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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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