AI界面并非越“傻瓜”越好，人机协作走向“新常态”

Sora横空出世、ChatGPT不断迭代、世界上第一位AI程序员诞生……人类与AI的协作正在成为学术界关注的重点。面对人工智能，我们所期待的“智”究竟是什么？其与人类的“智”如何合作？

本期“智见AI”，小管邀请信息管理与商业智能系卢向华老师针对AI系统的拟人化发展、AI信息披露对人机协作的影响等问题，探讨AI界面设计在适应人机协作进入常态化后的未来发展新模式。

卢向华

信息管理与商业智能系教授、博士生导师

研究方向：互联网创新运营、大数据分析、企业信息化等

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“AI提建议，人类做判断”

是更常态的协作模式？

随着AI能力不断提升，我们人类与之共同完成的任务也越来越多。例如，我们严重依赖导航系统进行智能路线规划；快递打包人员依赖AI选择最优的纸箱尺寸；金融机构需要AI评估申请人的潜在风险以降低坏账率；同时，AI还协助医生读取医学CT影像，帮助发现人类可能忽视的问题。

在这种协作模式中，AI提供建议，但最终任务的完成仍需要人类介入。这种互补模式已成为当前人机协同的“常态”。

然而在这一“常态化”过程中，也出现一系列复杂的、“非常态”的管理挑战。

以AI辅助影像读片系统为例。上图两种AI界面，你认为哪种更好？

乍一看，似乎左侧的AI界面更好，它直接标志出高危、低危，让医生判断更轻松，减少犯错的可能性。相比之下，右侧的界面只提供了各种检查结果和数据，需要医生根据经验再进行判断。

然而，左侧的界面也引发了一些问题。医生可能会更依赖系统提出的结论，而不再投入足够的精力去研究、分析和判断每个片子，可能导致医生的专业能力下降。同时，医生也可能受AI系统建议的影响，作出不正确的判断。

因此，虽然左侧的界面能提高执行效率，但也伴随着误导性风险，不见得一定能提高人机协作的效果。

这种新问题在人机协作中屡见不鲜。

随着人与AI的协作进入常态化阶段，我们需要重新思考和研究提升二者协作效果的新方法。

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哪种AI界面设计是更优解？

从AI系统本身的交互界面设计出发，我们人类更偏好何种样式的AI系统进行协作？什么样的AI界面设计，人机协作效果更好？

AI系统从类型上可分为服务助力型、分析预测型、决策支持型、整合管理型，以及目前流行的AIGC生成创造型。这些系统对人类的价值不同，有的作为服务工具，如各类智能服务机器人；有的则是作为竞争对手，例如基于AI图像识别的质检系统，几乎完全替代了质检人员；还有一些是合作伙伴，比如刚刚提到的AI智能读片系统。此外，还有一种AI作为管理者来指挥监督人类的应用，例如AI排班派单系统和AI绩效考核系统。

不同类型的AI应用在与人类的协作方式上可能存在差异，但无论哪种AI应用，它们的交互界面设计都会在很大程度上影响人与它们协作的倾向。

我将从AI系统最常被研究的三类交互设计入手进行讨论，分别是拟人化、AI系统的信息披露程度以及AI系统界面设计的易用性，讨论AI交互界面设计因素如何影响用户的协作态度，进而影响整体协作效果。

首先，关于AI拟人化的程度。

我们都知道，AI在一定程度上是对人类智能的模拟和延伸，因此，我们在设计AI系统时本能地在外形、情感表达和社交能力等方面努力提高其与人类的相似程度，借此希望用户更喜欢、更接受AI系统。

这种期望建立在“相似吸引理论”基础上，该理论认为用户对和自己相似的人印象更好。因此，如果AI系统的拟人化程度越高，用户感知的相似度就会越高，从而对AI的接受度也会更高。

然而，另外两个理论却得出不同的结论。其中著名的“恐怖谷”效应认为，随着AI拟人化程度的提高，用户对AI的好感度会呈现一个先上升、后下降的趋势。

就像图中所示，在AI与人的相似度超过70%、80%之后，人类可能会产生一种恐怖心理，从而对AI产生抵制。另外一个“期望确认”理论也表明，AI拟人化程度越高，用户的期望会越高，也越容易失望。因此，从这个角度来看，并不一定是拟人化程度越高，人机合作的效果就越好。

曾有一项研究对电商聊天机器人的拟人化程度进行分析，以探讨不同程度的拟人化对电商销售转换率，以及用户对报价敏感度的影响。该研究发现，当客服机器人表现得更像人类，例如在沟通过程中讲个笑话，消费者会更愿意与机器人互动，从而提高了购买意愿。然而，与此同时，消费者也会感到AI不再那么客观公正，担心AI可能像人一样表现出机会主义行为，例如为不同的消费者提供不同的折扣。

