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Why we can thumb our noses at AI
如果你是那种担心隐私的人，人工智能末日论者可能已经让你陷入极度焦虑。OpenAI 的承包商正在阅读 ChatGPT 对话，据报道，Meta 那款卖萌的人工智能代理 Muse 还会跳过权限设置。你的外貌和声音已经可以被轻易复制。匿名正开始显得像个过时的概念。
但事实证明，仍有一种——相当小众的——身份标识只属于你自己。从技术角度来说，你身上的气味是一种数据模态，而人工智能在这方面取得的进展相对有限。
这听起来像是在抓救命稻草吗？也许吧。上个月，一位科技作家十分认真地告诉我，他们如今把气味视为监控世界中为数不多的亮点之一。听起来就像一个人已经用尽了正常的乐观方式后才会说的话。以这种方式做到无法被探测和复制，究竟能带来什么？你能发起什么样的基于气味的抵抗？
然而，在嗅觉神经科学领域，有些人确实认真看待“不被人工智能嗅出”这一想法。“我拥有一些没有被数字化编码的属性，”伦敦大学高等研究学院哲学研究所所长巴里·史密斯说，“而且我对此感到高兴。”
史密斯花了很多时间思考感官。气味往往是最受忽视的——至少在新冠病毒让数百万人失去嗅觉之前是这样。由于长期以来它一直是学术上的边缘领域，可供人工智能模型摄取的数据相对较少。
让这种感官保持在人工智能的边界之外，不仅有助于我们保留些许隐私，也因为它维持了现实世界与虚拟世界之间的一条分界线。
史密斯说：“无论视觉和声音有多逼真——无论你能否在虚拟世界中四处移动——如果我们闻不到气味，就永远无法真正沉浸在数字世界中。”这同样适用于通过数字记录我们的经历、将自己上传到云端的设想。即使你能以数字方式看到并听到每一段记忆，没有味觉和嗅觉，它们也不会像真实事物那样生动。
如果人工智能能够记录、识别并重现气味，除了科幻式的记忆设备之外，还会带来显而易见的商业收益。一台能够闻出疾病的机器可能成为医疗工具。一台能够检测腐烂农产品的机器，则可供食品制造商或农业公司使用。
但事实证明，这一过程十分困难，因为气味是一种非常具有物质性的体验。当我们嗅闻某种东西（或某个人）时，我们吸入的是它们极其微小的颗粒。“存在于我体内的气味，是另一个人的身体与我的身体的融合，”让 - 保罗·萨特曾如此诗意地描述。这种说法是令人安慰还是令人恶心，取决于你的心态。但大型语言模型可以模拟其他认知能力，而气味目前仍是那个例外。
这种情况是否会持续下去，尚无定论。亚历克斯·维尔奇科是一名神经科学家和人工智能研究者，他将自己的初创公司 Osmo 从 Google Brain 中分拆出来。他对此持否定看法。他把嗅觉智能（简称 OI）比作摄影的早期阶段，当时人们正在测试不同的图像捕捉方法。“我们如何量化转瞬即逝之物？”他问道。“我们知道这是可能的，但可以采用不同的方法。”
维尔奇科说，打造一个完全准确的人工智能鼻子所面临的障碍是数据。为此，Osmo 正在建设数据标注基础设施——“一部来自分子世界的罗塞塔石碑”。麻省理工学院的研究人员也通过 SmellNet 做了类似的事情，这是一个现实世界气味数据库。
这是一项巨大的工作。洛克菲勒大学神经遗传学与行为实验室的研究表明，人类可以从分子组合中辨别出超过一万亿种不同的气味。与视觉、音频和语言处理相比，我们对自己如何感知这些分子的理解十分有限。我们可以知道一朵玫瑰含有 400 多种大小和构型各异的独特气味分子，却不知道自己究竟是如何感知到它的气味的。
上一次令人难忘的现实气味再现尝试是“气味视觉”（Smell-O-Vision），这是 20 世纪 60 年代的一项电影实验，会释放一阵阵气味，但这些气味往往久久不散，并以令人不适的组合混杂在一起。制造更复杂的人工智能版本仍在进行中。对人类嗅觉方式进行数字再现，仍然是一个哲学上的问号。眼下，只有人类的鼻子知道答案。
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2026-10-01 04:01:52 UTC
AI 能复制视觉和声音，但嗅觉仍难以被模拟，成为少数保留的隐私标识。专家认为，嗅觉的物理性使其难以数字化，但未来可能通过数据积累实现。
文章开头提到，AI 在隐私方面引发担忧，如 OpenAI 承包商阅读 ChatGPT 对话，Meta 的 Muse 跳过权限，以及外貌和声音的复制。然而，嗅觉仍是一个未被 AI 攻克的独特标识。
伦敦大学高等研究院哲学研究所所长 Barry Smith 认为，嗅觉是少数未被数字编码的属性，他对此感到高兴。嗅觉的忽视导致 AI 缺乏相关数据，保留这一感官有助于维护隐私和现实与虚拟世界的界限。Smith 指出，即使视觉和声音再逼真，没有嗅觉，我们无法真正沉浸于数字世界。
嗅觉的数字化有商业潜力，如疾病检测和腐烂农产品识别，但过程困难，因为嗅觉是物理体验。萨特曾诗意描述嗅觉是他人身体与自身身体的融合。目前，大型语言模型能模拟认知功能，但嗅觉仍是例外。
神经科学家兼 AI 研究员 Alex Wiltschko 认为嗅觉智能（OI）是可能的，但需要数据。他的公司 Osmo 正在构建分子世界的“罗塞塔石碑”，MIT 的 SmellNet 也在做类似工作。人类能区分超过一万亿种气味，但我们对感知机制的理解有限。历史上的 Smell-O-Vision 尝试失败，数字复制嗅觉仍是未解之谜。
While AI can replicate our looks and voice, our sense of smell remains a uniquely human identifier that AI has yet to master. Experts argue that smell's physical nature makes it difficult to digitize, preserving a boundary between real and virtual worlds.
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