谁做什么？人机决策中分配给LLM的角色原型
人机交互
2026-02-13 v1 人工智能
摘要
LLM越来越多地支持高风险领域的决策，这要求我们批判性地反思那些塑造人类与LLM在人在回路决策中被分配角色并互动方式的社会技术因素。本文引入了人-LLM原型的概念——定义为在协作决策中构建人类与LLM角色的反复出现的社会技术互动模式。我们描述了从范围性文献综述和对113篇LLM辅助决策论文的主题分析中得出的17种人-LLM原型。然后，我们通过现实世界的临床诊断案例评估这些多样化的原型，以检验采用不同人-LLM原型对LLM输出和决策结果的潜在影响。最后，我们展示了人-LLM原型之间的相关权衡和设计选择，包括决策控制、社会层级、认知强制策略和信息需求。通过我们的分析，我们表明人-LLM互动原型的选择可以影响LLM输出和决策，为人类-AI决策系统的设计者带来了重要的风险和考量。
引用
@article{arxiv.2602.11924,
title = {Who Does What? Archetypes of Roles Assigned to LLMs During Human-AI Decision-Making},
author = {Shreya Chappidi and Jatinder Singh and Andra V. Krauze},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.11924},
year = {2026}
}
备注
Accepted to ACM CHI 2026