一、简介

人工智能 (AI) 的快速发展彻底改变了从医疗保健和金融到制造和运输等各个行业。

然而，随着人工智能系统变得更加复杂和自主，人们对其透明度、问责制和公平性的担忧也随之增加。

为了应对这些挑战，人机交互（HITL）的概念作为一种潜在的解决方案应运而生，旨在利用人类的专业知识和监督来提高人工智能系统的可解释性和准确性。

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人机交互：利用人类偏见实现可解释或准确的人工智能？

人工智能 (AI) 是工业 4.0 的主要贡献者，并且在研究和实践领域大力推动人工智能的跨领域采用。然而，人工智能对商业和一般社会都存在相当详细的风险。

因此，注意避免仓促采取适得其反的做法很重要。对于管理和一般社会问题，有时会提出相同的解决方案：人在环（HITL）。

然而，HITL 文献是矛盾的：HITL 的提出是为了促进人工智能的公平性、问责性和透明度，有时人们认为这些是以牺牲人工智能准确性为代价的。然而，HITL 也被认为是提高准确性的一种方法。

为了理解这些复杂的文献，我们开始定性地探索如何在 HITL 过程中构建可解释性，以及方法的准确性如何受到其功能的影响。

为此，我们使用多种机器学习算法定性和定量地研究多类分类任务。我们发现 HITL 可以提高准确性和可解释性，但并非没有刻意的努力。

实现更高的准确性和可解释性所需的努力需要迭代的 HITL，其中准确性的提高不是连续的，而是受到独特且变化的人类偏见的干扰，从而对手头的任务产生额外的视角。

](https://ieeexplore.ieee.org/document/10033225?ref=promptengineering.org)

IEEE 是推动技术进步的领先专业协会，最近发表了一篇发人深省的论文，题为“人在循环中：通过利用人类偏见实现可解释或准确的人工智能？”本文深入探讨了人工智能、HITL 和人类偏见之间的复杂关系，提出了有关开发值得信赖和有效的人工智能系统所涉及的权衡和挑战的重要问题。

在本文中，我们将仔细研究 IEEE 论文，详细分析其主要发现和见解。

我们将更详细地探讨 HITL 的概念，研究它如何有助于人工智能系统的可解释性和准确性，同时也考虑人类参与的潜在风险和局限性。

此外，我们将讨论人类偏见在塑造人工智能结果中的作用，以及仔细设计和管理 HITL 流程以减轻其影响的必要性。

1.1.人工智能 (AI) 在工业 4.0 中的崛起

以数字、物理和生物系统融合为特征的工业4.0受到人工智能兴起的显着影响。

人工智能算法处理大量数据、从模式中学习并做出预测的能力已经彻底改变了制造、医疗保健、金融和物流等行业。

人工智能驱动的系统已经证明了其优化流程、提高效率和推动创新的能力，从而提高企业的生产力并节省成本。

1.2.采用人工智能给企业和社会带来的风险和挑战

尽管人工智能具有众多优势，但其采用并非没有风险和挑战。主要担忧之一是人工智能系统从可能包含固有偏见的历史数据中学习时，可能会延续偏见和歧视性做法。

此外，一些人工智能算法（通常被称为“黑匣子”模型）缺乏透明度，可能会让人难以理解决策是如何制定的，从而导致责任和信任问题。

从社会角度来看，人工智能的广泛采用引发了关于工作岗位流失和劳动力重新培训的必要性的问题。

随着人工智能实现某些任务和流程的自动化，人们越来越担心它对就业的影响以及技能差距可能扩大的可能性。

此外，人工智能开发和部署集中在少数强大的科技公司手中，引发了人们对权力集中以及人工智能可能加剧现有社会不平等的担忧。

1.3.人机交互 (HITL) 作为管理和社会问题的潜在解决方案

为了解决与人工智能采用相关的风险和挑战，人在环（HITL）的概念已成为一种潜在的解决方案。

HITL 涉及将人类判断和监督整合到人工智能系统中，确保决策过程中涉及人的因素。

通过将人类的专业知识和价值观融入人工智能算法中，HITL 旨在降低决策存在偏见或不透明的风险，同时利用人类和机器智能的优势。

从管理角度来看，HITL 可以帮助组织保持对其人工智能系统的控制，确保它们符合业务目标和道德标准。

通过让人类利益相关者参与人工智能的开发、部署和监控，公司可以在人工智能驱动的流程中培养更大的信任和透明度。

此外，HITL 可以使组织能够利用其员工的独特知识和见解，补充人工智能的功能，并做出更明智、更细致的决策。

在更广泛的社会背景下，HITL 有潜力解决人们对人工智能系统的公平性、问责制和透明度的担忧。通过在人工智能开发过程中融入不同的人类观点，HITL 可以帮助识别和减少偏见，确保人工智能算法更具代表性和公平性。

