面向智能增強(qiáng)的交互設(shè)計(jì)

馬 華

（蘇州工藝美術(shù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 江蘇 蘇州 215000）

0 引言

智能增強(qiáng)IA是人工智能領(lǐng)域正在被關(guān)注的方向。IA強(qiáng)調(diào)使用智能計(jì)算來輔助和加強(qiáng)人類的智力工作，而不是強(qiáng)調(diào)模擬人類智力并替代人類工作。IA以人為中心，關(guān)注人類用戶的需求及其任務(wù)，旨在與人類用戶協(xié)同完成工作。交互設(shè)計(jì)則成為人與智能算法之間實(shí)現(xiàn)有效協(xié)同的重要因素。這為交互領(lǐng)域的研究提供了新的需求與動(dòng)力。目前，面向智能增強(qiáng)IA系統(tǒng)的交互設(shè)計(jì)研究仍處于起始階段，需要進(jìn)一步對(duì)智能增強(qiáng)的特征進(jìn)行探究，并分析其特有的交互特性、交互設(shè)計(jì)原則、策略與方法，從而為智能增強(qiáng)IA系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究提供有效支撐。

1 智能增強(qiáng)IA及其特征

1.1 什么是智能增強(qiáng)IA

人工智能（artificial intelligence,AI）是正在不斷發(fā)展的機(jī)器智能重要研究領(lǐng)域。人工智能旨在復(fù)制人類的認(rèn)知過程，去處理多種來源的數(shù)據(jù)與信息，并模擬人類智能形成決策模型。智能增強(qiáng)（intelligence augmentation,IA），作為人工智能發(fā)展的另一個(gè)方向，也正在被關(guān)注和探索。

自從科學(xué)家Engelbart等[1]提出需要使用現(xiàn)代技術(shù)來“增強(qiáng)人類的智力”，研究者們分析了擴(kuò)展和增強(qiáng)人類智力能力的概念框架，設(shè)定IA的目標(biāo)為提升人類的工作效率，認(rèn)為IA是介于完全人力和完全自動(dòng)化之間的解決方案。然而針對(duì)智能增強(qiáng)IA的系統(tǒng)化研究工作還很不足。

人工智能AI基于數(shù)據(jù)和分析模型，關(guān)注計(jì)算機(jī)的算法和計(jì)算能力。而智能增強(qiáng)IA更多地關(guān)注如何使AI技術(shù)與人類能夠更好地相互補(bǔ)充、在人類的工作任務(wù)中更好地互助，以及如何更有效地使用信息技術(shù)去強(qiáng)化人類的能力。因此，對(duì)于智能增強(qiáng)而言，人是其核心的關(guān)注點(diǎn)，而不是AI技術(shù)本身。例如幫助人們正確進(jìn)行英語書寫的軟件“Grammarly”是IA應(yīng)用的一個(gè)典型案例。“Grammarly”通過智能算法對(duì)用戶的原始英語文本提出語法、措辭等方面的糾正建議，供用戶參考。用戶則基于建議，根據(jù)其自身的判斷，選擇接受或忽略建議，并對(duì)文本進(jìn)行修改編輯。隨后，算法基于用戶的選擇和編輯又提出新的建議。整個(gè)過程中，用戶與智能算法，通過持續(xù)的交互，共同完成英語書寫的糾正和優(yōu)化任務(wù)。

因此，人機(jī)交互領(lǐng)域?qū)＜彝觞h校等[2]提出：“智能增強(qiáng)是以增強(qiáng)人機(jī)交互為目的；智能增強(qiáng)為交互研究提供了新的需求和動(dòng)力，因此實(shí)現(xiàn)人機(jī)和諧成為一個(gè)新的研究課題；在基礎(chǔ)研究和應(yīng)用層面，面向智能增強(qiáng)的研究均具有其重要的研究價(jià)值”。另外，許為等[3]也提出智能增強(qiáng)IA是以人為中心的AI研究的新領(lǐng)域之一。

1.2 智能增強(qiáng)IA的特征

智能增強(qiáng)是通過強(qiáng)化人類工作能力，簡化工作流程，優(yōu)化工作和生活環(huán)境等方法來實(shí)現(xiàn)的。其現(xiàn)有的應(yīng)用領(lǐng)域包含了自動(dòng)駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、遙感控制、醫(yī)療健康等很多相關(guān)方面。通過分析這些應(yīng)用，可以發(fā)現(xiàn)智能增強(qiáng)具有人機(jī)互補(bǔ)性、人類自主性、任務(wù)情境化等方面特征。

