以人為中心的人?AI交互理論發展與實踐進展

原文 發表于《科技導報》2026年第7期《邁向以人為中心的人?AI交互：理論體系與實踐進展》

隨著人工智能（AI）的快速發展，機器正逐步演化為具備自主決策能力的智能體，人機關系由傳統的“人機交互”邁向“人?AI 協作”的新模式。然而，以技術為中心的AI開發模式逐漸暴露出脆弱性、偏見和可解釋性低等局限，凸顯了以人為中心的AI（HCAI）設計理念的迫切性。《科技導報》邀請浙江大學心理與行為科學系、浙江大學心理科學研究中心許為研究員團隊撰寫文章，系統梳理了HCAI領域近10年的探索與實踐。未來，HCAI和HAII研究仍需要在理論深化、方法創新和應用拓展3方面持續發力，以推動構建以人為中心、人機和諧共生的智能社會。

第三次人工智能（AI）浪潮正推動機器從被動工具躍升為具備自主決策的智能伙伴，人機系統由此進入“協同認知”新范式——人與AI作為認知隊友，以共享信任、態勢與控制權實現雙向動態交互。這一趨勢拓展了傳統“人機交互”，形成“人機交互+人?AI協作（以下簡稱人智協作）”的新型人機關系模式，與任向實所提出的“人機共協計算”相呼應，標志著智能時代人機關系的根本性躍遷。然而，“技術至上”的AI開發模式暴露出系統裂痕：AI存在脆弱性、偏見、低解釋性、因果模型缺失和倫理隱憂。其中，“黑盒”效應尤為嚴重，使用戶難以理解和預測系統行為，甚至可能引發失控。

因此，發展以人為中心的AI（HCAI）已刻不容緩。許為等26位學者總結了HCAI面臨的6大挑戰：人類福祉、倫理責任、隱私保護、人本設計、治理監管和人–AI交互（HAII，中文簡稱人智交互）為后續研究提供了方向。作為整體性理念，HCAI的有效落地高度依賴HAII。HAII既是HCAI的核心要素，也是其實現途徑和跨學科的合作平臺。

1 研究理念

HCAI理念的系統化發展經歷了從概念提出到框架完善，再到范式轉變的演進過程。2018年，斯坦福大學率先建立HCAI研究中心，標志著該領域的正式興起。許為于2019年首次提出系統化的HCAI框架（圖1（a）），其包含3大核心要素：倫理對齊設計，確保AI解決方案避免歧視并維護公平正義；技術增強，推動AI技術更好地反映人類智能的復雜性和靈活性；人因設計，強調AI解決方案的可解釋性、可理解性、有用性和可用性。Shneiderman提出了“雙維度”設計理念（圖1（b）），強調在追求高自動化的同時保持高人類控制，以避免自動化諷刺和過度控制的風險。2個框架均凸顯人類在AI決策中的最終主導地位，強調AI的可解釋性、可信賴性與增強作用。目前，全球已有20余所高校設立HCAI研究機構，形成跨學科研究網絡。

圖1 HCAI理念發展

許為、葛列眾、高在峰于2021年在國內首次系統提出了HAII這一跨學科新興領域。HAII是指人類與具備自主決策能力的AI系統之間的動態交互過程，超越了傳統人機交互中人與被動工具的關系，強調人與AI作為認知伙伴的協作模式。為進一步支撐HCAI跨學科特征，許為、高在峰等于2024年提出“人因科學”概念，系統整合工程心理學、人因工程、人機交互、用戶體驗、神經人因學、宏觀工效學等相關領域，從而為HCAI研究奠定堅實的跨領域理論和方法論基礎。

高在峰等還提出以人為中心人智協作框架，見圖2，以“雙向賦能”機制闡述了人機協作關系。這種“雙向賦能”既確保了人類主導地位和價值取向，又充分發揮AI的技術優勢，將智能體定位為增強人類能力的伙伴而非替代者，充分體現了以人為中心的HAII研究和設計理念。