在这种情况下，机器人提供促销信息或折扣信息时，人类对于这些信息可能不再那么敏感。这个例子表明，AI的拟人化设计不必过于追求完美，因为过于完美的AI反而可能削弱用户的合作意愿。

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AI信息披露需适度“透明”

除了拟人化程度外，另一个备受关注的方面是AI系统的信息披露程度设计。

通常认为，增加AI系统的透明度有助于用户理解AI的工作规则，降低用户对AI的不信任感，减少因AI算法黑箱而带来的负面影响。学术界因此提出了“可解释的AI”等新的技术要求，即要求AI以回顾性方式提供有关系统行动、建议的逻辑过程因素或推理信息等，以提高人类对AI的信任度。

然而，AI的信息披露程度也不是越高越好。一项研究发现，如果向候选人透露AI对其的评分，那些被AI打了低分的员工可能会产生一种“锚定”效应，即一种“破罐子破摔”的情绪，认为既然AI给了我这么低的分，就不用再继续努力了。而当管理者忽视算法打的低分，仍然给予候选人晋升机会时，候选人可能会投机地认为，管理者对AI评分也没有那么看重，因此也会继续放弃努力，导致绩效无法提升。

作者将这种现象称之为“道德避难式”效应，即人们会觉得是AI引导他们这么做，而不是他们自己选择这么做。从这个角度看，过度实施可解释性或透明度也可能带来一些负面效果。

最近我们团队进行了一项关于智能审计信息披露的研究，发现通过审计案例、审计材料的发放以及审计规则的披露等方式，增加员工对审计算法透明度的感知，可以明显降低员工在应对智能审计时的不安全感，提高他们的工作创新意愿。

然而，过于透明的审计规则也会引发员工的防御倾向。好的一方面是，防御倾向的增强增强了员工的合规意识，但不好的一方面是，员工了解的审计规则太多，与之前的“不知者不罪”相比，他们不敢轻易尝试新的做法，从而减少了主动创新的意愿。因此，透明度的增加需要适度，不能过于广泛或不加区别，过高的信息披露可能导致员工产生推卸责任的负面效果。

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AI界面并非越“傻瓜”越好

除拟人化和信息披露程度外，AI系统界面设计的易用性也是我们团队最近关注的方向之一，我们想要回答一个问题，即AI系统界面是否越简单易用越好。

我们的研究场景选择了金融系统中的AI风险评估系统。在这个场景中，AI评估系统首先对贷款申请人进行打分，然后信审员基于AI打分，再结合自己对资料的审核，最终作出是否批准贷款的决策。该金融机构原先对贷款申请人采用一到五分的等级评分制。系统优化后，在界面上加入了“最好”和“最差”两段文字提示，让AI结果的导向更明确。

这种信息明确性的增加在理论上会带来两种效应。好的一面是，这种方式降低了用户的认知负担，并减少了错误理解的可能性，从而加快决策速度，减少决策误差。然而，当信息导向过于明确时，用户可能会不假思索地接受AI的建议，而不愿意主动思考。这将影响用户在整个评审过程中贡献应有的智慧，从而对最终决策结果的可靠性产生负面影响。

 我们搜集了数据，对系统界面变化前后信审员的行为进行分析。结果显示，系统确实达到了企业期望的效果，信审员批准了更多高质量的申请人，拒绝了更多低质量的申请人，并且表中的红色部分显示他们的还款绩效有所改善，这是积极的方面。然而，在中间的黄色部分，即最需要评审员主动思考的中等质量申请人方面，信审员与对待高质量申请人一样，也批准了更多的贷款。

然而，仔细观察绩效数据发现，这部分中等质量申请人的还款绩效明显下降。这表明界面变化后，信审员出现了过于依赖AI的情况，没有在需要认真思考的贷款申请中投入足够的精力，导致这部分申请的决策失误增加。

因此，AI的界面设计并非越“傻瓜”越好。曾经有一个AI产品在广告中宣传自己用户友好，简单易用，快速上手。实际上，这种方向并不应被误导。如果AI系统过于简单易用、快速上手，往往也意味着在人和AI协作的过程中，人很容易成为AI的“傀儡”，失去了人应该贡献的价值。因此，企业需要通过引入适当的外部刺激，增加用户投入的独立思考，降低在人和AI协作过程中，人过于依从AI建议的现象。

关于AI将如何影响人类社会经济发展，小管推出“智见AI”专题系列，将继续邀请商务智能、平台创新、信息技术商业价值等领域的专家学者和业内资深人士，从产业应用、教育、科研等多角度、多领域分享前沿视角。

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整理 | 黄慧珠 傅文婧

编辑 | 徐玉茹

责编 | 仲蕊