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Shneiderman, Ben，《以人为本的人工智能：可靠、安全且值得信赖》，arXiv.org（2020 年 2 月 23 日）。https://arxiv.org/abs/2002.04087v1（摘自即将出版的同名书籍）
本文中的 HCAI 框架引导设计师和研究人员提出新的问题并重新思考自动化/自主性的本质。随着设计师不再将计算机视为我们的队友、合作者或合作伙伴，他们更有可能开发出能够利用独特的计算机功能（包括复杂的算法、先进的传感器、信息丰富的显示器和强大的效应器）大幅提高人类绩效的技术。明确人类的责任还可以指导设计师支持人类在知识不完整的情况下在新环境中发明创造性解决方案的能力。HCAI 框架明确指出，设计卓越的目标是促进人类的自我效能、掌握能力和责任感，从而支持管理者和用户寻求的可靠、安全和值得信赖的系统。
第 29 章：交互设计
界面实现技术，例如 Java 的 Swing 类（Elliott 等，2002 年）或 XHTML（Musciano 和 Kennedy，2002 年），他们开发的界面通常没有吸引力，不适合目标用户。因此，我关注的是交互的设计过程，而不是实现支持该交互的用户界面的软件。由于篇幅限制，我只考虑使用图形用户界面的交互。我不讨论需要特殊（可能非常简单）显示器的界面，例如移动电话、音乐播放器、DVD 播放器、电视和打印机。当然，我只能在这里介绍这个主题，我推荐 Dix 等人（Dix ，et al.，2004）、Weiss（Weiss，2002）和 Shneiderman（Shneiderman，1998）等人撰写的文本，以获取有关该主题的更多信息。
遥控飞机的人为因素挑战
与界面形式无关的设计理念。一些广泛的原则与 GCS 的整体功能有关，特别是从所有子系统共同运行中产生的属性或特征。例如，Norman (1988) 和 Shneiderman 和 Plaisant (2005) 提出的人机界面一般设计原则。这些原则处理诸如界面的内部一致性、对控制输入的反馈需求以及防止、检测和恢复预期操作员错误的功能等问题。Endsley 和 Jones (2012) 提出了一套 50 条设计原则，旨在最大限度地提高态势感知能力。北约关于 UAS 人机界面的指导方针草案提到需要考虑认知工程问题，包括反馈、心理工作量、一致性、最小化记忆负荷、一致性和适应个体差异 (NATO, 2007)。
信任AI：不确定性可视化会影响决策 -
人工智能（AI）是一个领域，其中计算机被利用来模仿或重现人类思想的解决问题和决策能力，对人们的工作和生活产生了重大影响。通过休闲，娱乐活动（Kulesza等，2012）和认真的游戏（Schueller等，2020; Jagtap等，2023），我们的日常生活中采用AI模型的日常生活显着增长Al。，2020）。直到最近，AI系统的开发主要是由“以技术为中心的方法”驱动的，该方法的重点是算法，而不是开发满足实际用户需求的有用的AI系统（Shneiderman，2020; Xu等，2023; Zheng et el。，2017）。然而，忽略了采用“以用户为中心的设计”（Abras等，2004），“以人为中心的设计”（Oviatt，2006）或“ Human-Ai”（Xu等，2023）方法，这些方法
负责任的人工智能和期刊出版
本评论文章旨在探讨人工智能 (AI) 在学术期刊出版中的负责任使用。本文讨论了人工智能的方法，特别关注了生成式人工智能的最新发展。围绕负责任人工智能原则及其相关风险的八个规范主题达成了共识。Shneiderman (2022) 提出的以人为本的人工智能框架被用于考虑可以在不同层面解决负责任人工智能原则的期刊出版实践。由此产生的期刊出版人工智能原则治理矩阵 (AI-PGM) 展示了如何在作者-研究者团队、组织、行业和政府监管层面采用风险对策。AI-PGM 允许对负责任的人工智能采取结构化方法，并可能随着人工智能的发展而进行修改。它展示了在考虑人工智能的负责任使用时应该如何考虑整个出版生态系统——而不仅仅是期刊政策本身。
Albrecht Schmidt、Fosca Giannotti、Wendy E. Mackay、Ben Shneiderman、Kaisa Väänänen。人工智能造福人类：关于如何为个人和社会创造真正互动和以人为本的人工智能的小组讨论。第 18 届 IFIP 人机交互会议 (INTERACT)，2021 年 8 月，意大利巴里。第 335-339 页，10.1007/978-3-030-85607-6_32。hal-03603481
AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年，我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展，并催生出令人印象深刻的系统，例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集，可用数据集（公共或公司内部）的数量正在迅速增长，因为许多人都了解数据的基本价值。然而，许多应用程序并不关注人，它们不是以人为本的。下面，我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的，以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步，我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。
![需求感知人工智能：为[人类]服务的人工智能……](/simg/g:\will\search\icon\source\8\87644e3a5af56d81bb96ffefb4a38030d8fa5f1c.png)
需求感知人工智能：为[人类]服务的人工智能……