圖2 人類主導的以人為中心人智協作框架

2 基礎理論研究

人智協同強調，人類與AI并非人機系統中相互獨立的2個部分，而是一個整體，其系統績效取決于復雜動態操作場景下的協作質量。為此，引入協同認知系統的理論視角，并據此提出了3個遞進的理論模型，分別對應系統架構、團隊協作與社會交互3個維度，為理解和推動高效人智協作提供理論基礎。

2.1 人智協同認知系統框架

在智能時代，人機關系由傳統的單向交互模式轉向人智組隊的雙向協作范式。然而，傳統人因科學范式在應對這一趨勢時存在明顯不足。針對這些局限，許為團隊基于協同認知系統理論提出了人智協同認知系統（HJCS）框架（圖3）。該框架的核心思想是將人–AI團隊視為統一的分析單元，把人類與AI視為認知地位對等的合作伙伴，并通過共享認知空間實現深度協同。這一模式不僅增強了團隊在復雜情境中的態勢感知、適應性與執行力，還能根據任務特性和環境變化實現人機角色的智能化調整，從而有效克服傳統范式的局限。

圖3 人智協同認知系統（HJCS）框架

2.2 智能體團隊態勢感知模型

HJCS框架確立了人機協同的總體架構，但如何在團隊層面實現有效的認知協同仍需要進一步理論支持。為此，提出了智能體團隊態勢感知模型（ATSA），圖4（a），從認知機制角度深化人–AI團隊協作理論。

圖4 智能體團隊態勢感知模型（ATSA）（a）與共享社會理解模型（SSU）（b）

ATSA模型采用雙層認知架構：個體層基于Neisser的知覺環路理論，描述個體認知主體（人或AI）如何通過心理模型指導行為，與環境動態交互，形成“認知模型—行動執行—環境感知”的閉環。團隊層則描繪多個認知主體協作時如何產生超越個體的集體智能。2個層次間通過交流實現信息傳遞和認知同步。基于ATSA模型的團隊控制機制，研究了人–AI協作中控制感的構成與獲取機制，發現人–AI協作中的控制感由4個維度構成：行動自主性、控制勝任力、首要控制策略與補償控制策略。

2.3 共享社會理解模型

社會性交互依賴復雜的社會線索、文化背景和情感共鳴，對現有HCAI理論提出新挑戰。為此，提出共享社會理解模型（SSU），見圖4（b），用于系統描述人–AI在復雜社會情境下的共享理解建構過程。

為實現有效的人智社會交互，SSU模型將社會理解過程分解為3個層面，每個層面都要求人智之間達成共享理解。3個認知過程分別對應人類的外向型與內向型社會工作記憶、意圖與情感機制，以及AI的具象社會信息處理、抽象社會信息理解與意圖–情感生成機制。

上述3個模型共同構建了從宏觀架構到微觀機制、從功能協作到社會交互的完整理論體系。HJCS框架提供了頂層系統設計；ATSA模型揭示了團隊態勢感知的內在機理；SSU模型拓展了人–AI社會性交互的邊界。三者相互補充，為HCAI與HAII的方法論研究、技術開發與應用實踐奠定了理論基礎。

3 方法論研究

盡管HCAI理念已逐漸被學界與業界接受，但其具體實施仍缺乏系統化方法論指導。為此，提出了涵蓋分層實現策略、方法論框架、具體實現方法與組織實踐模型的系統化HCAI方法論體系。

3.1 協同認知生態系統與智能社會技術系統理論

基于HJCS框架，提出人–AI協同認知生態系統模型。該模型實現了從單一人–AI協作到生態系統整體協同的遞進關系，為HCAI和HAII提供了更廣闊的人因科學支持。

然而，AI系統的設計、開發與部署涉及技術團隊、用戶、管理層、政策制定者等多元主體。單純優化技術系統不足以發揮AI潛能，必須統籌考慮組織與社會等非技術系統。因此，提出智能社會技術系統（iSTS）概念，見圖5。iSTS在繼承傳統STS理論核心思想的基礎上，融入AI時代新特性，強調人–AI協作關系優化、組織再設計、人機共同學習進化、AI風險管控和開放生態系統中的動態邊界管理，從而推動AI在宏觀社會技術系統環境中的可持續應用。

