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她的日常工作是负责官方公众号 、小红书以及视频号的内容产出 ，核心需求是每周输出3篇图文、2条短视频脚本，既要兼顾“科技+生活 ”的品牌调性 ，同时也要适配平台算法 、吸引潜在客户 。
而目前 ，AI工具已经成为她“离不开的助理 ”，引入AI协作之后 ，图文内容的初稿 、素材的处理、封面设计的生成等基础工作都交给AI完成 ，单篇图文的产出耗时从3小时压缩到1.5小时，短视频脚本+剪辑耗时从6小时缩短到2小时。“每周可以节省下10个小时的工作时间 ，用来策划线下的试驾直播 、用户故事征集等内容 ，大大提高了工作效率”，李思思告诉《锋面》记者 。
她说，AI工具目前已经告别了只简单回答问题的阶段 ，会开始主动给自己提供建议 ，比如“建议穿插其他内容平衡账号内容结构 ”“追问补充信息 ”“甚至记住常用的字幕字体 、转场风格” 。
在独立AI开发者路磊看来，目前在一些领域内 ，AI已经能够进化到开始主动协同。其核心原因是由于技术迭代 ，新一代大模型通过亿万级参数训练，具备了深层以图感知和长期记忆的能力 。
“目前AI已经能够从指令中拆解出核心诉求 ，还能记住长期协作中用户的习惯偏好 。比如通过建立意图拆解与需求预判模型 ，通过关键词提取和场景关联的算法，提取出用户的核心需求。 ”路磊说 。在医疗、新媒体等领域里 ，都已经形成了AI承做基础环节+人类进行核心把控的固定模式 。
但是 ，现阶段的协同仍然存在一些问题——由于目前的AI尚未实现与人的“深度共生 ”，人虽然能从机械性的工作中得到部分解放 ，但是同时面临着AI能力限制 、责任分配 、情感伦理等风险——这也是接下来AI在人机协同中需要逐一解决的重要问题。
“要实现真正的AI与人协同共生 ，还有很多问题要解决。”路磊表示 。
01
“不敢轻信 ”
“AI系统引入以后，对标准化病灶的识别率较高，但是面对非典型、复杂场景时 ，识别能力就会大幅下降 。 ”张晓华是北京市大兴区某三甲医院放射科副主任 ，从事胸部影像诊断15年。2024年，医院引入某知名品牌胸部影像AI辅助诊断系统 ，初衷是让AI承接基础病灶的识别工作 ，构建“AI初筛+医生复核诊断”的人机协同模式，从以往AI的被动参与 ，到全程主动介入 。
但落地后 ，这套系统在“协作”时出现的种种问题，让张晓华越来越谨慎 。
她首先肯定了AI的价值 ，“对于直径大于5毫米的典型肺结节、大面积肺炎等常规病变 ，AI可以快速精准标注，无需排查影像 ，单份报告基础阅片时间缩短一半。 ”
但是随着系统的深入应用 ，张晓华发现所谓的“协同工作 ”从“高效减负”的初衷，渐渐变成了“反复纠错+双重核验 ”的复杂模式 。
张晓华对这套系统并不满意：对于直径小于3毫米的微小结节 、靠近胸膜或纵隔的隐匿性病灶，AI漏诊率高达40%；面对钙化灶与实性结节的鉴别 、炎性假瘤与肿瘤的区分等非典型病变 ，AI常出现误判 ，将良性钙化灶标注为疑似恶性结节，或把恶性肿瘤误判为炎症 ，“这就需要我逐一对比影像细节、结合临床经验修正 ，反而增加了复核时间 。 ”张晓华说。
但AI算法的“黑箱”又给张晓华的复核带来更多麻烦 。她告诉记者，目前的AI标注系统仅能标注病灶位置 ，无法解释“为何判定为该病变 ” ，让医生无法快速验证结论的合理性 。
“我的一位病例在AI预判时被标注‘疑似肺结核病灶’，但是结合影像观察后发现 ，其更符合真菌感染的特征。但我无法快速得知AI判断的逻辑 ，只能逐一分析影像，查询患者既往病史 、血常规等结果 ，才避免了误诊 。 ”张晓华说 。
也正是如此 ，AI标注的病灶，张晓华不敢直接采信，必须重新确认每一个细节 ，因为“AI从来不告诉她结论是怎么下的” ，万一基于错误特征判定，“就可能导致严重后果 ”。
“目前的AI无法像人类一样整合常识 、灵活适配特殊场景。 ”路磊解释道 ，“本质上是由于目前的AI仍然处于‘专用智能阶段’ ，难以应对高标准、高动态的任务需求 。一方面是由于数据训练不足，动态数据大多缺失 。”