此外，HITL可以提供公共监督和问责机制，使社会能够对人工智能的开发和部署拥有发言权，并确保其服务于所有利益相关者的利益。

随着人工智能在工业 4.0 中的采用不断加速，考虑与其实施相关的风险和挑战至关重要。

通过探索 HITL 作为管理和社会问题解决方案的潜力，我们可以致力于开发更透明、更负责任、更符合人类价值观的人工智能系统。

让我们更深入地了解 HITL 的理论背景，研究我们的研究方法和结果，并讨论人工智能对工业 4.0 的未来的影响。

2 理论背景

为了充分掌握人机交互 (HITL) 方法在应对人工智能 (AI) 采用挑战方面的潜力，有必要研究支撑这一概念的理论基础。

以下是可解释人工智能的关键方面、可解释性和准确性之间的权衡，以及 HITL 文献中存在的矛盾。

2.1.可解释的人工智能及其对透明度和问责制的重要性

为了应对人们对人工智能系统不透明性日益增长的担忧，可解释人工智能（XAI）已成为一个重要的研究和开发领域。 XAI 专注于创建人工智能模型，为决策和预测提供清晰、可解释的解释。

通过揭开某些人工智能算法的“黑匣子”本质，XAI 旨在促进人工智能驱动流程中的信任、透明度和问责制。

可解释的人工智能的重要性怎么强调都不为过，特别是在医疗保健、金融和刑事司法等高风险领域，人工智能决策的后果可能对个人和社会产生重大影响。

通过为人工智能输出提供人类可理解的解释，XAI 使利益相关者能够仔细审查和验证人工智能生成的建议背后的推理，确保它们符合道德原则和社会价值观。

2.2.人工智能可解释性和准确性之间的权衡

开发可解释的人工智能系统的主要挑战之一是可解释性和准确性之间的权衡。人们通常认为人工智能模型越复杂，其预测就越准确。

然而，这种增加的复杂性也会使模型更难以解释和解释，导致可解释性和准确性目标之间的紧张关系。

这种权衡引发了人工智能研究界内部关于模型性能和可解释性之间适当平衡的争论。

一些人认为，追求可解释性可能会以牺牲一定程度的准确性为代价，而另一些人则认为，开发出既高度准确又可解释的人工智能系统是可能的。

2.3. HITL 作为提高 AI 准确性的手段

尽管人们认为可解释性和准确性之间存在权衡，但 HITL 方法仍被提出作为提高人工智能系统准确性的一种手段。通过将人类的专业知识和判断融入到人工智能决策过程中，HITL 可以帮助识别和纠正人工智能模型中的错误、偏见和局限性。

人类操作员可以提供人工智能算法可能缺乏的宝贵的特定领域知识和上下文理解，使他们能够发现并纠正可能被忽视的错误。

此外，HITL 可以通过人类反馈和微调促进 AI 模型的持续改进，从而随着时间的推移打造更加准确和可靠的 AI 系统。

2.4. HITL 文献中关于可解释性和准确性的矛盾

虽然 HITL 通常被认为是应对人工智能可解释性和准确性挑战的解决方案，但有关该主题的文献并非没有矛盾。

一些研究表明 HITL 可以同时提高人工智能系统的可解释性和准确性，而另一些研究则表明这两个目标之间可能存在固有的紧张关系。

例如，一些研究人员认为，人类操作员参与人工智能决策过程可能会引入新的偏见和主观性来源，可能会破坏人工智能输出的可解释性和公平性。

其他人则认为，HITL 方法可能并不总能提高准确性，特别是在人类操作员缺乏必要的专业知识或者他们的判断受到认知偏差影响的情况下。

这些矛盾凸显了需要进一步的研究和经验证据，以更好地理解人工智能系统中 HITL、可解释性和准确性之间的复杂动态。通过仔细研究 HITL 的理论基础和实际影响，我们可以致力于开发更强大、更可靠的人工智能解决方案，以平衡透明度、问责制和绩效的目标。

