**答案：** 制定人机协作的责任划分与问责标准需明确角色边界、技术可靠性要求及事故追溯机制，核心步骤如下： 1. **责任划分** - **人类职责**：决策最终责任、伦理判断、异常情况干预。 - **机器职责**：执行明确指令、数据处理、风险预警（如自动驾驶的传感器监测）。 - **混合责任**：人机交互失误时，按过错比例分担（如医疗AI辅助诊断中医生未复核结果）。 2. **问责标准** - **技术合规性**：机器需符合预设算法逻辑与安全标准（如ISO 26262汽车功能安全）。 - **可追溯性**：记录人机操作日志（如金融风控系统中AI推荐与人工修改的留痕）。 - **动态调整**：根据技术迭代更新责任条款（如AI模型升级后的测试验证责任）。 **举例**： - **制造业**：工业机器人操作中，工人需检查设备状态，若因未停机维护导致事故，工人负主责；若机器人程序漏洞引发故障，厂商担责。 - **医疗领域**：AI辅助手术中，医生需实时监控，若因医生未响应警报导致事故，医生负主要责任；若AI误判源于训练数据缺陷，开发方需担责。 **腾讯云相关产品推荐**： - **责任划分与日志管理**：使用腾讯云「日志服务（CLS）」记录人机操作全链路，支持审计与追溯。 - **AI模型风险管理**：通过「腾讯云TI平台」进行模型训练与验证，确保算法合规性。 - **安全合规**：结合「腾讯云安全运营中心（SOC）」监控系统异常，满足ISO 27001等标准要求。... 展开详请

在当前大模型的能力下，AI自动生成的方案只是基于已有业务上下文给出的架构设计方案。往往在实际工作中，业务上下文是相对复杂的，需要结合业务背景对业务上下文做深入分析才能明确需求的本质目标，需要不同部门间大量的沟通交流；同时在实际的业务工作中，好的技术架构方案往往是多维需求和背景的平衡，比如技术可行性、实现成本、商业价值、甚至伦理风险等。 所以，至少目前来看，复杂需求的抽象能力，多维度需求的平衡能力是人类架构师还不能被替代的能力。... 展开详请