原文 发表于《科技导报》2026年第7期《迈向以人为中心的人−AI交互：理论体系与实践进展》
随着人工智能（AI）的快速发展，机器正逐步演化为具备自主决策能力的智能体，人机关系由传统的“人机交互”迈向“人−AI 协作”的新模式。然而，以技术为中心的AI开发模式逐渐暴露出脆弱性、偏见和可解释性低等局限，凸显了以人为中心的AI（HCAI）设计理念的迫切性。《科技导报》邀请浙江大学心理与行为科学系、浙江大学心理科学研究中心许为研究员团队撰写文章，系统梳理了HCAI领域近10年的探索与实践。未来，HCAI和HAII研究仍需要在理论深化、方法创新和应用拓展3方面持续发力，以推动构建以人为中心、人机和谐共生的智能社会。
第三次人工智能（AI）浪潮正推动机器从被动工具跃升为具备自主决策的智能伙伴，人机系统由此进入“协同认知”新范式——人与AI作为认知队友，以共享信任、态势与控制权实现双向动态交互。这一趋势拓展了传统“人机交互”，形成“人机交互+人−AI协作（以下简称人智协作）”的新型人机关系模式，与任向实所提出的“人机共协计算”相呼应，标志着智能时代人机关系的根本性跃迁。然而，“技术至上”的AI开发模式暴露出系统裂痕：AI存在脆弱性、偏见、低解释性、因果模型缺失和伦理隐忧。其中，“黑盒”效应尤为严重，使用户难以理解和预测系统行为，甚至可能引发失控。
因此，发展以人为中心的AI（HCAI）已刻不容缓。许为等26位学者总结了HCAI面临的6大挑战：人类福祉、伦理责任、隐私保护、人本设计、治理监管和人–AI交互（HAII，中文简称人智交互）为后续研究提供了方向。作为整体性理念，HCAI的有效落地高度依赖HAII。HAII既是HCAI的核心要素，也是其实现途径和跨学科的合作平台。
1 研究理念
HCAI理念的系统化发展经历了从概念提出到框架完善，再到范式转变的演进过程。2018年，斯坦福大学率先建立HCAI研究中心，标志着该领域的正式兴起。许为于2019年首次提出系统化的HCAI框架（图1（a）），其包含3大核心要素：伦理对齐设计，确保AI解决方案避免歧视并维护公平正义；技术增强，推动AI技术更好地反映人类智能的复杂性和灵活性；人因设计，强调AI解决方案的可解释性、可理解性、有用性和可用性。Shneiderman提出了“双维度”设计理念（图1（b）），强调在追求高自动化的同时保持高人类控制，以避免自动化讽刺和过度控制的风险。2个框架均凸显人类在AI决策中的最终主导地位，强调AI的可解释性、可信赖性与增强作用。目前，全球已有20余所高校设立HCAI研究机构，形成跨学科研究网络。
图1 HCAI理念发展
许为、葛列众、高在峰于2021年在国内首次系统提出了HAII这一跨学科新兴领域。HAII是指人类与具备自主决策能力的AI系统之间的动态交互过程，超越了传统人机交互中人与被动工具的关系，强调人与AI作为认知伙伴的协作模式。为进一步支撑HCAI跨学科特征，许为、高在峰等于2024年提出“人因科学”概念，系统整合工程心理学、人因工程、人机交互、用户体验、神经人因学、宏观工效学等相关领域，从而为HCAI研究奠定坚实的跨领域理论和方法论基础。
高在峰等还提出以人为中心人智协作框架，见图2，以“双向赋能”机制阐述了人机协作关系。这种“双向赋能”既确保了人类主导地位和价值取向，又充分发挥AI的技术优势，将智能体定位为增强人类能力的伙伴而非替代者，充分体现了以人为中心的HAII研究和设计理念。
图2 人类主导的以人为中心人智协作框架
2 基础理论研究
