This article explores human-horse interactions as a metaphor for understanding and designing effective human-AI partnerships. Drawing on the long history of human collaboration with horses, we propose that AI, like horses, should complement rather than replace human capabilities. We move beyond traditional benchmarks such as the Turing test, which emphasize AI's ability to mimic human intelligence, and instead advocate for a symbiotic relationship where distinct intelligences enhance each other. We analyze key elements of human-horse relationships: trust, communication, and mutual adaptability, to highlight essential principles for human-AI collaboration. Trust is critical in both partnerships, built through predictability and shared understanding, while communication and feedback loops foster mutual adaptability. We further discuss the importance of taming and habituation in shaping these interactions, likening it to how humans train AI to perform reliably and ethically in real-world settings. The article also addresses the asymmetry of responsibility, where humans ultimately bear the greater burden of oversight and ethical judgment. Finally, we emphasize that long-term commitment and continuous learning are vital in both human-horse and human-AI relationships, as ongoing interaction refines the partnership and increases mutual adaptability. By drawing on these insights from human-horse interactions, we offer a vision for designing AI systems that are trustworthy, adaptable, and capable of fostering symbiotic human-AI partnerships.


翻译:本文探讨以人-马互动作为隐喻来理解和设计有效的人-人工智能伙伴关系。借鉴人类与马协作的悠久历史,我们提出人工智能应如马匹般补充而非取代人类能力。我们超越图灵测试等传统基准——这些基准强调人工智能模仿人类智能的能力——转而倡导建立一种不同智能体相互增强的共生关系。通过分析人-马关系中的关键要素:信任、沟通与相互适应性,我们揭示了人-人工智能协作的核心原则。信任在两类伙伴关系中均至关重要,它通过可预测性和共同理解得以建立;而沟通与反馈循环则促进相互适应。我们进一步探讨了驯化与习惯化在塑造这些互动中的重要性,将其类比于人类训练人工智能在现实场景中可靠且合乎伦理地运作的过程。本文还论及责任不对称性问题,即人类最终需承担更多监督与伦理判断的责任。最后我们强调,长期承诺与持续学习在人-马关系及人-人工智能关系中均具有关键意义,因为持续互动能够优化伙伴关系并提升相互适应性。通过汲取人-马互动的这些洞见,我们为设计可信赖、可适应且能促进共生型人-人工智能伙伴关系的系统提供了理论框架。

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