人智協同重塑創新生態：人機交互范式轉型之路

原文發表于《科技導報》2025 年第 7期《人智協同的創新生態重構：HCI范式轉型》

隨著人工智能從被動工具演進為具備自主決策與學習能力的協作主體，人機交互正經歷從“人使用技術”到“人智協同”的范式轉型?！犊萍紝蟆费埱迦A大學美術學院信息藝術設計系、世界華人華僑人機交互協會付志勇教授撰寫文章，基于社會技術系統理論，提出了由“異質社群—激發原型—邊域創新—共協網絡”組成的四要素模型，揭示了要素之間循環演化的動力機制，并針對科研人員、科研管理者和科技政策制定者提出了差異化的行動建議，為構建包容、公平且可持續演化的人智協同體系提供理論框架與實踐路徑。

人工智能（AI）正將人機交互（HCI）從以人使用技術為中心轉向與智能體共同行動。這一變革不僅是技術層面的交互方式更新，更深刻地關乎科研組織模式、產業創新路徑和社會治理體系的系統性重構。HCI的研究側重點也從關注交互界面與用戶體驗，拓展到對人智協同的組織形態與制度安排的系統思考。

人工智能的發展歷程展現清晰的能力躍遷路徑：從工具到共同操控者，再到自主代理。這一角色躍遷表明，人智協同已不再是單一交互問題，而成為需要通過組織結構與生態機制加以支撐的系統性過程，并進一步引出其創新生態結構與演化機制問題。

AI角色由被動工具轉向具備學習與決策能力的協同參與者，使HCI在主體結構、協作方式與系統組織形態上呈現3個新特征（圖1）。其一，交互范式由“人使用工具”轉向“人智協同”。其二，價值創造由“人主導、AI助力”擴展為“多主體共創”。其三，影響范圍由界面與體驗層面外溢至組織運行、產業創新與社會治理，責任邊界、風險控制與價值對齊等問題隨之凸顯。

圖1 AI角色演進與人智協同范式轉向

現有HCI理論方法亦面臨相應挑戰：傳統用戶中心設計難以處理多主體復雜需求的動態平衡，既有框架缺乏對AI自主性與創造性的系統納入，現行評價體系也難以有效衡量協作質量及價值分配的公平性。由此可見，HCI的范式轉型不僅需要交互理論與設計方法的更新，更需要相應的組織載體與制度安排。

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理論基礎

從社會技術系統（STS）視角看，創新是由社會行動者、技術人工物、制度環境與互動關系共同構成的復雜系統在時間維度上的協同演化過程。Trist等通過對煤礦生產方式變革研究首次系統揭示，技術效率提升若脫離組織結構與社會關系調整，反而可能削弱整體績效，由此奠定社會系統與技術系統協同優化的理論基礎。

在技術維度上，Bijker的技術社會建構研究表明，技術形態是在不同社會群體的互動協商中持續被塑造，其演化方向深受社會解釋框架影響。在環境維度上，Geels提出的多層級演化模型指出，突破性創新通常在受保護的邊緣場域孕育，并在制度窗口期進入主流體系實現擴散；Christensen的顛覆性創新研究進一步說明，邊緣市場因主流企業的“合理忽視”而成為突破性技術的孵化地。在關系維度上，Latour的行動者網絡理論強調，行動能力源于人類與非人類要素之間持續建構的網絡連接，技術人工物同樣是系統穩定與變革的重要行動者。在主體協同層面，Adner通過創新生態系統結構研究闡釋，多主體之間的互補對齊機制決定創新能否從局部構想轉化為系統性成果。

綜合上述研究，社會技術系統理論不僅為理解創新的多主體協同、技術中介作用、環境選擇壓力與關系網絡擴散提供系統性解釋框架，也為將其拓展至人智協同情境奠定堅實基礎。

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四要素模型與案例啟示

2.1 模型概述

在社會技術系統演化框架下，引入具備自主學習與決策能力的AI系統，使創新從以人類組織為中心的協作模式轉向多主體共同行動的協同形態。這一轉變在顯著提升組合創新潛力同時，也加劇目標對齊復雜性、責任邊界模糊與系統不穩定風險?；谶@一系統性挑戰，支持人智協同的創新生態系統需同時具備主體整合、協同對齊、試驗突破與擴散穩定4類關鍵能力。

由此，本模型將其具體化為4個核心要素，作為人智協同情境中的具體化轉譯：社會行動者對應“異質社群”，技術人工物對應“激發原型”，演化情境對應“邊域創新”，互動關系對應“共協網絡”。社會技術系統的基礎維度，在人智協同語境中被轉譯為可干預、可演化的創新生態系統結構（圖2）。

圖2 人智協同創新生態系統模型

該模型將AI系統明確納入協同行動主體，強調協同能力在多主體價值協商與持續試驗迭代中生成，并突出邊域在新型協作模式形成與擴散中的關鍵作用，從而解釋人智協同如何由局部探索逐步演進為系統性共創能力。

2.2 異質社群：知識整合與問題建構

在人智協同創新生態系統中，異質社群承擔將人類多元經驗、價值判斷與AI計算能力整合為可共同行動的問題框架核心功能，是協同共創得以發生的主體基礎。

異質社群的核心功能不僅是知識疊加，更是問題重構——多元主體的參與使AI發展從純技術議題轉化為社會——技術議題，將“如何提升模型性能”重構為“如何實現負責任的AI發展”。這種問題框架的轉變，為后續的技術開發和制度設計提供了根本性的方向指引。

