專知智能防務

2025年04月15日 23:39

決策不僅是生活的一部分，更是其本質所在。這些關鍵選擇深刻影響著個人與職業領域。日常生活中的每個抉擇——從飲食選擇到職業規劃乃至重大投資——不僅作用于個體，更對家庭、社區乃至社會產生漣漪效應。決策的重要性促使心理學、管理學、經濟學、社會學等學科持續探索其內在機制與影響因素，旨在優化各類場景下的決策流程與結果。低效決策往往代價高昂，導致機會錯失、資源浪費與經濟損失，對個人、組織與社會產生負面影響。信息過載、認知偏差、時間壓力與情境因素加劇了優化決策的緊迫性。

人工智能技術的進步為決策優化開辟新路徑。AI系統能處理海量數據、識別潛在模式、提供實時洞見并生成決策建議，賦能人類做出更明智選擇。盡管AI在決策領域展現巨大潛力，但基于責任歸屬與倫理法律考量，完全自動化并非終極目標。人本視角倡導構建人機協作關系：AI作為人類能力的延伸，協助決策者完成數據收集分析、方案生成、情景推演與結果評估。現有研究已探索多領域人機協同決策機制，例如開發可解釋AI系統增強決策透明度，設計多樣化交互界面促進人機信息互通，確保決策者有效理解與整合AI輸出。

在人機協作決策過程中，個體特征、決策情境、AI系統能力及其交互方式共同塑造協作成效。理解這些要素并將其融入AI系統設計與部署，是提升協同效能的關鍵。隨著AI系統持續適應多樣化場景，決策環境日益復雜動態化，個體行為模式將發生持續演變。這些演進中的AI系統不僅改變決策者的認知方式與策略制定，更深度影響著決定決策結果的基礎要素。因此，需持續優化決策環境中的AI系統設計與實施，并評估其對人類行為與決策產出的影響。

盡管AI系統在多領域展現卓越能力，但鮮有完美解決方案。將AI引入決策流程常導致團隊整體效能低于獨立運作的人或AI系統。這種差距凸顯出理解人機協同局限性的必要性，以及制定風險緩釋策略的迫切需求。當前研究多聚焦個體與AI系統的二元關系，忽視決策發生的宏觀情境。因此，亟需深入理解不同情境下AI系統的差異化影響，實現跨領域研究發現的遷移應用，并為特定決策場景提供定制化解決方案。本論文通過第二至第五章的實證研究，揭示不同情境下人機決策的動態機制，探究環境變量對人類行為的影響路徑。第六、七章提出兩種基于在線數據的信息整合方法，旨在增強決策支持效能。

本論文旨在揭示任務相關情境因素（圖1.1 B）及其在人機協作決策中對決策結果的影響機制。任務通常指特定情境下需通過決策流程完成的活動或問題，其相關要素包含決策復雜度、不確定性、信息可及性與質量、風險等級及時間壓力等屬性。通過解析任務屬性B、決策結果ABC、個體/群體行為A與AI系統AC之間的交互關系，本研究深化了對人機決策研究范式的理解，為設計符合決策者需求的AI系統提供理論支撐，從而優化決策流程與結果。需說明，宏觀情境因素、AI系統屬性或決策者個體特征不在本研究范疇內。

本研究聚焦跨領域非專家決策者群體。此類人群因專業領域知識受限，常面臨決策困境：認知偏差、信息獲取渠道受限與決策支持工具匱乏進一步制約決策效能。即便信息充足，"選擇悖論"[365]仍可能導致決策質量下降——例如缺乏金融知識的投資者在股市中易受網絡論壇偏見信息影響，忽視自身目標而盲從他人建議。分析能力不足與高級決策工具缺失加劇次優決策風險。值得注意的是，個體可能在某一領域具備專長，但在其他領域仍屬非專家，凸顯開發適配多技能水平決策支持系統的必要性。

既有實證研究對多樣化決策情境的差異化定義，導致學界對AI系統跨領域效能的認知呈現碎片化。為此，本論文首先提出系統性評估與對比決策任務的理論框架，該框架整合決策情境復雜度分級體系。基于此框架，論文通過文獻綜述剖析現有研究的優勢、局限與改進空間，并開展多維度實證研究驗證理論假設。這些研究評估任務相關情境因素對個體行為與績效的影響機制，通過采集決策支持系統交互數據（信息獲取路徑、任務時間分配、決策模式等），解析個體決策邏輯。分析結果表明，開發定制化決策支持工具對提升跨領域非專家決策質量具有迫切需求。論文同時提出模塊化實證研究框架，增強現實決策場景下研究結論的可推廣性與可復現性。

研究進一步提出優化信息獲取與交互行為的方法。獲取相關信息是決策準備的關鍵步驟，對常面臨信息過載、數據獲取受限或時間壓力的非專家群體尤為重要。上述因素可能誘發認知偏差，進而損害決策質量。因此，理解個體信息檢索、處理與應用模式，對開發實用工具管理認知偏差至關重要。本研究提出增強信息可及性的創新方法，包括提供定制化推薦與設計高效檢索界面。通過行為實驗與數據采集，對比驗證新方法與傳統模式的效能差異，揭示工具設計與應用優化的潛在路徑。

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