 3. 方法论

为了实证研究人机交互 (HITL) 方法在增强人工智能 (AI) 系统的可解释性和准确性方面的作用，该研究采用了混合方法的研究设计。

以下是用于探索 HITL 过程中可解释性构建并分析 HITL 与方法准确性之间关系的定性和定量方法的概述。

3.1. HITL 过程中可解释性构建的定性探索

为了更深入地了解如何在 HITL 流程中构建和协商可解释性，IEEE 对参与基于 HITL 的 AI 项目的 AI 开发人员、领域专家和最终用户进行了一系列半结构化访谈。

访谈的重点是引出参与者与将人类知识和反馈纳入人工智能系统以提高可解释性相关的经验、看法和挑战。

访谈数据逐字记录并使用主题分析（一种广泛使用的定性数据分析方法）进行分析。

通过编码和分类的迭代过程，该研究确定了参与者叙述中出现的关键主题和模式，揭示了 HITL 设置中可解释性构建的复杂动态。

3.2.作为 HITL 函数的方法准确度的定量分析

为了定量评估 HITL 对 AI 方法准确性的影响，研究人员使用多类分类任务设计并进行了一系列实验。

这些实验涉及比较人工智能模型在学习过程各个阶段有和没有人工干预的情况下的表现。

该研究采用了多种机器学习算法，包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，以确保我们的研究结果在不同建模方法中的稳健性。

每个模型的准确性均使用标准性能指标进行评估，例如精确度、召回率、F1 分数和受试者工作特征曲线下面积 (AUC-ROC)。

3.3.具有多种机器学习算法的多类分类任务

我们实验中使用的多类分类任务是经过精心挑选的，以代表与工业 4.0 应用程序实际相关的现实世界问题领域。

该数据集由大量标记实例组成，每个实例属于几个预定义类之一。

为了评估 HITL 对方法准确性的影响，研究人员设计了三种实验条件：

  1. 仅限人工智能：机器学习模型使用数据集进行训练和测试，无需任何人工干预。
  2. HITL 培训：人类专家参与人工智能模型的培训阶段，提供特定领域的知识和反馈来指导学习过程。
  3. HITL 评估：人类专家参与人工智能模型的评估阶段，审查和验证模型预测，并为模型细化提供反馈。

通过比较人工智能模型在这三种条件下的性能，研究人员旨在量化 HITL 对方法准确性的影响，并确定人工智能开发过程中人为干预最有利的阶段。

概述的方法为研究人工智能系统中的 HITL、可解释性和准确性之间的复杂相互作用提供了一个强大的框架。通过将对可解释性构建的定性见解与 HITL 对方法准确性影响的定量证据相结合，IEEE 的目标是帮助更细致地了解 HITL 方法在人工智能开发和部署中的潜力和局限性。