圖5 智能社會技術系統概念

3.2 層級式HCAI框架

在iSTS理論指導下，進一步提出層級式HCAI（hHCAI）框架，見圖6。該框架遵循“多層嵌套、逐級擴展”的設計思路，將HCAI從個體層擴展至社會系統層，涵蓋個體、組織、生態系統和社會4個層次。hHCAI以“組織在環”“生態系統在環”與“社會在環”為設計理念，將AI開發由傳統的“人在環”拓展至整個社會技術環境，確保技術發展與社會價值動態匹配。

圖6 層級式HCAI（hHCAI）框架

3.3 HCAI方法論體系

為解決理論與實踐的脫節，提出了HCAI方法論體系，包括5大核心要素：需求層次、方法分類、過程管理、跨學科協作與多層次設計范式。該體系將戰略目標細化為執行路徑，融合“雙鉆式”人本設計流程與AI全生命周期流程，并通過單個人智團隊、生態系統與社會環境3層策略實現分級落地。

進一步總結HCAI的5類具體實現方法（圖7）如下。該分類體系覆蓋HCAI的戰略規劃、技術實現、交互設計及治理監管的完整流程，形成了操作性強的實踐指南。

圖7 HCAI的5類具體實現方法

3.4 組織實踐模型

方法論的有效實施最終依賴組織與項目層面的能力支撐。為此，開發了HCAI成熟度模型，見圖8。該模型定義了組織HCAI能力的5個發展階段。每一階段均有明確的能力要求和評估指標，構建了組織HCAI能力從起步到成熟的演進路徑，推動HCAI由局部試點走向系統整合。此外，考慮到HCAI的跨學科特性，提出跨學科合作路徑，明確了9項具體行動建議，包括構建共享的人本設計理念、應用集成式跨學科方法等，為HCAI的可持續發展提供了組織文化與制度保障。

圖8 HCAI成熟度模型

4 應用實踐

在以人為中心理念的引領下，將相關理論與方法論逐步應用于多個垂直領域。

4.1 面向自動駕駛的三維協同人因策略

自動駕駛作為典型的人–AI協作系統，是驗證HJCS框架和hHCAI方法論的理想平臺。現有設計過度強調技術實現，將車載系統視為工具而非協作伙伴，缺乏HCAI理念指導。

為解決這一問題，提出了三維協同優化策略：在HJCS層面，將車載智能系統定位為認知協作者，基于ATSA模型建立雙層態勢感知機制，實現駕駛員與車輛的雙向認知交互（圖9）。在協同認知生態系統層面，構建車–車、車–路與車–云的多主體協作網絡，推動從單車智能向網聯智能轉變。在智能社會技術系統層面，建立技術標準、法規與倫理準則的統一治理框架，確保自動駕駛發展與社會價值觀保持一致。

圖9 基于HJCS理念的車載人機界面設計

4.2 面向智能飛機駕駛艙的單一飛行員操縱人因研究

航空領域對安全性的極高要求，使其成為檢驗HCAI理論的關鍵場景。在HJCS框架和航空安全“零容忍”要求下，提出3條設計原則：以飛行員認知邊界為約束，構建增強而非替代的協作架構；保障智能座艙系統的可預測性與飛行員最終控制權；建立飛行員–智能系統–地面支持站的三元協同結構，實現信息對稱與責任共擔。提出了系統透明性設計、動態功能分配、“自動化+自主化”組合方案、人機–空地協同控制與決策、交互優化及飛行員最終控制權保障等具體工程原則。

4.3 面向人智協作的信任研究

信任作為人智協作的關鍵“軟”因素，是檢驗ATSA模型和探索人智交互的重要切口。首次在國內提出人–AI雙向信任問題，并基于HJCS和ATSA模型開展系統研究。

針對傳統研究聚焦靜態信任結構的不足，提出了動態信任發展框架，將信任演化劃分為傾向性、初始、實時和事后4個階段，并識別操作者特征、系統特征、情境特征3類關鍵影響因素，形成“客觀特征—主觀感知—信任調整”的認知路徑。在此基礎上，以自動駕駛為平臺開展了信任校準研究（圖9）。發現提升人–智能體間的團隊理解可促進信任動態調整。目前，正擴展研究至特殊環境（如失重）與特殊人群，以驗證信任規律的普適性。