人智协同强调，人类与AI并非人机系统中相互独立的2个部分，而是一个整体，其系统绩效取决于复杂动态操作场景下的协作质量。为此，引入协同认知系统的理论视角，并据此提出了3个递进的理论模型，分别对应系统架构、团队协作与社会交互3个维度，为理解和推动高效人智协作提供理论基础。
2.1 人智协同认知系统框架
在智能时代，人机关系由传统的单向交互模式转向人智组队的双向协作范式。然而，传统人因科学范式在应对这一趋势时存在明显不足。针对这些局限，许为团队基于协同认知系统理论提出了人智协同认知系统（HJCS）框架（图3）。该框架的核心思想是将人–AI团队视为统一的分析单元，把人类与AI视为认知地位对等的合作伙伴，并通过共享认知空间实现深度协同。这一模式不仅增强了团队在复杂情境中的态势感知、适应性与执行力，还能根据任务特性和环境变化实现人机角色的智能化调整，从而有效克服传统范式的局限。
图3 人智协同认知系统（HJCS）框架
2.2 智能体团队态势感知模型
HJCS框架确立了人机协同的总体架构，但如何在团队层面实现有效的认知协同仍需要进一步理论支持。为此，提出了智能体团队态势感知模型（ATSA），图4（a），从认知机制角度深化人–AI团队协作理论。
图4 智能体团队态势感知模型（ATSA）（a）与共享社会理解模型（SSU）（b）
ATSA模型采用双层认知架构：个体层基于Neisser的知觉环路理论，描述个体认知主体（人或AI）如何通过心理模型指导行为，与环境动态交互，形成“认知模型—行动执行—环境感知”的闭环。团队层则描绘多个认知主体协作时如何产生超越个体的集体智能。2个层次间通过交流实现信息传递和认知同步。基于ATSA模型的团队控制机制，研究了人–AI协作中控制感的构成与获取机制，发现人–AI协作中的控制感由4个维度构成：行动自主性、控制胜任力、首要控制策略与补偿控制策略。
2.3 共享社会理解模型
社会性交互依赖复杂的社会线索、文化背景和情感共鸣，对现有HCAI理论提出新挑战。为此，提出共享社会理解模型（SSU），见图4（b），用于系统描述人–AI在复杂社会情境下的共享理解建构过程。
为实现有效的人智社会交互，SSU模型将社会理解过程分解为3个层面，每个层面都要求人智之间达成共享理解。3个认知过程分别对应人类的外向型与内向型社会工作记忆、意图与情感机制，以及AI的具象社会信息处理、抽象社会信息理解与意图–情感生成机制。
上述3个模型共同构建了从宏观架构到微观机制、从功能协作到社会交互的完整理论体系。HJCS框架提供了顶层系统设计；ATSA模型揭示了团队态势感知的内在机理；SSU模型拓展了人–AI社会性交互的边界。三者相互补充，为HCAI与HAII的方法论研究、技术开发与应用实践奠定了理论基础。
3 方法论研究
尽管HCAI理念已逐渐被学界与业界接受，但其具体实施仍缺乏系统化方法论指导。为此，提出了涵盖分层实现策略、方法论框架、具体实现方法与组织实践模型的系统化HCAI方法论体系。
3.1 协同认知生态系统与智能社会技术系统理论
基于HJCS框架，提出人–AI协同认知生态系统模型。该模型实现了从单一人–AI协作到生态系统整体协同的递进关系，为HCAI和HAII提供了更广阔的人因科学支持。
然而，AI系统的设计、开发与部署涉及技术团队、用户、管理层、政策制定者等多元主体。单纯优化技术系统不足以发挥AI潜能，必须统筹考虑组织与社会等非技术系统。因此，提出智能社会技术系统（iSTS）概念，见图5。iSTS在继承传统STS理论核心思想的基础上，融入AI时代新特性，强调人–AI协作关系优化、组织再设计、人机共同学习进化、AI风险管控和开放生态系统中的动态边界管理，从而推动AI在宏观社会技术系统环境中的可持续应用。
图5 智能社会技术系统概念
3.2 层级式HCAI框架