 4. 结果

对人机交互 (HITL) 方法在增强人工智能 (AI) 系统的可解释性和准确性方面的作用的实证研究产生了一系列丰富的发现。

在这里，我展示了我们对可解释性构建的定性探索和方法准确性的定量分析的关键结果，揭示了 HITL 在人工智能开发和部署中的潜力和挑战。

4.1. HITL 提高准确性和可解释性的潜力

我们对多类分类任务的实验表明，HITL 方法有可能同时提高人工智能模型的准确性和可解释性。

与纯 AI 条件相比，HITL 训练和 HITL 评估条件在各种机器学习算法中始终表现出更高的性能。

在训练阶段（HITL 训练）融入人类领域的专业知识有助于指导学习过程，从而产生更好地符合问题领域的细微差别和复杂性的模型。

这种人工指导的学习提高了准确性，更高的精确度、召回率和 F1 分数就证明了这一点。

同样，人类专家参与评估阶段（HITL 评估）可以识别和纠正模型错误，从而实现更准确和可靠的预测。

人类反馈循环使人工智能模型得以细化，确保它们捕获数据中的相关模式和关系。

4.2.提高准确性和可解释性所需的刻意努力

虽然 HITL 方法证明了提高准确性和可解释性的潜力，但我们的研究结果也强调了实现这些好处所需的刻意努力。

对 AI 开发人员、领域专家和最终用户的采访得出的定性见解表明，在 HITL 过程中构建可解释性是一项复杂且迭代的工作。

基于 HITL 的有效可解释性需要参与人工智能开发过程的各个利益相关者之间进行仔细的协调和沟通。

领域专家需要以一种可以有意义地融入人工智能模型的方式阐明他们的知识和推理，而人工智能开发人员必须设计能够有效利用人类输入的系统。

此外，通过 HITL 提高准确性和可解释性需要为人工干预和反馈分配足够的时间和资源。

HITL 流程的迭代性质意味着可能需要多轮人机交互来完善 AI 模型并确保其与特定领域的要求保持一致。

4.3.迭代 HITL 流程和非连续精度改进

我们的定量分析表明，通过 HITL 方法实现的准确性改进并不总是连续或线性的。

实验表明，人类干预对模型性能的影响在人工智能开发过程的不同阶段和不同的机器学习算法中存在差异。

在某些情况下，最初纳入人工输入会带来显着的准确性提升，而随后的迭代会产生收益递减。

这一发现表明 HITL 的有效性可能会达到饱和点，超过该饱和点，进一步的人为干预可能不一定会转化为实质性的性能改进。

此外，精度改进的非连续性凸显了仔细设计和监控 HITL 流程的重要性。

人工智能开发人员和领域专家需要密切合作，以确定开发过程中人力投入最有价值的阶段，并相应地优化人力资源配置。

4.4.独特且不同的人类偏见对手头任务的影响

虽然 HITL 方法具有增强人工智能可解释性和准确性的潜力，但我们的研究结果也强调了 HITL 过程中人类偏见带来的挑战。

定性访谈显示，参与 HITL 的人类专家的独特观点和经验可能会引入偏见，从而影响可解释性的构建。

领域专家的不同偏见可能会导致对问题领域的不同解释以及在构成有意义的解释方面的不同优先级。

这些偏差会影响特征的选择、成功标准的定义以及模型性能的评估。

为了减轻人类偏见的影响，在 HITL 过程中培养多样性和包容性至关重要。

让具有不同背景和观点的广泛利益相关者参与进来，有助于发现和解决潜在的偏见，从而形成更强大、更公平的人工智能系统。

所呈现的结果为 HITL 方法在增强人工智能可解释性和准确性方面的潜力和挑战提供了宝贵的见解。

通过仔细应对人机协作的复杂性并解决人类偏见的影响，组织可以利用 HITL 的力量来开发更加透明、负责任且符合人类价值观的人工智能系统。

5 讨论与结论

我们的研究结果对于工业 4.0 及其他领域中人工智能 (AI) 的采用具有重大意义。

让我们讨论一下我们研究的关键要点，平衡人机循环 (HITL) 方法的好处和挑战，并探讨人类偏见在塑造人工智能可解释性和准确性方面的作用。

研究人员还概述了未来潜在的研究方向，以进一步加深我们对人工智能开发和部署中的 HITL 的理解。

5.1.研究结果对工业 4.0 中人工智能采用的影响

我们的结果表明，HITL 方法有潜力增强人工智能系统的可解释性和准确性，使它们更加透明、负责任并符合人类价值观。

对于工业 4.0 运营的组织来说，这些发现强调了将人类专业知识和反馈纳入人工智能开发和部署流程的重要性。

通过利用 HITL，公司可以开发能够更好地处理现实世界问题的复杂性和细微差别的人工智能系统，从而实现更可靠、更值得信赖的人工智能驱动决策。

这在制造、物流和质量控制等高风险领域尤其重要，这些领域人工智能错误的后果可能很严重。

然而，我们的研究结果也强调了组织在采用 HITL 方法时必须应对的挑战和注意事项。

实现更高的准确性和可解释性所需的刻意努力、准确性改进的非连续性以及人为偏见的影响都强调了对 HITL 流程进行仔细规划、监控和治理的必要性。

5.2.平衡 AI 系统中 HITL 的优势和挑战

虽然 HITL 为人工智能的可解释性和准确性提供了许多好处，但认识并解决人机协作带来的挑战也至关重要。

组织必须在利用人类专业知识和减轻人类参与的潜在缺点之间取得微妙的平衡。

一方面，人类输入可以提供有价值的领域知识、情境理解和道德考虑，这对于开发值得信赖和负责任的人工智能系统至关重要。另一方面，人类偏见、不一致和资源限制可能会给人工智能开发过程带来新的不确定性和复杂性来源。

