立场：人类中心主义 AI 需要的最低可行人类理解水平
人工智能
2026-02-03 v1
摘要
AI 系统日益产生流畅、正确、全流程的结果。随着时间推移，这侵蚀了用户解释、验证或干预的能力。我们将这种分离定义为能力-理解鸿沟：一种其中，协助性能提升而用户的内部模型恶化的现象。本文论证了当前透明度、用户控制、素养和治理方法并未定义人类在持续 AI 委托下必须保留的基础理解。为正式化这一观点，我们定义认知完整性阈值(CIT)作为维持监督、自主性和可负责任参与所需的最小理解。CIT 不要求完全重建推理，也不限制自动化。它识别监督变为程序化且可争议性失败的阈值。我们通过三个功能维度实现 CIT：(i) 验证能力，(ii) 理解保护交互，以及 (iii) 面向治理的制度支架。这动机了一种设计和治理议程，将人类-AI 交互与认知可持续性在责任关键环境中保持一致。
引用
@article{arxiv.2602.00854,
title = {Position: Human-Centric AI Requires a Minimum Viable Level of Human Understanding},
author = {Fangzhou Lin and Qianwen Ge and Lingyu Xu and Peiran Li and Xiangbo Gao and Shuo Xing and Kazunori Yamada and Ziming Zhang and Haichong Zhang and Zhengzhong Tu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.00854},
year = {2026}
}
备注
14 pages, 1 figures