在iSTS理论指导下，进一步提出层级式HCAI（hHCAI）框架，见图6。该框架遵循“多层嵌套、逐级扩展”的设计思路，将HCAI从个体层扩展至社会系统层，涵盖个体、组织、生态系统和社会4个层次。hHCAI以“组织在环”“生态系统在环”与“社会在环”为设计理念，将AI开发由传统的“人在环”拓展至整个社会技术环境，确保技术发展与社会价值动态匹配。
图6 层级式HCAI（hHCAI）框架
3.3 HCAI方法论体系
为解决理论与实践的脱节，提出了HCAI方法论体系，包括5大核心要素：需求层次、方法分类、过程管理、跨学科协作与多层次设计范式。该体系将战略目标细化为执行路径，融合“双钻式”人本设计流程与AI全生命周期流程，并通过单个人智团队、生态系统与社会环境3层策略实现分级落地。
进一步总结HCAI的5类具体实现方法（图7）如下。该分类体系覆盖HCAI的战略规划、技术实现、交互设计及治理监管的完整流程，形成了操作性强的实践指南。
图7 HCAI的5类具体实现方法
3.4 组织实践模型
方法论的有效实施最终依赖组织与项目层面的能力支撑。为此，开发了HCAI成熟度模型，见图8。该模型定义了组织HCAI能力的5个发展阶段。每一阶段均有明确的能力要求和评估指标，构建了组织HCAI能力从起步到成熟的演进路径，推动HCAI由局部试点走向系统整合。此外，考虑到HCAI的跨学科特性，提出跨学科合作路径，明确了9项具体行动建议，包括构建共享的人本设计理念、应用集成式跨学科方法等，为HCAI的可持续发展提供了组织文化与制度保障。
图8 HCAI成熟度模型
4 应用实践
在以人为中心理念的引领下，将相关理论与方法论逐步应用于多个垂直领域。
4.1 面向自动驾驶的三维协同人因策略
自动驾驶作为典型的人–AI协作系统，是验证HJCS框架和hHCAI方法论的理想平台。现有设计过度强调技术实现，将车载系统视为工具而非协作伙伴，缺乏HCAI理念指导。
为解决这一问题，提出了三维协同优化策略：在HJCS层面，将车载智能系统定位为认知协作者，基于ATSA模型建立双层态势感知机制，实现驾驶员与车辆的双向认知交互（图9）。在协同认知生态系统层面，构建车–车、车–路与车–云的多主体协作网络，推动从单车智能向网联智能转变。在智能社会技术系统层面，建立技术标准、法规与伦理准则的统一治理框架，确保自动驾驶发展与社会价值观保持一致。
图9 基于HJCS理念的车载人机界面设计
4.2 面向智能飞机驾驶舱的单一飞行员操纵人因研究
航空领域对安全性的极高要求，使其成为检验HCAI理论的关键场景。在HJCS框架和航空安全“零容忍”要求下，提出3条设计原则：以飞行员认知边界为约束，构建增强而非替代的协作架构；保障智能座舱系统的可预测性与飞行员最终控制权；建立飞行员–智能系统–地面支持站的三元协同结构，实现信息对称与责任共担。提出了系统透明性设计、动态功能分配、“自动化+自主化”组合方案、人机–空地协同控制与决策、交互优化及飞行员最终控制权保障等具体工程原则。
4.3 面向人智协作的信任研究
信任作为人智协作的关键“软”因素，是检验ATSA模型和探索人智交互的重要切口。首次在国内提出人–AI双向信任问题，并基于HJCS和ATSA模型开展系统研究。
针对传统研究聚焦静态信任结构的不足，提出了动态信任发展框架，将信任演化划分为倾向性、初始、实时和事后4个阶段，并识别操作者特征、系统特征、情境特征3类关键影响因素，形成“客观特征—主观感知—信任调整”的认知路径。在此基础上，以自动驾驶为平台开展了信任校准研究（图9）。发现提升人–智能体间的团队理解可促进信任动态调整。目前，正扩展研究至特殊环境（如失重）与特殊人群，以验证信任规律的普适性。
