解构双重黑箱：一种即插即用的认知框架用于人机协作增强及其对AI治理的影响
人工智能
2025-12-10 v1
摘要
目前，人类专家的"认知黑箱"（隐性直觉）与人工智能（AI）的"计算黑箱"（不可信的决策）之间存在根本分歧。本文提出"人机协作认知增强"的新范式，旨在通过结构化的"元交互"将双重黑箱转化为可组合、可审计和可扩展的"功能白箱"系统。核心突破在于"即插即用认知框架"——一种可从专家对话中提取并加载到递归对抗元思考网络（RAMTN）中的可计算知识包。这使得专家思维，如医学诊断逻辑和教学直觉，能够转化为可复用和可扩展的公共资产，实现从"AI作为工具"到"AI作为思考伙伴"的范式转变。本工作不仅为"认知公平"提供了首个工程验证，还为AI治理开辟了新路径：通过"交互协议透明度"而非窥探模型内部机制来构建可验证和可干预的治理范式。该框架已开源，以促进技术向善和认知包容。本文是作者独立开展的探索性研究。所呈现的全部内容，包括理论框架（RAMTN）、方法（元交互）、系统实现和案例验证，均构成作者的个人研究成果。
引用
@article{arxiv.2512.08740,
title = {Deconstructing the Dual Black Box:A Plug-and-Play Cognitive Framework for Human-AI Collaborative Enhancement and Its Implications for AI Governance},
author = {Yiming Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.08740},
year = {2025}
}
备注
31 pages, in Chinese language, 5 figures,3 tables