（1）人機(jī)互補(bǔ)性：在基于智能增強(qiáng)的人類任務(wù)的完成過程中，機(jī)器智能與人類智能形成了有效的互補(bǔ)與互助。AI機(jī)器智能承擔(dān)了計(jì)算的角色，即通過計(jì)算進(jìn)行預(yù)測或進(jìn)行公式化的決策；人類則基于機(jī)器智能的計(jì)算力和計(jì)算結(jié)果，結(jié)合人的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和智慧進(jìn)行行為的判斷。在這個(gè)過程中，機(jī)器智能的計(jì)算速度、計(jì)算準(zhǔn)確度和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力是人類無法獲得和施展的。同時(shí)人類所具有的領(lǐng)域知識(shí)、生活經(jīng)驗(yàn)，以及進(jìn)行復(fù)雜判斷的能力，則是機(jī)器智能所不足的。因此，智能增強(qiáng)具有明顯的人—機(jī)的互補(bǔ)性。

（2）人類自主性：人工智能旨在沒有人類幫助的情況下工作，并且以在人類的任務(wù)中替代人類為目標(biāo)。而智能增強(qiáng)IA具有人類的自主性，IA中的智能算法不必參與決策過程。相反，IA將分析數(shù)據(jù)等結(jié)果報(bào)告給用戶，由人類自主接管，自主決策?；跈C(jī)器智能的運(yùn)算，人類是系統(tǒng)運(yùn)行過程中的最終決策者。例如Apple的Siri、語言糾正工具Grammarly等虛擬助手，它們不會(huì)替用戶做決定，只是在用戶需要時(shí)提供合適的數(shù)據(jù)或信息，從而來輔助人們的判斷、選擇和決定。

（3）任務(wù)情境化：根據(jù)幫助人們完成的目標(biāo)不同，智能增強(qiáng)IA所面向的關(guān)聯(lián)性任務(wù)不同。這些任務(wù)的內(nèi)容包括：動(dòng)態(tài)地生成、反饋與情境相關(guān)的智能信息，提供解決方案與決策建議，以及支持人與機(jī)器智能的交互協(xié)作。其中IA面向的任務(wù)所屬的情境不同，機(jī)器智能在IA中承擔(dān)的角色就不同。例如Zhou等[4]提出IA的任務(wù)可以分為工具、助手、協(xié)作、訓(xùn)練和協(xié)調(diào)五個(gè)情境，因此機(jī)器智能在這些不同的IA情境中的角色及其與人類用戶的交互模式也有著相應(yīng)不同。

2 面向智能增強(qiáng)的交互設(shè)計(jì)

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提出需要更多地采用融合“以人為中心”的方法。研究者們開始通過人與AI的交互來解決問題，例如以人為中心AI和人在環(huán)路混合智能[5]等。同時(shí)交互領(lǐng)域的學(xué)者們也開始研究如何通過交互來為人們使用智能工具提供支持，例如在人們與機(jī)器智能的協(xié)作過程中，設(shè)計(jì)人們與多種備選操作方案的交互、通過交互保證和實(shí)現(xiàn)人們?cè)谶^程中的主導(dǎo)性和控制權(quán)等。因此，面向智能增強(qiáng)IA的交互設(shè)計(jì)研究將進(jìn)一步推進(jìn)IA的發(fā)展。在面向IA的交互設(shè)計(jì)研究中，最核心最需要關(guān)注的問題是：如何將智能推理的AI算法功能與以人為中心的交互系統(tǒng)進(jìn)行有效整合[6],本文主要圍繞這個(gè)問題進(jìn)行闡述。

2.1 IA中互補(bǔ)性的交互循環(huán)

在智能增強(qiáng)IA中，AI與人類用戶組成了相互合作的“人—AI小組”，即機(jī)器的自動(dòng)化功能與人類用戶的自治的相互配合與協(xié)作。Sawyer等[7]提出，在AI智能與人類用戶的小組合作中，存在著一種交互“輪唱”。基于交互“輪唱”，結(jié)合其中人類用戶的感知—行動(dòng)過程，提出了“互補(bǔ)性”循環(huán)交互框架，見圖1。首先當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行了相應(yīng)的智能算法（系統(tǒng)行動(dòng)），便開始等待人類操作者的下一步操作（用戶等待）。與此同時(shí)，人類用戶開始了從“感知”到“行動(dòng)”的過程，即“感知”智能系統(tǒng)在運(yùn)行后分析并呈現(xiàn)給人類用戶的相關(guān)信息（用戶感知），然后在此基礎(chǔ)上人類用戶決定將如何“行動(dòng)”（用戶行動(dòng)）。之后在系統(tǒng)等待用戶的行動(dòng)后（系統(tǒng)等待），開始新一輪的（系統(tǒng)行動(dòng)）。于是形成了機(jī)器智能與人類用戶的交互循環(huán)。

