以人为中心的 AI：重塑人机协作新范式

在当今时代，AI 技术呈蓬勃发展之势，为改善日常生活带来了无限可能。在此背景下，人工智能专家围绕如何在社会中最佳运用 AI 展开深入探讨，进而提出了以人为中心的 AI 方法。

以人为中心 AI 的内涵与对比

内涵阐释

以人为中心的 AI，核心在于并非以机器取代人类，而是运用机器优化人类体验。在其设计与构建过程中，人工输入始终占据中心地位。它充分发挥人和机器各自的优势，实现两者相辅相成，有效减少认知与执行等方面的盲点。该方法以人类福祉为出发点，专注于将技术无缝集成到生活里，致力于提升整体生活体验，是缩小人机差距、实现人机共赢的有效途径。

与自主 AI 对比

当下 AI 讨论正处于关键节点，构建机器学习模型主要有两种方法。一种是以人为中心的方法；另一种则主张世界可实现机器自主化，即认为机器能在无人类干预下处理任务，因其理论上不存在人类固有的偏见（但实际并非如此），且算法能迅速、准确地自主决策，相比之下人类思考并非总是合逻辑或快速，所以自主机器效率更高。然而，以人为中心的 AI 方法指出，机器永远无法替代人类独特的关键属性，如无穷的智力和创造力。人类应在制定解决方案中占据主导，提升生活质量，且在方案开发与实施中始终将人类安全和健康放在心上。

以人为中心 AI 的显著优势

打造个性化客户体验

在与科技交互时，如聊天机器人、个性化电子邮件、定制社交网络或精准搜索栏等，当互动专为满足个人需求设计时，用户体验会大幅提升。而这种个性化需在技术开发中充分考虑人类愿望、需求和行为等。基于人类科学开发 AI，能为客户带来更丰富、满意的体验。例如，电商平台根据用户浏览和购买历史，利用 AI 精准推荐商品，满足用户个性化购物需求。

助力企业明智决策

以人为中心的方法发挥人机各自优势，克服内在弱点。构建的算法基于人类价值观且精度更高。企业在关键任务用例（如云操作）中应用预测分析技术，能做出明智决策以获取最佳结果。例如，制造业企业借助 AI 分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

促进社会更高包容性

算法并非能解决人类偏见问题，实际上它可能通过反馈循环延续和放大偏见。若不加审查，有偏见的算法在做出重要社会决策（如假释、贷款、求职者筛选等）时十分危险。以人为中心的 AI 方法保留人类干预，监控算法决策中的偏见，建立制衡系统，使结果更具包容性。例如，在招聘算法中，人类可审查算法结果，避免因算法偏见导致人才流失。

确保系统更高可靠性

仅依靠算法看似更好、更可预测，但以人为中心的 AI 方法提供了更可靠方案。若人类过度依赖完全自主算法，当算法失效时将失去解决问题能力。对于 AI 无法正确回应的边缘用例，人类干预可避免不佳结果。例如，在医疗诊断辅助 AI 中，医生可对 AI 诊断结果进行复核，防止 AI 误判。

构建以人为中心 AI 的实施路径

深化人机协同合作

人机协同与以人为中心的 AI 相辅相成。在构建 ML 模型的训练、测试和优化全程，人类都应参与。比如人类标注训练数据，帮助模型识别特征；验证模型预测准确性并提供反馈，成为模型持续反馈循环的一部分。如今先进工具可进一步推动人机协作，如标注时算法提供初始猜测，标注员利用其辅助判断，算法还能验证标注员判断，提高工作精度与效率。

关注并消除各类偏见

在 AI 开发中，需高度警惕人类和算法的偏见。团队可能无意将偏见引入算法，要制定减少偏见策略，确保算法结果客观。同时持续监测模型输出，防止机器放大人类偏见。例如，在图像识别算法训练中，仔细筛选标注数据，避免因数据偏差导致算法对特定群体或事物产生偏见。

组建多元专业团队

多元化团队构建的 AI 往往偏见程度更低。同质化团队易有相似盲点、偏见和差距并反映在模型中。不仅开发者需多元化，数据标注员的多元化也至关重要，应具备人口统计和地理等多方面多样性，汇聚不同意见，构建更包容 AI 模型。例如，开发全球性语言翻译 AI 时，吸纳来自不同地区、语言背景的人员参与，提升翻译准确性和适应性。

深度聚焦客户需求

以人为中心的方法聚焦人类体验。开发 AI 产品时，需深入了解客户，包括人口统计数据、背景、需求和地点等信息，让终端用户参与模型构建的测试与验证。例如，开发智能家居 AI 控制系统，邀请不同家庭结构、生活习惯的用户参与测试，根据反馈优化产品功能，提升用户生活质量。

合理运用机器自主

机器自主在部分 AI 用例中有其价值，尤其在关乎人类安全领域。如自动驾驶汽车，人类驾驶员易出事故且决策能力有限，完全自动驾驶汽车有望做出更高效、安全决策。但在其普及前，人机智能结合可提升道路安全。例如，现阶段的辅助驾驶系统，人类驾驶员与机器智能协同，保障行车安全。

推进以人为中心 AI 的发展策略

AI 对社会影响深远，推动关于 AI 的讨论人人有责。我们的探讨内容影响 AI 从业者的工作重点与行动方向。应倡导公平的 AI，确保所有使用者都能从中受益，在开发全程牢记终端用户需求。企业积极参与知识共享，增强大众对以人为中心方法的信心。随着 AI 技术迅猛发展，深入探讨如何与 AI 合作、使用 AI 愈发重要。最终，我们期望营造一种技术环境，使机器成为人类提升自身能力的得力助手，而非取代人类。例如，建立行业交流平台，促进企业、科研机构分享以人为中心 AI 的开发经验与成果；政府出台相关政策，鼓励和规范以人为中心 AI 的发展。