5 展望
随着人类社会迈向智能体时代，HAII研究与应用前景广阔，同时也为以人为中心的智能系统发展带来前所未有的挑战与机遇。
5.1 亟待突破的科学问题
在理论深化层面，现有HJCS、ATSA和SSU理论框架对动态人机协同的微观认知机制阐释仍需完善。此外，跨文化语境下的HAII适用性研究几乎空白，现有理论多基于特定文化背景，对不同社会文化特征下的人机交互范式、伦理价值取向与社会接受度差异缺乏系统性研究。
在方法论完善层面，现有5类HCAI实现方法主要针对相对封闭的应用场景，缺乏应对开放环境中突发事件、多目标冲突和伦理困境的动态适应机制。更重要的是，跨学科融合仍停留在概念层面，认知科学与 AI 技术的深度耦合尚未实现突破，协同认知系统的计算建模工具链和实验验证平台存在明显断层。
5.2 未来发展路径与核心能力建设
以人为中心的AI理念愈发重要，如何确保AI发展始终服务于人类福祉、有效防范潜在风险，是全球必须共同面对的重大议题。
HCAI研究需要跨学科深度融合，实践则需要在项目、组织、社会不同层面协同推进。未来跨学科深度融合的技术路径包括：构建认知–计算–交互一体化的理论建模框架，突破传统学科边界，实现认知科学、计算科学与交互设计的有机融合；开发基于数字孪生的人机协同仿真平台，为复杂HJCS系统的设计验证提供高保真测试环境；构建神经符号融合的混合智能架构，结合人类认知的符号推理与AI的连接计算优势；形成“认知科学+AI工程+社会科学”的三螺旋协同创新模式，从组织机制上保障跨学科深度合作。
为此，我们提出的理论体系与方法论框架，以人为中心的HAII研究需要重点建设5大核心能力体系。在理论模型验证与拓展方面，需要通过大规模纵向研究与跨文化对比实验，系统检验和优化HJCS、ATSA、SSU等理论框架的适用边界，建立参数化方法，并探索其在新兴智能形态中的扩展应用；在认知计算建模与监测方面，应深化人因科学与AI技术的融合，实现对认知负荷、态势感知、信任与意图的精准识别与动态调节；在跨文化适配能力方面，要构建涵盖价值观、行为模式与交际习惯的跨文化HAII知识库，发展文化敏感型设计方法，建立跨文化评估与设计标准；在新型智能可控性方面，须基于hHCAI框架研发适配生成式AI及具身智能的可解释技术，实现从系统透明到用户可理解的跃迁，构建用户可理解、可信任、可控制的交互体验；在全景评估体系方面，应扩展HCAI成熟度模型，构建覆盖技术–组织–社会3层的动态评估框架，形成可量化的人本价值指标，并将其嵌入AI全生命周期的设计、训练与行为监控环节。
6 结语
以人为中心的HAII是智能时代的核心课题之一。其理论体系和实践方法正处于持续建构与迭代中。我们系统梳理了从研究理念到方法论框架，从基础理论到垂直应用的发展脉络，展示了从抽象理念到具体实践的完整转化过程，为该领域的系统性发展提供了参考。未来研究需要在理论深度、方法创新和应用广度3个维度持续推进，以真正实现以人为中心、人机协同共生的智能生态愿景。
本文作者：高在峰、赵苑秀、潘晗希、许为
作者简介：高在峰，浙江大学心理与行为科学系，教授，研究方向为工程心理学、认知心理学；许为（通信作者），浙江大学心理与行为科学系、浙江大学心理科学研究中心，研究员，研究方向为人因工程、人机交互、工程心理学。
文章来 源 ： 高在峰, 赵苑秀, 潘晗希, 等. 迈向以人为中心的人−AI交互：理论体系与实践进展[J]. 科技导报, 2026, 44(7): 58−68.
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