5 展望

隨著人類社會邁向智能體時代，HAII研究與應用前景廣闊，同時也為以人為中心的智能系統發展帶來前所未有的挑戰與機遇。

5.1 亟待突破的科學問題

在理論深化層面，現有HJCS、ATSA和SSU理論框架對動態人機協同的微觀認知機制闡釋仍需完善。此外，跨文化語境下的HAII適用性研究幾乎空白，現有理論多基于特定文化背景，對不同社會文化特征下的人機交互范式、倫理價值取向與社會接受度差異缺乏系統性研究。

在方法論完善層面，現有5類HCAI實現方法主要針對相對封閉的應用場景，缺乏應對開放環境中突發事件、多目標沖突和倫理困境的動態適應機制。更重要的是，跨學科融合仍停留在概念層面，認知科學與 AI 技術的深度耦合尚未實現突破，協同認知系統的計算建模工具鏈和實驗驗證平臺存在明顯斷層。

5.2 未來發展路徑與核心能力建設

以人為中心的AI理念愈發重要，如何確保AI發展始終服務于人類福祉、有效防范潛在風險，是全球必須共同面對的重大議題。

HCAI研究需要跨學科深度融合，實踐則需要在項目、組織、社會不同層面協同推進。未來跨學科深度融合的技術路徑包括：構建認知–計算–交互一體化的理論建模框架，突破傳統學科邊界，實現認知科學、計算科學與交互設計的有機融合；開發基于數字孿生的人機協同仿真平臺，為復雜HJCS系統的設計驗證提供高保真測試環境；構建神經符號融合的混合智能架構，結合人類認知的符號推理與AI的連接計算優勢；形成“認知科學+AI工程+社會科學”的三螺旋協同創新模式，從組織機制上保障跨學科深度合作。

為此，我們提出的理論體系與方法論框架，以人為中心的HAII研究需要重點建設5大核心能力體系。在理論模型驗證與拓展方面，需要通過大規模縱向研究與跨文化對比實驗，系統檢驗和優化HJCS、ATSA、SSU等理論框架的適用邊界，建立參數化方法，并探索其在新興智能形態中的擴展應用；在認知計算建模與監測方面，應深化人因科學與AI技術的融合，實現對認知負荷、態勢感知、信任與意圖的精準識別與動態調節；在跨文化適配能力方面，要構建涵蓋價值觀、行為模式與交際習慣的跨文化HAII知識庫，發展文化敏感型設計方法，建立跨文化評估與設計標準；在新型智能可控性方面，須基于hHCAI框架研發適配生成式AI及具身智能的可解釋技術，實現從系統透明到用戶可理解的躍遷，構建用戶可理解、可信任、可控制的交互體驗；在全景評估體系方面，應擴展HCAI成熟度模型，構建覆蓋技術–組織–社會3層的動態評估框架，形成可量化的人本價值指標，并將其嵌入AI全生命周期的設計、訓練與行為監控環節。

6 結語

以人為中心的HAII是智能時代的核心課題之一。其理論體系和實踐方法正處于持續建構與迭代中。我們系統梳理了從研究理念到方法論框架，從基礎理論到垂直應用的發展脈絡，展示了從抽象理念到具體實踐的完整轉化過程，為該領域的系統性發展提供了參考。未來研究需要在理論深度、方法創新和應用廣度3個維度持續推進，以真正實現以人為中心、人機協同共生的智能生態愿景。

本文作者：高在峰、趙苑秀、潘晗希、許為

作者簡介：高在峰，浙江大學心理與行為科學系，教授，研究方向為工程心理學、認知心理學；許為（通信作者），浙江大學心理與行為科學系、浙江大學心理科學研究中心，研究員，研究方向為人因工程、人機交互、工程心理學。

文章來 源 ： 高在峰, 趙苑秀, 潘晗希, 等. 邁向以人為中心的人?AI交互：理論體系與實踐進展[J]. 科技導報, 2026, 44(7): 58?68.

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