在算法层面 ，AI本质上是“概率统计模型 ” ，其核心是在数据中寻找模式并复刻，路磊说 ，“而不是理解任务底层的因果逻辑 ”。而且由于算法“黑箱” ，导致在协同过程中，仍需要人手动排查 。“而且 ，当前AI很难整合多维度的信息 ，很容易出现‘信息割裂’导致的偏差 。”
02
“人类全责，AI免责 ”
林语涵是某头部互联网平台内容审核部专员，负责平台泛知识领域内容的合规审查 ，核心工作内容是识别色情 、低俗 、虚假宣传等违规内容 ，保障内容发布的安全。2024年第二季度，平台为应对日均百万级的内容量 ，上线了AI内容辅助审核系统 ，AI会主动筛查违规内容标注风险，再由人工进行审核 。林语涵从此开始与“AI成为同事 ，过上了人机协同 ”的生活 。
但是 ，在与AI的合作中，一条有关美容仪测评的短视频 ，在AI初筛评估时判定合规。林语涵将短视频上传至审核系统后 ，AI在3秒内初筛，并未标注任何风险点 。复核时 ，她重点关注了AI标注结果 ，因此忽略了视频中“经权威机构认证”的表述 。
参考AI结果，林语涵在人工复核环节选择放行。但是，发布后 ，有用户投诉举报 ，称视频中提及的权威机构为无资质第三方，美容仪涉嫌虚假宣传 。经平台核查 ，视频博主确存在虚假宣传 ，随即下架了视频 。
但是，在内部处理时 ，林语涵却成为“唯一责任人 ”。“专员告诉我 ，因为我是内容最终判定人，没有认真核查视频内容的真实性 ，所以属于审核不到位。因此给我扣除了绩效 ，同时要求我写整改报告 。 ”
AI漏审免责，人工复核担责 ，让林语涵觉得很不公平 。而在路磊看来 ，责任认定的问题是目前人机协同的另一大难题。
“一般的AI服务商会告诉你，AI产品仅仅基于关键词、内容元素进行初筛分类，无法解读事实真实性 ，与AI技术无关 。”路磊说 。
但是 ，林语涵觉得，AI的疏漏才是漏审的核心——“如果AI提示我‘需核查资质’或者‘宣传功效需佐证’ ，我就可以进一步检索求证了。但事实上AI并没有 。 ”
目前 ，不论是从法律法规还是行业标准，AI协同中各方责任的边界规定还是空白 。“所以在实践中 ，AI出了问题会被归咎于‘技术局限’ ，人类要承担现实中的责任，这反而成为一种默认规则。特别是在医疗 、金融这样的高风险领域 ，合理的责任体系仍然没有建立起来 ，我认为应当明确AI服务商 、平台、使用者的责任，这样追溯起来才能有据可依 。 ”
03
如何更好协同？
可以看到 ，当前的AI技术已经可以很好地支撑“标准化”场景的主动协同 ，比如批量筛查 、固定流程辅助等 。但是在复杂场景 、深层的情感感知、模糊需求的拆解，仍然需要技术突破。此外，由于AI介入的程度和范围扩大 ，其与人之间的人机信任、责任划定问题也开始凸显 。
在开发者的角度看来 ，是“AI学习不足 ”的结果 。“面对复杂动态的环境，AI需要大量人工干预才能运作 ，仍然需要持续大量地学习数据 、特别是跨领域的数据交叉应用。 ”
关于责任界定问题 ，北京邮电大学刘伟教授此前表示，应当明确人机责任的划分标准：“价值判断 、因果推断、海量计算高速对比(责任)归机器 ，保留人类的一票否决权。”
上海财经大学胡延平教授则给出了时间维度的分析：初期AI错误率高 ，需要人类自行担责；中期错误率降低至可接受的范围，则运营者承担部分责任；后期风险可忽略时 ，形成人机共同担责的模式 ，但“人类需要始终保有最终接管权 ” 。
路磊认为则需要在算法中嵌入公平校验机制 。从技术层面校准AI对伦理 、道德等“人性问题 ”的判断取向。
而针对算法黑箱的问题，中国科学院心理研究所胡理团队发文指出 ，应当在技术上提升AI的可解释性(如开发因果路径追踪工具) ，在机制上建立动态校准模式，从而化解人机信任危机 。
未来，技术优化与治理完善 ，将推动AI与人类走向“深度共生” 。多位受访者表示 ，相信在解决当下人机协同的问题之后，AI带来的变革能够更进一步。(于天昊)
监制：李绍飞
编辑：于天昊
审校：刘雅虹
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