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知识构建的人机协同模式

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1.如何平衡人机决策权重？

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1.如何平衡人机决策权重？

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2.如何验证人机协同产出的知识可靠性？

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2.如何验证人机协同产出的知识可靠性？

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如何平衡人机决策权重？

核心原则

分层协同：

战略决策（研究选题/伦理审查）：人类主导，AI辅助（如风险预测）

战术决策（实验设计/数据分析）：人机共议，AI生成选项，人

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[1]张倩倩,赵云波,吕文君,等.面向人机序贯决策实现共享控制下的仲裁优化[J].中国科学:信息科学,2023,53(09):1768-1783.

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共享控制存在于众多由人类智能和机器智

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共享控制存在于众多由人类智能和机器智能共同参与的序贯决策场景.由于人的决策范围和智能机器的决策范围尚未予以明确划分,需要加以实时仲裁从而达到人机共存并且共享决策权限.为此本文提出了一种仲裁优化方法,该方法的独特之处在于引入自主性边界概念,优化了共享控制中人机决策动作的仲裁机制.本文为自主性边界的计算和更新维护提供了思路,能够基于贝叶斯规则的意图推理分析人机共享系统可能要实现的目标,从而确定仲裁参数.此外,本文还分析了自主性边界的不确定性以促进边界信息对共享控制中决策质量的优化效果.实验结果表明,所提出的方法在累积奖励、成功率、撞击率方面表现出色,这些说明了本文提出的共享控制中的仲裁优化方法在求解人机序贯决策问题时的有效性和价值.

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人类做最后决定

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[1]张倩倩.面向人机序贯决策的混合智能方法

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[1]张倩倩.面向人机序贯决策的混合智能方法研究[D].中国科学技术大学,2021.DOI:10.27517/d.cnki.gzkju.2021.001954.

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强化学习技术整合人机协同机制，以自主性边界为

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强化学习技术整合人机协同机制，以自主性边界为核心优化人机交互逻辑，结合概率建模与自适应控制提升决策质量，为解决复杂系统中的人机协同控制问题提供了兼具理论创新性与工程实用性的解决方案。

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[1]刘思婕.人机信任视角下高校学生ChatGPT

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验证人机协同知识可靠性需多维度系统评

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验证人机协同知识可靠性需多维度系统评估，核心包括：

数据与算法：核查数据权威、完整、及时，评估算法可解释性、鲁棒性及历史表现。

协同流程：明确人类主导关键环节并留痕，建立标准化流程与跨环节校验机制。

结果校验：验证逻辑自洽性，对照行业标准或第三方评审，通过实证数据回测效果。

动态迭代：跟踪应用效果、管理知识版本，基于反馈优化算法形成验证闭环。

特殊场景强化：高风险领域双重审核 + 区块链存证，前沿领域同行评议评估合理性。
核心原则：分层验证、人机互补、动态适应，保障知识科学可信。

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1. 直接影响因素：

感知有用性、感知愉悦性、感知适应性、感知社交性均显著正向影响使用意向。

2. 信任的中介作用：

认知信任：由感知有用性、感知适应性正向影响，在感知有用性、感知适应性与使用意向间起部分中介作用。

情感信任：由感知愉悦性、感知社交性、感知适应性正向影响，在感知愉悦性、感知社交性、感知适应性与使用意向间起部分中介作用。

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人机协同的可靠性验证与高校学生对生成式 AI

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人机协同的可靠性验证与高校学生对生成式 AI 的使用意愿研究，虽侧重不同但紧密关联，共同指向人工智能在社会应用中的关键问题。从可靠性验证角度看，确保人机协同产出知识可信，需从数据、算法、流程等多维度构建验证体系，这是人工智能技术在各领域稳定应用的基石。而高校学生对 ChatGPT 等 AI 产品的使用意愿研究表明，认知信任和情感信任等因素显著影响其接受度。

由此可见，要推动人工智能广泛应用，一方面需保障技术本身输出内容的可靠性，消除用户对 “错误信息” 的顾虑；另一方面要注重用户心理与行为研究，尤其是人机信任的建立，帮助研发者、教育者和政策制定者优化产品设计、革新教育方式、制定引导策略。未来，人工智能的发展应将可靠性验证与用户信任培养并重，实现技术价值与社会价值的统一。

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3.技术依赖是否会导致研究同质化？

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3.技术依赖是否会导致研究同质化？

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技术依赖的影响取决于应用方式 —— 盲目套用

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技术依赖的影响取决于应用方式 —— 盲目套用易致同质化，而结合问题创新技术则可能推动差异化，需平衡工具使用与理论突破。

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马尔库塞的技术理性批判思想及

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马尔库塞的技术理性批判思想及其对人工智能时代的启示

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发达工业社会中的科学技术异化为统治者管理和奴

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发达工业社会中的科学技术异化为统治者管理和奴役人的工具，针对这一问题，马尔库塞揭示技术异化背后的动因，提出要对技术理性进行批判的思想。这一思想深刻揭示了技术理性统治地位下政治、经济和文化领域的一体化现象，主要表现在：经济领域内人的自由受限；对立派别在政治层面一体化；文化领域内高层文化逐渐失去活力而沉沦。由此可见，在技术理性的统治之下，单向度的牢笼建立起来。马尔库塞关于技术理性的批判性思维的分析启示我们，在人工智能飞速发展的时代，要辩证看待技术的作用、遵循人本主义原则、重塑否定性思维，推动人本主义精神融入人工智能技术发展，防范单向度社会与单向度人的产生，实现人的自由全面发展

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需推动人本精神融入 AI 技术发展，防范技术理性垄断，守护人的主体性与社会多元性。

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梳理思路

1. 证据间关系：图一中不同节点阐述了人工智能在教育领域的不同应用及影响等内容，这些证据围绕人工智能与教育展开，有的在说明技术应用方式（如人工智能融入教育的不同模式） ，有的在阐述其带来的变化（如对教育生态、人的发展的影响） ，彼此相互关联，从不同角度构建了人工智能与教育关系的图景。

2. 推理链条：从图一可以构建这样的推理链条，人工智能凭借自身技术特性（如数据挖掘、智能匹配等），以多种模式融入教育（如个性化学习模式、智能辅导模式等），进而对教育生态产生影响（改变教学方式、学习方式等），最终影响人的发展（提升学习效果、促进个性化成长等） 。

3. 逻辑漏洞或证据缺口：图一中较少提及人工智能在教育应用中的负面效应及应对措施，比如可能存在的隐私泄露风险、过度依赖技术导致学生自主学习能力弱化等问题缺乏相关证据支撑，在技术应用的成本 - 效益分析方面也存在证据缺口。

明确表述立场

我认为，人工智能在教育领域的应用具有广阔前景但也存在挑战，原因是人工智能能借助技术优势创新教育模式、提升教育效率，如实现个性化学习、智能辅导等，我的证据是图一中提到人工智能可依据学生数据精准推送学习内容、辅助教师教学决策；然而，目前对于其潜在风险如隐私安全、对学生能力培养的负面影响等关注不足，在全面评估其教育价值方面存在欠缺 。