圖1 “互補(bǔ)性”循環(huán)交互框架（基于Sawyer交互“輪唱”）

在這樣的交互循環(huán)中，機(jī)器智能與人類用戶的雙方角色在三個(gè)方面展現(xiàn)能力互補(bǔ)[8]，如圖1。首先在“不確定性”方面，機(jī)器智能根據(jù)預(yù)測分析提供實(shí)時(shí)的提醒信息，人類用戶面臨不確定時(shí)，能夠依靠自身直覺快速?zèng)Q策。其次面對(duì)“復(fù)雜性”時(shí)，機(jī)器智能能夠收集、處理和分析數(shù)據(jù)，而人類用戶能夠決定到哪里搜尋和收集數(shù)據(jù)，并基于數(shù)據(jù)支持做出決定。最后對(duì)于“多義性”沖突，當(dāng)機(jī)器智能在分析后展示出多種不同的解讀時(shí)，人類用戶能夠協(xié)調(diào)這樣的“多義”以形成統(tǒng)一，并通過與系統(tǒng)的交互，重新獲得智能支持。

因此，在面向IA的交互設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)者可以基于互補(bǔ)性的循環(huán)交互框架，設(shè)計(jì)AI系統(tǒng)運(yùn)行過程中人類用戶參與“感知”的時(shí)刻、做出“決策”的時(shí)刻以及直接在系統(tǒng)中“操作”的時(shí)刻；設(shè)計(jì)機(jī)器智能開始計(jì)算分析的時(shí)刻和提供給人類操作者各種信息線索的時(shí)刻等。另外，在交互設(shè)計(jì)中，雙方的互補(bǔ)能力為整合人類和機(jī)器智能，并尋找到雙方各自合適的功能角色提供引導(dǎo)。

2.2 面向IA的交互設(shè)計(jì)原則

為了引導(dǎo)智能系統(tǒng)的交互設(shè)計(jì)實(shí)踐，來自美國微軟及華盛頓大學(xué)的Amershi等[9]于2019年提出了人與AI交互的18條交互設(shè)計(jì)原則，見表1。此原則從交互行為的起始、行為中、行為后，以及交互出錯(cuò)時(shí)這四個(gè)時(shí)段歸納了與之相對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)指導(dǎo)。

表1 人與AI的交互設(shè)計(jì)原則（Amershi等[9]）

（1）在人與AI交互的起始階段，幫助用戶理解AI的功能和表現(xiàn)是交互設(shè)計(jì)需要關(guān)注的（G1和G2）。

（2）在交互行為過程中，隨著交互的進(jìn)程，實(shí)時(shí)、按需提供與用戶情境相關(guān)的信息服務(wù)（G3和G4）；信息的傳遞和表達(dá)需要與用戶的習(xí)慣理解和當(dāng)下的社會(huì)文化標(biāo)準(zhǔn)相一致，以及防止產(chǎn)生各種偏見的可能（G5和G6）。

（3）當(dāng)交互過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，支持用戶依照自己的需要和理解，選擇、忽略或者糾正AI的信息服務(wù)和執(zhí)行結(jié)果（G7、G8和G9）；主動(dòng)向用戶提供可供選擇的不同的可能結(jié)果（G10）并告知用戶AI行為的原因（G11）。

（4）在交互行為過后，記錄最近的用戶交互行為，并學(xué)習(xí)總結(jié)用戶的個(gè)性化特點(diǎn)，賦予個(gè)性化的全局控制（G12、G13和G17）；支持用戶對(duì)交互體驗(yàn)的直接反饋以及系統(tǒng)對(duì)用戶行為結(jié)果的實(shí)時(shí)反饋（G15和G16），同時(shí)將AI的系統(tǒng)變化與更新實(shí)時(shí)告知用戶（G14和G18）。

