AI 可以破解人類的多巴胺獎勵系統嗎？

有可能。

想要達到字面意義上的「破解」效果（分析解釋、解除、取得控制與修改許可權等）並讓人滿意，需要進行大量實驗。這涉及 用攝像錄音器材、調查表和體內外的傳感器收集使用者的大量生理與心理資訊，使用磁脈沖照射、超聲波照射、侵入式電極放電等手段影響使用者的腦活動 ，需要建立、健全相關的法律法規和監督管理。

可以從人工智能參與的動物實驗開始，在靈長類實驗動物身上達到讓人滿意的安全性和效果後，再開展臨床試驗。

人們可以訓練人工智能去執行以下任務：

一、收集與獎勵系統相關的現有理論與實驗數據；

二、處理數據，尋找統計規律和可能的因果關系，完善關於獎勵系統的理論模型；

三、使用上述理論模型預測可能的實驗現象，設計實驗方案；

四、按照上述方案操作儀器進行實驗，收集更多實驗數據。

可以重復執行任務二到四，直到理論的預測準確性和調整自身的靈活性達到讓人滿意的水平。可以在上述過程中讓人工智能改進實驗所用的儀器器材。

以上任務均可有人監督，人可以修改各種參數與權重、修訂理論模型、參與實驗操作、在必要時停止機器操作。

考慮到人與人之間的個體差異、同一個人隨時間流逝發生的變化，用來影響人的獎勵系統的機器應當靈敏地根據使用者的當前狀況調整使用的理論模型。

如果你對「破解」的要求沒那麽高，那麽可以參考現有的「分析使用者的歷史活動數據來建立關於其喜好的模型、按照模型推播使用者可能喜歡的內容」的「大數據」。這同樣需要相應的法律法規和監督管理。

參考

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