人机协同：探究AI与人的协作潜力及相关挑战

发布时间：2023-11-17 11:03:39 所属栏目：动态来源：

导读：如今，人机协同在业界有着广泛的应用场景。而人机协同在业界的流行，也促使越来越多的学者关注这一领域，以探究人在AI的协助下会产生什么样的行为、决策等变化。

北京大学光华管理学院市场营销学系副教授张颖婕，

如今，人机协同在业界有着广泛的应用场景。而人机协同在业界的流行，也促使越来越多的学者关注这一领域，以探究人在AI的协助下会产生什么样的行为、决策等变化。

北京大学光华管理学院市场营销学系副教授张颖婕，特别关注从人机协同和共同进化的视角来系统性设计评估智能策略，在提升商业价值的同时兼顾社会公平性。研究发现，人机协同在提升系统性能和效率方面存在巨大潜力；而在人机协同过程中，也需要充分考虑人的因素和作用。

在AI技术相对成熟的现阶段，张颖婕发起叩问，人还能发挥多大的作用呢？人是否能挖掘出AI未能触及或者未能实现的价值呢？张颖婕以AI的发展为切入点，思考在人工智能进入社会后，人类应当如何发挥主观能动性，由此引出了自身关于人机协作的研究主题，以及人类应当如何实现自身价值的问题。

关于人在人机协作中的行为特点，近年来的研究也做了不少探索尝试：一方面是AI-Aversion现象，即人由于缺乏信任、依赖个人经验和知觉、担忧低层次工具被取代等原因，对AI存在“抵制”，另一方面是Cyborg Effect现象，这是前者的极端方面，即AI给定决策建议后人的能动性下降，人更加依赖AI而不愿意主动决策。

先前的研究表明，消费者不太喜欢机器人客服，因为机器人客服不够聪明，无法与消费者共情。然而，随着人工智能技术的不断发展，如ChatGPT等智能AI的出现，这些问题正在逐渐解决。现在的智能AI人工智能的产品已经很多很多的进化到与人相似的程度，消费者可能接下来就会慢慢发自内心的接受这些产品。

当AI已经成熟了，当世界上AI已经很普遍了，作为消费者的自己，会怎么样面对？在张颖婕看来，机器学习是一个向上走的趋势，会越来越智能，这是毋庸置疑的。作为消费者或者作为人这个群体来说，对人工智能的态度，已经或者即将不能用“AI不够聪明”来作为抵制AI产品的理由了。

在某些情况下，人工审核决策可能没有任何作用，而人工智能能够以更高的准确率来做出决策。在另外的场景中，人类仍然具有价值，需要通过刺激来发挥他们的作用，这可能涉及提供大量数据、解释人工智能的决策以及使用激励方法。

结果揭示了几个关键的发现。首先，当人工和AI各自独立做决策时，AI的判断准确率明显超过人工，特别是当数据量大的情况下，人工在决策时明显存在信息过载等问题。其次，在小数据情况下，人的参与并不能显著提升合作效率。并且，在大数据环境下，人类只有在被告知AI决策逻辑的前提下，才能对违约率判断产生积极的价值。

相比之下，AI在处理大数据信息上，显示出更强的提取、转化和运用能力，从而得出更精准的判断。另外，当面对中间情况且处于纠结状态时，人工更倾向于依赖AI的决策，但当申请人的情况较为极端时，人工通常会依赖自己的判断而非接受AI的建议。

研究发现，在引入机器学习算法进行先期预测推荐后，人工审核员在大部分情况下会倾向于听从算法的意见。然而，当提供了用户大数据以及算法的具体机制解释之后，一旦看见了运算结果所提出的建议，大家就会自然而然地重新审视这个事情的不一样角度与观念。这样一来就不再是单纯的觉得人工智能极好了，同时也对其做出有效的改善处理。

“机器只能给你建议，最后还得是人来完成。”张颖婕表示，算法其实是非常厉害的，如果骑手能够按照算法推荐的路线，他的收益一定是最高的。但事实就是这样，百分之七八十的骑行者，都不会完全听从算法的建议。

（编辑：汽车网）

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