为了有效应对这些挑战，组织应该为 HITL 流程建立明确的指南和协议，确保人工干预具有针对性、结构化且有据可查。

定期培训和反馈机制有助于使人类专家与人工智能系统的目标和要求保持一致，同时也培养持续改进和学习的文化。

5.3.人类偏见在塑造人工智能可解释性和准确性方面的作用

我们的研究结果强调了人类偏见可能对 HITL 设置中人工智能系统的可解释性构建和整体性能产生重大影响。

当人类专家将他们独特的观点、经验和假设带入人工智能开发过程时，他们不可避免地会影响可解释性的定义、解释和评估方式。

为了减轻人为偏见的潜在负面影响，组织必须在其 HITL 流程中优先考虑多样性和包容性。

让具有不同背景、专业知识和观点的广泛利益相关者参与进来，有助于发现和解决偏见，从而形成更强大、更公平的人工智能系统。

此外，组织应实施偏差检测和缓解技术，例如正则化方法、对抗性去偏差和反事实公平，以识别和纠正数据和模型开发过程中的偏差。

通过积极监控和解决人类偏见，组织可以确保其人工智能系统更加透明、负责并符合社会价值观。

5.4. HITL在人工智能开发和部署方面的未来研究方向

虽然我们的研究为 HITL 在增强人工智能可解释性和准确性方面的作用提供了宝贵的见解，但未来的研究仍有许多途径可以进一步加深我们对这个复杂且不断发展的领域的理解。

未来的研究可以探索 HITL 对人工智能系统性能的长期影响，研究人机协作如何随着时间的推移而发展，以及它如何影响人工智能解决方案的可持续性和适应性。

此外，对人为干预和算法自主之间的最佳平衡的研究可以帮助组织设计更高效和有效的 HITL 流程。

未来研究的另一个重要方向是开发标准化指标和评估框架，用于评估 HITL 设置中人工智能系统的可解释性和准确性。

通过建立通用基准和最佳实践，研究人员和从业者可以更有效地比较和改进不同领域和应用程序的 HITL 方法。

最后，未来的研究应继续调查 HITL 在人工智能开发和部署中的伦理、社会和组织影响。

随着人工智能系统越来越多地融入关键决策过程，确保人机协作遵循公平、问责和透明原则至关重要。

总之，我们的研究强调了 HITL 方法在增强人工智能系统的可解释性和准确性方面的潜力，同时也揭示了组织在采用这些方法时必须应对的挑战和注意事项。

通过仔细平衡人机协作的优点和缺点，并积极解决人类偏见的影响，组织可以利用 HITL 的力量来开发更值得信赖、更负责任、更符合人类价值观的人工智能系统。

随着我们不断探索和完善 HITL 方法，我们可以努力实现人工智能和人类智能无缝集成的未来，推动工业 4.0 及其他领域的创新、效率和社会公益。

 常见问题解答

1. 人工智能背景下什么是人机交互（HITL）？

人机交互（HITL）是一种人工智能开发和部署的方法，需要人类专家积极参与人工智能决策过程。

在 HITL 系统中，人类与 AI 算法协作，在 AI 生命周期的各个阶段提供输入、反馈和监督。这种人类参与可以采取多种形式，例如：

  • 标记和注释训练数据
  • 定义问题领域和成功标准
  • 验证和解释 AI 模型输出
  • 提供特定领域的知识和情境理解
  • 监控和审计人工智能系统的公平性和问责制

通过将人类的专业知识和判断融入到人工智能流程中，HITL 旨在增强人工智能系统的可解释性、准确性和可信度，同时确保它们符合人类价值观和社会规范。

2. HITL 如何为人工智能系统的可解释性和准确性做出贡献？

HITL 方法可以通过多种方式提高人工智能系统的可解释性和准确性：

  • 可解释性：人类专家可以为人工智能模型输出背后的推理提供有价值的见解，帮助使决策过程更加透明和可解释。

    通过将人类知识和直觉融入人工智能系统，HITL 可以帮助弥合复杂算法过程和人类理解之间的差距，从而实现人工智能系统与其用户之间更有效的沟通和信任。

  • 准确性：人类输入有助于指导人工智能学习过程，确保模型接受相关和代表性数据的训练，并捕获现实世界问题的细微差别和复杂性。人类专家还可以验证和完善人工智能模型的输出，识别和纠正错误，并提供反馈以进行持续改进。