當(dāng)面向智能增強(qiáng)IA，以上交互設(shè)計(jì)原則依然能夠很好地引導(dǎo)交互設(shè)計(jì)實(shí)踐。然而，對(duì)于智能增強(qiáng)IA，交互設(shè)計(jì)需要更為著重地有效支撐智能增強(qiáng)“人—AI小組”的實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行，即有效支持和實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器智能的協(xié)同與協(xié)作。因此，基于1.2節(jié)描述的智能增強(qiáng)的人機(jī)互補(bǔ)性、人類自主性、任務(wù)情境化特征，以及2.1節(jié)描述的“互補(bǔ)性”循環(huán)交互框架，

本文基于以上交互設(shè)計(jì)原則，進(jìn)行了有針對(duì)性的分類重整，使其能夠更好地指導(dǎo)面向智能增強(qiáng)IA的交互設(shè)計(jì)，見圖2。

圖2 面向智能增強(qiáng)IA的交互設(shè)計(jì)原則（G1-G18基于Amershi等[9]）

基于人與機(jī)器智能的交互循環(huán)框架來分類交互設(shè)計(jì)原則，而不是以單個(gè)交互行為的前、中、后等的不同時(shí)段去分類。由于系統(tǒng)目標(biāo)的差異，交互設(shè)計(jì)原則在智能增強(qiáng)IA的交互設(shè)計(jì)中對(duì)應(yīng)著四個(gè)不同的階段，具有不同的內(nèi)涵。

如圖2，在系統(tǒng)運(yùn)行智能算法階段（系統(tǒng)行動(dòng)），交互設(shè)計(jì)首先需要關(guān)注如何幫助用戶理解智能算法的功能和表現(xiàn)（G1和G2）；并在此基礎(chǔ)上向用戶提供不同的可供選擇的結(jié)果、信息和方案（G10），告知用戶產(chǎn)生這些方案的原因（G11）；而當(dāng)智能算法發(fā)生變化或產(chǎn)生更新的結(jié)果時(shí)，須實(shí)時(shí)告知用戶（G14和G18）。

當(dāng)進(jìn)入用戶等待和用戶感知階段，結(jié)合“人—AI小組”需要共同完成的任務(wù)及任務(wù)流，按需實(shí)時(shí)提供與完成具體任務(wù)相關(guān)的信息服務(wù)（G3和G4）；同時(shí)信息的傳遞和表達(dá)需要滿足完成任務(wù)的需要，并需要與用戶的習(xí)慣理解和當(dāng)下的社會(huì)文化標(biāo)準(zhǔn)相一致，以及防止產(chǎn)生各種偏見的可能（G5和G6）。

在用戶開始操作的階段（用戶行動(dòng)），交互設(shè)計(jì)支持用戶依照任務(wù)流程和自己完成任務(wù)時(shí)的需要和認(rèn)知，自行選擇或者忽略智能算法提供的信息服務(wù)；并提供用戶在其自主分析的基礎(chǔ)上，對(duì)AI執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行糾正的通道（G7、G8和G9）；支持用戶在操作過程中直接反饋?zhàn)陨淼慕换ンw驗(yàn)，并提供用戶個(gè)性化的全局、全過程的自主控制（G15和G17）。

在用戶操作過后，下一次智能算法開始執(zhí)行前（系統(tǒng)等待），系統(tǒng)需要反饋用戶操作產(chǎn)生的結(jié)果和影響（G16）；記錄并分析用戶已有的交互行為，并學(xué)習(xí)總結(jié)個(gè)性化的用戶特征，從而支持智能算法對(duì)個(gè)性化情境和不同用戶的算法包容（G12和G13）。

以上面向智能增強(qiáng)IA的交互設(shè)計(jì)原則，對(duì)IA系統(tǒng)的交互設(shè)計(jì)具有參考意義。特別是，在將智能推理的AI算法功能與以人為中心的交互系統(tǒng)進(jìn)行整合過程中，原則上能夠指導(dǎo)設(shè)計(jì)合適的交互流程與信息架構(gòu)，從而適時(shí)、有效地確定智能算法提供信息服務(wù)的時(shí)間點(diǎn)和表現(xiàn)形式，以及人類用戶參與操作和決策的時(shí)間點(diǎn)和交互方法等。

2.3 IA中的交互設(shè)計(jì)方法與策略

由于智能增強(qiáng)IA具有人機(jī)互補(bǔ)性、人類自主性和任務(wù)情境化等方面的特征，需要進(jìn)一步探索有效的交互設(shè)計(jì)方法與策略，以滿足人類用戶與智能算法之間合作互動(dòng)的交互系統(tǒng)的創(chuàng)建。

