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人机协同：探索AI与人的协作潜力及挑战

AI

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 。
技术驱动下的人机协同发展
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 。
基于这一问题，张颖婕回顾了学术界对不同情境下AI应用的最新研究，并介绍了AI技术在业界受到了哪些挑战 。
张颖婕表示，当前人工智能研究领域有两类学者：一类关注技术方向上的突破与演进，如借由算法和大数据改进模型，优化股票走势预测，促进商业智能化转型；另一类则将目光聚焦在“人”身上 ， 基于现有技术，研究如何更好地配合人工智能，如何在现有技术条件下与人工智能进行互动 。她属于后者 。
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、依赖个人经验和直觉、担忧低层次工种被取代等原因，对AI存在“抵制” ， 另一方面是Cyborg Effect现象，这是前者的极端反面 ， 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 。
在她看来 ， 随着AI的“类人”性以及自身算法能力的不断提升 ， 再加上AI的“商业版图”的不断壮大，AI和人共存合作的可能性和必要性也在不断增强 。换句话说，人是难以避免和AI产生接触的 。
消费者与AI制造
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AI产品已经进化到与人相似的程度，消费者可能会慢慢接受这些产品 。
【人机协同：探索AI与人的协作潜力及挑战】因此，张颖婕认为先前的研究结论可能不再适用，她想探索的是在新的技术背景下，消费者对于AI产品的态度和接受度 。
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 。
“但不知道人们的态度会不会是一个曲线 ， 就是当机器进化到一定程度的时候，人们会先欣然接受并享受AI制造，但是当AI进一步进化之后，消费者或用户的态度又会如何则是一个难以预测的问题 。我们需要持续跟进并及时作出预测 。”张颖婕说 。
张颖婕表示，在不同领域人与AI之间的合作和决策过程可能因情境而异 ， 需要考虑不同的因素 。在金融领域进行的研究可能得出的结论与其他领域不同，因为不同行业的工作特点和需求不同 。
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 。
人机协同的应用与提升
在张颖婕看来，AI赋能生产力是现阶段AI持续进化带来的一大益处，甚至是最大益处 。但AI的赋能同样离不开有效的人机协同 。机器与人如果能发挥协同作用，决策的整体效果会更好 。
针对这一情况，张颖婕的研究试图解答三个问题：一是通过系统设计探索人类在人机协作中的贡献；二是解析这一人机协作的生成机制与原因；三是探讨如何利用人类的异质性来提升协作效能 。
张颖婕选取亚洲的小额贷款公司为研究对象 ， 对比了人工和AI在批准借款人违约率方面的决策差异 。实验结果显示：在AI与人无合作（分别独自决策）的情况下，AI决策比人工决策结果违约率更低，给AI提供大数据能够显著降低违约率（但数据量对人工决策结果违约率无显著影响）；而在给人工提供AI决策建议且这一建议与人工决策结论产生分歧时，有60%-80%的人会选择接受AI的决策建议改变自己的决策（当提供AI决策依据时这一比例会更高） 。


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