人机协同中的两大原则

一、分工

人机协同里的“复”与“杂”是把任务劈成两层：

“复”＝不变、可结构化、可验证的底层闭环——交给机器做高速、高精的自动循环；

“杂”＝可变、难预测、需价值判断的高层缺口——留给人做直觉决策与伦理兜底。

二、转换

人、机之间的角色扮演与转换按“能力-负荷-风险”三旋钮实时切换：

当环境确定、指标稳定，人退到监督位，机执行“复”层，角色＝人监机操；

一旦态势突变、目标模糊，机立刻把“杂”层缺口交回给人，角色翻转为机辅人主；

若人出现失能或超限，机再次接管“复”层并缩小“杂”层范围，形成机代人断的安全降级。

三、深化

在人机协同中，复（不变）、杂（变）、分级、角色扮演与转换具有以下含义：

1、复（不变）：指的是具有重复性、可复现性的任务或流程。自动化技术能够将“一次做对”的流程无限复现，追求零偏差、零意外。例如，在数据录入、标准化报告生成等任务中，机器可以按照固定的程序和规则稳定地执行，确保结果的一致性和准确性。

2、杂（变）：意味着任务或信息具有多样性、不确定性和动态变化的特点。智能化系统需要处理多源、异质、带噪的信息，通过算法将这些复杂信息转化为概率化决策。如智能安防系统，不仅要识别正常的人脸和行为模式，还要应对光线变化、伪装等复杂场景，涉及众多不确定因素且相互交织。

3、分级：可以从不同角度进行划分。例如，根据任务的复杂程度和人机参与度可分为五级。H1级是AI主导，人类基本不参与；H2级AI是主力，但人类需在关键时刻把关；H3级人机平起平坐，共同协作；H4级人类为主导，AI提供数据支持；H5级全程由人类主导，AI仅起辅助作用。也可根据人机协同的三级抽象进行划分，包括环境感知与数据采集层次、数据表示与模型建立层次、智能决策与执行层次。

4、角色扮演与转换 ：角色扮演是指根据任务特性，人类和AI分别承担不同的角色，发挥各自的优势。如在交响乐团中，小提琴手（人类）擅长表达情感细节，定音鼓（AI）能精准完成节奏任务，指挥（协作系统）根据曲目的不同段落动态调整各声部的主次。而角色转换则是指在人机协同过程中，根据任务需求和环境变化，人类和AI的角色会动态发生变化。例如在自动驾驶中，通常情况下车辆的自动驾驶系统（AI）扮演主要的驾驶角色，但在遇到复杂路况或突发情况时，驾驶员（人类）会接管车辆，承担起驾驶决策的角色。