    通过利用人类领域的专业知识，HITL 可以帮助提高人工智能系统的整体准确性和可靠性。

3. HITL文献中关于可解释性和准确性的主要矛盾是什么？

虽然 HITL 通常被提出作为人工智能可解释性和准确性挑战的解决方案，但有关该主题的文献包含一些矛盾和紧张：

  • 可解释性与准确性：一些研究表明，人工智能系统的可解释性和准确性之间可能存在权衡，更复杂和不透明的模型通常比更简单、更可解释的模型获得更高的性能。

    然而，其他研究表明，HITL 方法可以通过利用人类专业知识来指导和完善人工智能模型，同时提高可解释性和准确性。

  • 人类偏见：虽然人类参与人工智能过程有助于减轻算法偏见，但它也可能引入新的偏见来源，因为人类专家会将自己的主观经验、假设和偏见带到桌面上。

    一些研究强调需要仔细管理和减轻 HITL 设置中的人类偏见，而另一些研究则表明，多样化和包容性的人类输入实际上有助于减少人工智能系统中的整体偏见。

  • 可扩展性和效率：HITL 方法可能是资源密集型且耗时的，需要大量的人力和专业知识。

    一些研究人员质疑 HITL 的可扩展性和效率，特别是对于大型人工智能系统，而另一些研究人员则认为，在人工智能生命周期的关键阶段进行有针对性的人类干预可以产生显着的效益，而不会造成过度的负担。

4. 人类偏见如何影响 HITL 在人工智能开发中的有效性？

人类偏见会对人工智能开发中 HITL 方法的有效性产生重大影响：

  • 确认偏差：人类专家可能更有可能关注证实他们现有信念和假设的证据，而忽视或忽视与他们相矛盾的信息。

    这种确认偏差可能会导致 HITL 设置中的数据选择、注释和解释出现偏差。

  • 锚定偏差：人类的判断可能会受到初始印象或参考点的严重影响，导致人们不愿意根据新信息调整观点。

    在 HITL 中，锚定偏差可能会导致人类专家过度重视某些特征或结果，从而可能扭曲人工智能模型的性能。

  • 群体思考：在协作式 HITL 环境中，对共识和一致性的渴望可能会导致压制不同意见并接受多数观点，即使这些观点有缺陷或有偏见。

    这种群体思维可能会导致人工智能开发缺乏多样性和批判性思维。

为了减轻人为偏见的影响，HITL 流程应纳入不同的观点，鼓励公开对话和辩论，并建立明确的偏见检测和缓解协议。

定期培训和反馈机制还有助于提高对偏见的认识，促进更加客观公正的人力投入。

5. 组织采用 AI 和 HITL 流程的关键考虑因素是什么？

希望采用 AI 和 HITL 流程的组织应考虑以下关键因素：

  • 明确的目标：为人工智能项目定义明确的目标和成功标准，并使 HITL 流程与这些目标保持一致。
  • 资源分配：确保为 HITL 活动分配足够的人力资源、专业知识和时间，并平衡这些投资与其他人工智能开发优先事项。
  • 流程设计：建立结构化且可重复的 HITL 流程，并具有明确定义的角色、职责和人机协作工作流程。
  • 培训和教育：为参与HITL的人类专家提供定期培训和教育，以确保他们拥有必要的技能、知识以及对偏见和公平问题的认识。
  • 监控和评估：实施持续监控和评估 HITL 流程的机制，跟踪绩效，确定需要改进的领域，并确保与组织价值观和标准保持一致。
  • 道德和法律合规性：确保 HITL 流程遵守相关道德准则、法律法规和行业最佳实践，特别是在医疗保健、金融和公共政策等敏感领域。

通过仔细考虑这些因素，组织可以有效地利用 HITL 的力量来开发更可解释、更准确和更值得信赖的人工智能系统，同时应对人机协作的挑战和复杂性。

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