（1）任務(wù)的共享呈現(xiàn)：Heer[6]1845在分析現(xiàn)有智能增強(qiáng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出了基于對(duì)人的行為預(yù)測的“任務(wù)共享呈現(xiàn)”。作為面向IA的設(shè)計(jì)方法和策略，“任務(wù)共享呈現(xiàn)”使得人與智能算法能夠相互學(xué)習(xí)，并合作面對(duì)共同的系統(tǒng)目標(biāo)與任務(wù)。

具體來說，“任務(wù)的共享表現(xiàn)”是基于對(duì)人類用戶所需完成任務(wù)的計(jì)算推理，對(duì)用戶可能的行為進(jìn)行設(shè)計(jì)表現(xiàn)，并提供交互界面使得用戶能夠查閱、選擇、修正或者否定駁回推理算法提供的建議結(jié)果。在這個(gè)過程中，用戶行為的呈現(xiàn)、提供人與算法有效合作的交互界面，以及對(duì)應(yīng)的交互模型是此設(shè)計(jì)策略的三個(gè)重要元素。另外，在IA系統(tǒng)中，由于人類用戶的交互操作對(duì)智能算法本身具有不斷優(yōu)化和精進(jìn)的作用，因此伴隨IA交互循環(huán)的交互界面的更新將有助于提升IA系統(tǒng)的可用性和有效性。

（2）可調(diào)節(jié)與自適應(yīng)：IA需要在交互策略中提供人類用戶“調(diào)節(jié)系統(tǒng)自動(dòng)化水平”的可能，使得IA具有可調(diào)節(jié)性。所謂“調(diào)節(jié)系統(tǒng)自動(dòng)化水平”，就是在用戶和智能算法的協(xié)作中，用戶在交互過程中有自由、有可能調(diào)節(jié)人機(jī)協(xié)作中自動(dòng)算法參與程度的多少，以及用戶主動(dòng)控制程度的多少。

同時(shí)IA通過觀察用戶的交互反饋情況，來理解用戶的不同情況下的需求和狀態(tài)，從而能夠主動(dòng)、動(dòng)態(tài)地分配系統(tǒng)的自動(dòng)化算法功能的部分和用戶自主控制的部分，使得IA實(shí)現(xiàn)其自適應(yīng)性，能夠適應(yīng)不規(guī)律和無法事先預(yù)測的用戶行為。

（3）強(qiáng)化認(rèn)知同步：IA的設(shè)計(jì)除了需要規(guī)劃合理的交互時(shí)間點(diǎn)，還需要對(duì)人類用戶的認(rèn)知過程予以支持，從而強(qiáng)化IA與人的認(rèn)知過程的同步。人類并不具有如機(jī)器那般的快速反應(yīng)能力，也不具備如機(jī)器算法的強(qiáng)大的算力。因此，IA需要基于用戶的認(rèn)知模型，特別是與認(rèn)知的時(shí)間相關(guān)的因素與模型，來增強(qiáng)IA中智能信息服務(wù)的用戶有效性，既不分散用戶的注意力、打擾用戶，也不因?yàn)檫^長的延遲時(shí)間而失去智能服務(wù)的價(jià)值。

IA一方面通過觀察用戶與系統(tǒng)交互的時(shí)間，或者通過用戶的自定義，來確定與用戶認(rèn)知過程相關(guān)的時(shí)間模型；另一方面，通過快速綜合多種信息，考慮計(jì)算算法所傳達(dá)信息的復(fù)雜度和長度等，并為用戶過濾不重要的信息，或者突出重要的信息，從而降低用戶在做決策時(shí)會(huì)面臨的時(shí)間壓力。這些具體的策略和方法能夠使IA匹配用戶與智能算法之間溝通的時(shí)間節(jié)奏，使溝通更為高效。

3 結(jié)語

綜上所述，智能增強(qiáng)IA作為人工智能領(lǐng)域被關(guān)注的發(fā)展方向，需要更多地引入“以人為中心”的方法。雖然人們提出了“人為中心AI”和“人在環(huán)路混合智能”，但是IA因?yàn)橥癸@了人機(jī)互補(bǔ)性、人類自主性和任務(wù)情境化等與人和情境密切相關(guān)的特征，亟待交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域更有針對(duì)性和更為深入的研究，從而推進(jìn)其系統(tǒng)性的發(fā)展。面向智能增強(qiáng)的交互設(shè)計(jì)，如何將智能推理的AI算法功能與以人為中心的交互系統(tǒng)進(jìn)行有效整合。未來，更多的相關(guān)研究問題需要被關(guān)注，人與智能算法的協(xié)同需要更緊密、更有效、更和諧。