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与人机团队一起设计 AI 系统
但当错误决策的潜在后果很严重时，就需要更强的态势感知能力。在这种情况下，人类可以充当哨兵，依靠他们的经验来管理风险情况。虽然算法可能擅长识别定义不明确的过程，但也可能需要有经验的人来训练人工智能系统，担任教练的角色。在复杂程度和风险程度很高的情况下，人机交互的需求将达到顶峰，成为一种相互学习的关系。在这种情况下，人类专家是长期、点对点关系中的同伴。
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关于人机协作中预测集的效用
对人机团队的研究通常为专家提供单一标签，这忽略了模型推荐中的不确定性。共形预测 (CP) 是一个成熟的研究方向，专注于构建一个理论上有依据的、经过校准的预测集，该预测集可能包含多个标签。我们探索此类预测集如何影响人机团队中的专家决策。我们对人类受试者的评估发现，集值预测对专家有积极影响。然而，我们注意到 CP 提供的预测集可能非常大，这导致 AI 助手无用。为了缓解这种情况，我们引入了 D-CP，一种对某些示例执行 CP 并听从专家的方法。我们证明 D-CP 可以减少非延迟示例的预测集大小。我们展示了 D-CP 在定量和人类受试者实验 (n=120) 中的表现。我们的结果表明，CP 预测集比单独显示 top-1 预测更能提高人类-AI 团队的表现，并且专家发现 D-CP 预测集比 CP 预测集更有用。
应对潜在犯罪行为 - ICE 团队
根据《皇家检察官守则》，在考虑是否起诉时，皇家检察署 (CPS) 会考虑两个因素 - 证据和公共利益 - 另请参阅考虑、转介和建议。广义上讲，假定公共利益要求在发生行政违规或违反刑法的情况下执行法律。该假定是考虑每个个案的起点。ICE 管理人员可以在向 CPS 提出起诉决定请求之前对公共利益进行预评估。该测试是根据当前情况进行的特定分析，而不是受既定标准的约束。公共利益的平衡可能会随着时间而改变，并且必须根据当前指导权衡支持和反对任何决定或披露的因素。另请参阅
学习人机团队的互补政策
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时，人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而，在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下，人类会采取行动。在本文中，我们提出了一种新颖的人机协作框架，用于选择有利的行动方案，我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励，通过学习旨在补充人类的算法策略，通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后，我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险：1）当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时，2）当观察数据包括一致的确定性动作时，3）当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性，并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能，并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现，我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
数字服务团队：挑战和建议......
导致创建如此多数字服务部门的催化剂之一是无法在 2013 年底按时交付可运行的 HealthCare.gov 网站。这一失败表明联邦政府在交付大型 IT 项目方面面临更广泛的挑战。事后评估发现，政府现有的 IT 专业知识并未反映私营部门的行业实践，并且项目经理的需求与有效实施大型项目的技术能力之间存在差距。一个关键的促成因素是，联邦政府当前 IT 预算的四分之三以上被指定用于维护过时的遗留 IT 系统。因此，几乎没有空间来挖掘采用创新技术方法和能力的潜力。
安大略省卫生团队 - 前进道路
在OHT，患者，家庭和看护人中担任领导职务以支持OHT实施。包括患者，家庭和照顾者的纳入将使OHT能够从各种专业知识中受益，并随着他们的生活和生活经验而继续前进。
个人、团队和系统的态势感知
可持续公路货运中心，赫瑞瓦特大学，爱丁堡，EH14 4ES，英国摘要：这篇评论论文讨论了人体工程学中最具争议的主题之一，即态势感知，并介绍了三组关键模型。这些模型分为个体态势感知、团队态势感知和系统态势感知类型。尽管存在争议，或者也许正是因为存在争议，态势感知在过去二十年里一直是人体工程学领域研究和实践的持久主题。虽然不可能解决立场之间的争议和差异，但可以通过一种偶然的方法来进行问题模型匹配，从而进行调解。这是人体工程学理论的基础，将模型和方法与所面临的问题领域进行适当匹配。关键词：态势意识，理论，模型，个体态势意识，团队态势意识，系统态势意识，分布式态势意识 科学现状 态势意识 (SA) 是人体工程学中最热门的研究课题之一 (Wickens，2008；Salmon 和 Stanton，2013；Stanton 等人，2010)，也是最具争议的课题之一。该术语用于描述人们以及整个社会技术系统如何与其环境的动态保持耦合 (Moray，2004)。作为一个概念，它为研究人员和从业者提供了各种模型和方法来描述态势意识包含的内容，确定个人、团队或系统如何发展态势意识，或者评估任务执行过程中态势意识的质量 (Salmon 和 Stanton，2013)。它还应解释态势意识丧失时会发生什么，以及获得态势意识时如何影响绩效 (Stanton 等人，2015)。