人类-AI交互中的认识关系分类：一种探索性方法
人机交互
2025-08-06 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
随着AI系统在知识密集型工作中发挥越来越重要的作用，人们不仅关心其功能，还关心其在人类-AI交互中的认识角色。虽然HCI研究提出了各种AI角色类型划分，但往往忽视AI如何重塑用户作为知识贡献者的角色。本研究考察用户如何形成与AI的认识关系——即他们如何评估、信任并与之协作，这发生在研究与教学情境中。基于对跨学科学者进行31次访谈，我们开发了五部分编码表，并识别出五种关系类型：工具性依赖、偶然委派、共体协作、权威置换与认识退让。这些类型反映了信任、评估方式、任务以及人类认识地位的差异。我们的发现表明，认识角色是动态的且取决于情境的。我们主张超越静态的AI比喻，采用更细致的框架来捕捉人类与AI如何共同构建知识的过程，丰富了HCI对AI使用中关系性与规范维度的理解。
引用
@article{arxiv.2508.03673,
title = {Classifying Epistemic Relationships in Human-AI Interaction: An Exploratory Approach},
author = {Shengnan Yang and Rongqian Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03673},
year = {2025}
}