人类-智能体AI协作的愿景：连续性、张力与未来研究

人工智能正经历着结构性变革，智能体系统（agentic systems）能够实现开放的行动轨迹、生成性表征与输出，以及演化的目标。这些特性引入了人类-人工智能团队（Human-AI Teaming, HAT）中的结构不确定性，包括行为轨迹、认知依据以及支配逻辑随时间的稳定性。在此条件下，传统通过对有限输出达成一致来实现对齐的方式已不再适用；对齐必须在计划展开、优先级变化的过程中持续维持。我们发展了团队情境感知理论（Team Situation Awareness, Team SA），该理论基于共享感知、理解和投射，作为这一过渡的整合锚点。尽管Team SA在分析上具有基础意义，但其稳定逻辑预设了一旦实现共享意识，便可通过迭代更新来支持协调行动。智能体AI挑战了这一预设。我们的论证分为两个阶段：首先，我们将Team SA重新概念化，既涵盖人类意识也涵盖AI意识，包括跨异构系统投射一致性的意义建构；其次，我们检视传统假设在自适应自主性下，是否仍能发挥关系性互动、认知学习以及协调与控制中的动态过程所具有的稳定作用。通过区分连续性与张力，我们阐明了哪些基础洞见仍然成立，哪些结构不确定性引入了压力，并勾勒出面向HAT的前瞻性研究议程。HAT的核心挑战不在于人类与AI在当下能否达成一致，而在于他们能否在未来不断生成、修订、执行和治理的过程中保持对齐。