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建议引用：Puranam, Phanish (2021)：人机协作决策作为组织设计问题，《组织设计杂志》，ISSN 2245-408X，Springer，Cham，第 10 卷，Iss。2，第 75-81 页，https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2
在这篇简短的观点文章中，我提出了一些想法，即我们如何将人类与人工智能算法之间的协作决策概念化为组织设计中的一个问题。虽然人类与人工智能算法之间可能存在多种交互形式，但这里的论点与知识工作最相关，在知识工作中，人类和人工智能算法通过某种形式的协作，共同做出由第三方实施的决策（例如选股、投资、判刑、筛选候选人）。我将这些情况称为“人机协作决策”（或 HACD）。这些论点也可能适用于人类训练人工智能算法（例如，通过观察人类驾驶来学习的自动驾驶汽车）或反之亦然（例如，基于聊天机器人的语言学习应用程序）的情况，或使用算法来改善人与人之间的匹配（例如，社交媒体平台上的朋友建议），但需要一些我在这里没有涉及的其他考虑因素。在下文中，我将“人工智能”和“算法”这两个术语与“机器学习”（ML）互换使用。我知道并非所有算法都是人工智能，也并非所有人工智能都是机器学习（Broussard 2018；Raj and Seamans 2019），但我的
Adrien Metge、Nicolas Maille、Benoît Le Blanc。人机合作的合作和协作交互模式之间的转换。 CNIA 2021：法国人工智能国家会议，2021 年 6 月，法国波尔多。第 38-43 页。hal-03321178
人工智能 (AI) 的进步使得运输行业可以设想出现具有一定自主性的系统，该系统可以根据用户的需求不断发展，从驾驶辅助到替代驾驶。2020 年 10 月，法国国家铁路公司首次在实际运行条件下部分自主运行 BB 27000 货运机车，具有全自动加速和制动功能 [15]。2020 年 6 月的另一项首创成果是空客利用机载图像识别技术成功实现了 A350 飞机的滑行、起飞和降落 [1]。航空系统自动化程度的提高使我们能够考虑在减少飞行员工作量的同时提高安全性，并有助于朝着由单个飞行员与人工智能团队合作操作的驾驶舱的方向发展。然而，在两名人类操作员之间，他们的分工和合作方式可能会根据情况而改变。例如，在复飞或故障管理飞行期间，可以决定更换飞行员。取代第二名飞行员的人工智能系统必须部署自适应自动化，以适应可能发生的角色分配变化，也就是说，根据情况或人类表现的变化，人类和机器之间可能必须共享或交换功能 [7]。
“我的东西在哪里？”项目是一项协作电气行业的“供应链”可见性工作。电气行业协会参与者
“我的东西在哪里？”项目是一项协作电气行业的“供应链”可见性工作。电气行业协会的参与者包括全国电气分销商协会（NAED），国家电气制造商协会（NEMA），国家电气承包商协会（NECA）和国家电气制造商代表协会（NEMRA）。这项工作由全国电气分销商协会（NAED）通过其数字卓越中心（DCOE）领导和资助。的目标是通过创建所需的数据定义和标准，以及实时通信方法来提高电气行业的供应链透明度和效率，以使无缝访问实时信息无缝访问，从而彻底改变了订单的跟踪，管理和在整个供应链中进行的方式 - 在整个供应链中 - 在制造商，制造商，制造商，制造商，制造商，制造商的代表和最终用户客户和最终用户客户之间进行了沟通。
参与式 - 授权模型 - 可持续性 - 浏览 -
可持续性已成为现代系统的关键特征。不幸的是，可持续性的复杂性限制了其理解，并阻碍了可持续系统的设计。因此，各种利益相关者之间的合作对于合理的可持续性相关决定至关重要。协作建模在促进工程问题技术专家之间的合作方面表现出了好处；但是，没有在建模努力中包括非技术利益相关者。相比之下，参与式建模在促进多种利益相关者的高级建模方面表现出色，通常是非技术性的；但是无法实现可行的工程模型。为了激发两个学科之间的融合，我们系统地调查了可持续系统的协作和参与式建模领域。通过分析24项基本研究（直到2024年6月），我们确定了共同的挑战，合作模型，模型的犯罪和工具；并推荐未来的研究途径。
英国通过在线协作经济平台进行短期出租
客人入住晚数等于入住晚数乘以旅行团人数。这可能受到客人团体规模和入住时长的影响。例如，四人团体入住两晚，则客人入住晚数为八晚，但一位客人入住两晚，则客人入住晚数为两晚。入住晚数是指入住期间入住平台提供的房产或房间的晚数；入住次数是指单次预订入住平台提供的设施的次数，与入住时长无关。
差异即力量！通过多样化用户模拟改进非合作对话策略规划
我们研究非协作对话代理，这些代理需要与不同的用户进行战略对话，以确保达成有利于系统目标的共同协议。这对现有的对话代理提出了两个主要挑战：1）无法将用户特定的特性融入战略规划中，2）难以训练可以推广到不同用户的战略规划者。为了应对这些挑战，我们提出了 T RIP 来增强定制战略规划的能力，结合了用户感知的战略规划模块和基于人群的训练范式。通过在基准非协作对话任务上的实验，我们证明了 T RIP 在迎合不同用户方面的有效性。
挑战指南 - 迈向自主机器人集体，在
背景和范围机器人自动化为多个领域提供了重要的优势，但是现场构造机器人技术是机器人技术中最具挑战性和最知名的领域之一。人类存在的非结构化，动态的环境使许多并发的施工任务具有深厚的挑战。此外，当前的最新解决方案着重于在旧工具中添加较高的自动化，例如为柴油发动机和人类操作员设计的重型设备。激进的创新对于该行业解决前所未有的建筑增长浪潮至关重要，尤其是在劳动力短缺的背景下，建筑与其他行业之间的生产力差距，对职业健康和安全的期望不断上升，以及对健康和更便宜的生活环境的需求。
行业中协作机器人AI的未来5.0
因此，为了促进人与机器人之间的协作互动，机器人必须熟练地进行登录任务，程序和人类行为。他们应在实时实时表现出快速，强大的学习能力，表现出对姿势变化的宽容以及跨相关任务的推广能力。这需要一个范式转向机器人更具人类的认知框架，从而适应人类的行为和工作环境。这包括通过观察人类示范和指示来学习对象识别的自主视觉探索和学习新任务的功能。为增强人与机器人之间的协作，结合了其他感觉方式，例如触觉反馈，自然语音和对话互动，超出了感知和计划至关重要。这种先进的人类机器人协作范式需要在机器人设计中采用一种新颖的方法，强调类似人类的属性，以期待和补充人类团队成员在工作场所环境中的行为。此外，使机器人拥有情境意识增强了他们在操作过程中辨别任务结构的能力。全面总结和保留操作信息的能力使机器人能够与人类合作检索任务完成的必要数据。随着时间的流逝，机器人可以在短暂缺勤或通过增强过程中预见人类的任务绩效。这种方法借鉴了心理理论，即使机器人技术AI超越了合作，从而整合了以人为中心的自主权。这确保了未来的工作场所，而不是完全自动化，因为害怕被替换而不是完全自动化，而是促进了机器人在人类机器人团队中模仿类似人类的任务的能力。