多位人工智能倡导者（包括李开复 [ 1 ] 和 Ben Shneiderman [ 2 , 3 ]）都认为，人工智能（以及以人为本的人工智能 2 ）的主要目标是满足人类需求。这无疑是一个值得称赞的目标，但“需求”一词以及需求的总体结构都包含着大量的历史、争议和复杂性 [ 4 ]。因此，如果满足需求仍然是人工智能系统的目标，那么就需要进一步关注（即对话、研究、指导方针、政策）和跨学科合作，将需求结构发展成一种实用的工具，用于塑造未来人工智能能够和应该实现的目标。需求是一个常见的词（例如“我需要咖啡”），因此人们很容易忽视这个词具有特定的含义、定义、内涵和力量。例如，其力量源于以下内涵：陈述的对象（如上例中的咖啡）似乎是绝对必要的，没有其他选择。换句话说，咖啡是满足隐含需求所必需的。咖啡可能不够，但单靠茶或水肯定不够。3
利用 LLM 的力量：通过新闻标题生成的视角评估人机文本共同创作
大型语言模型 (LLM) 的最新进展，包括生成式预训练 Transformer (GPT) 系列 (Brown 等人，2020 年)，已经打破了之前类人文本生成的天花板 (Bommasani 等人，2021 年)。这导致了 NLP 任务的范式转变，与任务无关的 LLM 超越了其他最先进的特定于任务的模型的性能 (Lee 等人，2022 年)。然而，LLM 支持的系统并非没有缺陷，经常会出现幻觉、偏见或偶尔产生不适当内容，例如有害、歧视性或误导性信息（Wang 等人，2022 年）。人机文本共同创作（或在 AI 的帮助下写作）允许对生成过程进行一些控制，并有机会克服一些 LLM 缺陷。共同创作方法在总结（Goyal 等人，2022 年；Bhaskar 等人，2022 年）和创意写作（Moore 等人，2023 年；Cao，2023 年；Yuan 等人，2022 年；Ding 等人，2023 年）等领域显示出巨大的前景。然而，由于人工智能缺乏问责制（Shneiderman，2022 年），当文本共同创作过程中出现错误时，责任负担将转移到人类身上。
社会规范差异对人工智能（AI）监管和创新的影响 - 从欧洲AI趋势看智能对话系统伦理风险的地区差异 - 市川瑠衣
1 https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 2 ISO 9241-110（2006）“人体工程学--人机交互--对话原则”https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话”：人与交互系统为实现某一目标而进行的互动（用户输入信息的一系列动作以及系统的响应）。 “交互式系统”：硬件和软件的组合，用于接收来自用户的信息输入并将输出传达给用户，以提高用户执行任务的能力。 3 Ben Shneiderman (1995) 设计用户界面：有效的人机交互策略 https://uxmilk.jp/64295 Kenichi Okada、Shogo Nishida、Hideaki Kuzuoka、Mie Nakatani、Hidekazu Shiozawa、IT Text 人机交互（修订第 2 版）（2016 年）（参考网站） https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 4 ISO 9241-110 (2006) 人体工程学 - 人机交互 - 对话原则 https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话原则”：1）适合工作，2）自我描述，3）符合用户期望， ④ 易于学习， ⑤ 可控制性， ⑥ 对错误的容忍度， ⑦ 易于个性化 5 ISO 9241-210:2019 “人体工程学 - 人机交互 - 第210部分：以人为本的交互系统设计” https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=ISO%209241-210:2019 https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=JIS%20Z%208530:2021 具体的设计原则包括： ①“基于对用户、任务和环境的清晰理解进行设计”， ②“用户参与整个设计和开发过程”， ③“基于用户视角的评估来指导和改进设计”， ④它规定：5）“迭代流程”，6）“设计时要考虑用户体验”，7）“设计团队中要吸纳具有不同专业技能和观点的人员”。
工业 5.0 中以人为本的人工智能
在过去的几年中，工业 4.0 已发展成为全球广泛认可的概念。许多国家都启动了类似的战略努力，致力于开展大量研究，以推进和整合多种工业 4.0 技术。随着工业 4.0 诞生 10 周年里程碑的临近，欧盟委员会推出了“工业 5.0”的概念（欧盟委员会，2021 年）。工业 5.0 将工人置于生产过程的中心，并利用新技术提供超越就业和增长的繁荣，同时尊重地球的生产极限。它通过将研究和创新服务于向以人为本、可持续和有弹性的行业过渡，补充了工业 4.0 方法。徐等人（2021 年）、冷等人（2022 年）和 Ivanov（2023 年）概述了这一演变，而 Akundi 等人（2024 年）则对这一演变进行了概述。 （2022）分析了工业 5.0 的现状并概述了研究趋势。人工智能 (AI) 在工业 4.0 中的应用提供了解决方案，这些解决方案利用来自智能传感器、设备和机器的数据来生成可操作的情报并帮助提高制造效率（Peres 等人，2020 年；Jan 等人，2023 年）。然而，人工智能使用的这种演变并没有伴随着对以人为本的过程和系统基本方面的类似重视和进展。以人为本的人工智能 (HCAI) 专注于创建通过使用机器智能增强人类智能来设计和开发的系统（Shneiderman，2020a、b）。鉴于工业 5.0 强调人的因素并将其视为生产的中心，因此自然而然地需要 HCAI 来支持向工业 5.0 的迁移，因为人类必须与人工智能系统、机器人等数字解决方案进行协作。这一趋势将研究工作延伸到了“操作员 4.0”及其与人工智能和机器人系统的交互（Bousdekis 等人，2020 年；Romero 等人，2020 年）。