽车和飞机所带我们前行的速度与距离，是双腿所能达到的数百倍。近来，人们又设计出机器来补充我们的认知能力，扩展大脑在近期内的存储、检索与计算参数。（我们可以在移动设备上实时存储和检索相当于超过6000万页文字的内容。）
AI为未来所提供的，以及人们在对其影响既兴奋又忧虑时常常忽视的，不仅是对理性思维的额外增强，更是对情感思维的增强。通过学习并呈现类人的互动，未来的机器可以成为远为丰富的工具。若设计得当，AI或许能以与早期技术提升我们身体与计算能力相同的加速规模，增强我们的人类同理心。当我们理解并与他人建立联系的能力被增强百倍时，我们会变成怎样？如果我们能够“逆向工程”我们的无意识偏见，我们又能构建怎样的社会？我们能否改善彼此对情境的理解，并借此真正让“常识”成为一种共同的常识？
对一些人而言，这或许听起来遥不可及，但登月或在无障碍通信网络中共享全世界的信息，当初也曾被视为遥不可及。AI为人类实现有影响力的规模化变革所带来的机遇，可以说是自智人（Homo sapiens）进化以来，人类最重大的单一一步。
这种共情的增强真的可能实现吗？事实上，它已经在研发之中——而且它并不需要连接大脑的电极。这一旅程的第一步，是以以人为本的设计视角来看待AI；即界定技术的目的，并将其置于深刻的人文语境之中。也就是设计以可信赖关系为基础的人机交互，理解我们大脑已经在自然感官中显露的潜意识界面，并利用支配我们理解周围世界方式的自然应用程序编程接口（API）。
因此，迈向未来的这一旅程始于理解我们自身，审视关于人性已有的社会科学。现存的众多有据可查的人类偏见，必须被视为‘特征’来对待——即编程以模拟或抵消它们——从而使我们能够构建与大脑天性相契合的界面，促进集体进步。
我们做出的是理性决策还是情感决策？
为什么人机交互应当‘调校’至潜意识大脑？它为何具有如此巨大的增强潜力？答案非常简单：因为人们在情感上的行为与行动远多于理性上的。我们实际做出和采取的大多数决定，更多取决于大脑的潜意识一面，即便我们的理性一面控制着我们对这些决定和行动的表述。
证据有很多。举一个例子：虽然我们愿意认为自己的购买决定基于对价格和品牌的理性比较，哈佛商学院名誉教授杰拉尔德·扎尔特曼（Gerald Zaltman）已经表明，其中95%的决定发生在潜意识之中。另一例：我们普遍认为，“情商”是推动组织取得成果的关键领导技能。潜意识大脑中深层的‘回路’影响着从招聘到投资的各类决策。
关于‘破解’情感大脑的神经科学线索，早在一个多世纪前便已开始被阐明，并在过去20年中取得了显著发展。例如，研究表明，人类更倾向于选择容易的事情，而非正确的事情（即所谓的‘最小努力原则’）。
本质上，我们常常做出次优决策，是因为它们是更容易的选择。因此，帮助人们为自己做出更好决策的一种简便方法，就是使正确的选择成为更容易的选择。
以一种简单的选择架构为例：选择加入与选择退出。前者需要采取行动才能做出决定，而后者则已预设了一项决定，该决定可以被推翻；两种情况下，选项集合与信息完全相同。然而，我们对这两者的行为却截然不同。当美国的401(k)计划参与者被要求明确作出参保决定时，仅有18%的年收入最高达
3万美元的参与者选择将退休规划作为优先事项。然而，当参与者被自动参保并可选择退出时，88%的人会参与。4此种“退出制”选择架构的净效果使个人储蓄增加了300亿美元。
这些概念对于熟悉行为经济学的人来说可能并不新鲜。但它们凸显了潜意识大脑的力量。正是交互的设计（在401(k)案例中，即选择范式）决定了截然不同的结果。面对AI，我们可能会沉迷于算法的力量与理性的‘事实’。但我们无法过分强调以人为本设计的重要性。要丰富并增强人与技术之间的工作流程——释放AI算法的潜力以产生积极影响，而非进行操纵性的利用，并防范意外后果——我们需要聚焦于以人为本的设计交互。
向人机交互大师学习
若我们要借助技术有效地与之合作，以在理性与情感上增强自身，就必须设计能够促进并发展人与AI之间信任的交互。
迄今为止最强烈、也最成功的人与科技关系，很大程度上是通过艺术与科学共同建立的。皮尼法利纳（Pininfarina）与法拉利、戴维·布朗爵士（Sir David Brown）与阿斯顿·马丁，以及乔纳森·艾维爵士（Sir Jony Ive）与苹果所设计的机器，都捕捉了人类的情感。这些伟大的大师深知，将技术与我们思维中的情感一面相连接，与机器用途的理性功能同样重要。史蒂夫·乔布斯曾坚持在半透明的iMac G3外壳上加装提手，尽管这台电脑本不是为了移动而设计的，此举使成本增加了60美元。艾维后来解释道：“人们曾害怕技术和电脑。”“如果这台电脑有一个提手，它就让关系成为可能，它平易近人、直观，并让你有权去触摸。”
那么，我们如何将这些设计经验应用于AI与人的交互？我们如何建立对这些新技术的信任？作为人类，当我们能够以真实、一致、可预测且同步的方式，感知到与我们期望相符的意图时，我们便会信任他人。AI系统具备理解、推理、学习和与我们互动的所有底层能力，因此有能力与人类建立并维持这种关系。
Mark Knapp是德克萨斯大学的一名教学教授，他正致力于研究一种关系模型，该模型描述了我们建立、形成、维持和恶化关系的10个不同阶段。我们IBM设计项目办公室的Adam Cutler一直在致力于将该关系模型转化为以人为本的AI系统的设计原则，这些系统经过优化，以在人与AI之间建立信任——从而有效地调动我们的情感大脑，激活信任的回路。 我鼓励您在此了解他的工作。
是最大的一步，还是最后一步？
在开发AI时，我们必须格外谨慎并承担责任，伦理AI必须成为全球优先事项。当我们这样做时，我乐观地认为，我们能够引导AI增强社会，并在此过程中帮助解决许多我们最紧迫的问题。在投资人工智能的同时，我们绝不能忘记更多地投资于‘人类智能’——以其最多元、最包容的形式。
在某种意义上，我们投入越多精力教AI具备人性，我们自己就越能学会更具人性，而这正是值得投入的目标。