Stanford HAI匯聚AI、哲學、心理學、法律與政策等多領域力量，體現了AI議題從技術問題轉向社會—技術問題的組織基礎。微軟公司HAX工具包和OpenAI公司的基于人類反饋的強化學習（RLHF）體系則可用于說明異質社群中的價值協商機制。這表明“人智協同”不是一次性的系統設計問題，而是需要持續價值協商的演化過程，異質社群為這種協商提供了組織載體。異質社群的有效性在于將知識差異與價值分歧轉化為可持續協商的協同基礎。

2.3 激發原型：概念物化與社會對話

在人智協同過程中，激發原型作為連接人類理解方式與AI系統行為的關鍵中介，使抽象協同理念轉化為可感知、可討論與可迭代的具體情境，從而推動跨主體對齊與共同行動。

Boer等提出設計應成為張力物化、挑戰現狀與探索可能性的媒介，而非僅僅驗證既定方案。Zhu等進一步指出，人工制品在未來構想中具有反思性、探索性、干預性、啟發性四重角色。這四重角色恰好對應了人智協同創新生態中激發原型的核心功能——它不僅是技術驗證工具，更是促進異質社群對話、推動邊域創新、連接共協網絡的關鍵節點。

ProtoAI通過將機器學習行為嵌入交互過程，使非技術背景參與者能夠直觀理解AI系統行為，可被視為激發原型發揮中介作用的代表性案例。激發原型的核心價值在于作為“認知界面”促進跨群體對話。激發原型的有效性在于將抽象原則轉化為跨主體可共同判斷與修正的認知中介。

2.4 邊域創新：范式突破與風險容納

在人智協同系統中，邊域創新為新型人機協作模式提供低風險試驗空間，使突破性組合能夠在脫離主流約束的情境中快速演化。

DeepSeek通過算法效率與系統架構的協同優化，形成了區別于“大算力堆疊”路徑的替代方案，并以開放權重方式發布，體現了資源約束對邊域創新的驅動作用。Hugging Face則從早期創業項目逐步演化為開源AI的重要協作基礎設施，已成為匯聚超200萬個模型的平臺，顯示出社區力量如何推動邊域創新走向生態化擴展。歐盟《人工智能法案》要求成員國建立AI監管沙盒，則表明制度設計也可為高風險AI系統提供可控試驗環境，促進創新驗證與合規轉化。因此，邊域創新的有效性在于以可控試驗空間支持新型協同模式的生成、篩選與驗證。

2.5 共協網絡：知識擴散與能力傳播

在人智協同創新生態中，共協網絡負責將局部團隊與邊域實驗中形成的協同經驗轉化為可復制、可傳播的公共能力，推動協同模式的規?；瘮U散與制度化落地。

歐盟GenAI4EU旗艦計劃推動AI開發者、初創企業與戰略產業部門形成跨國協作聯合體，并通過AI按需平臺向全歐開放共享成果，美國能源部AI創新生態系統連接國家實驗室、高校與企業。這些案例展示了共協網絡的2個關鍵特征：開放性，適配性。共協網絡的本質是一種知識基礎設施，使創新不再是孤立事件，而是可以在網絡中流動、積累和放大的公共資源。共協網絡的有效性在于推動局部協同經驗沉淀、擴展并轉化為公共能力。

2.6 持續演化的動力機制

四要素通過雙向反饋形成持續演化的動力。異質社群中多元主體的知識差異與價值張力構成創新的原始驅動力，激發原型將這種張力轉化為可討論的情境，邊域創新為經原型驗證的突破性方案提供隔離試驗空間，共協網絡將成功經驗轉化為可復用的公共能力。由此形成自我強化的循環，使人智協同由局部探索逐步演進為系統性共創能力。

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總結與建議

3.1 面向科研人員

首先，應主動融入跨學科異質社群，在問題建構階段即引入技術、社會與價值視角。其次，應將原型視為協作中介而非成果展示工具。再次，應有意識進入學科邊緣與非主流議題空間開展探索性試驗，在低約束環境中測試新型人機協作模式。最后，應將經驗方法、工具流程與數據成果開放共享。

3.2 面向科研管理者

其一，弱化單學科績效導向，持續培育高異質度研究社群。其二，建設具備容錯機制的開放實驗平臺，為探索性人智協作提供相對隔離的試驗空間，將失敗轉為組織學習資源。其三，系統推動成果開放與工具化沉淀，支持方法包、數據集與流程標準化建設，使創新能力從個體與團隊層面轉為組織可持續資產，從而強化共協網絡的擴散效率與制度穩定。

3.3 面向政策制定者

其一，應在AI監管體系中引入制度化試驗空間，避免過早抑制協作模式演化。其二，應將共協網絡型基礎設施作為新型公共品重點投入，支持跨機構協作平臺、開放數據資源與標準接口建設，降低參與門檻并提升擴散速度。其三，應構建多主體參與的協同治理機制，將科研、產業、公眾與倫理主體納入政策共創流程，使價值對齊與責任分配隨技術演化動態調整。

3.4 結論

本文從社會技術系統演化視角出發，提出“異質社群–激發原型–邊域創新–共協網絡”四要素模型，系統揭示人智協同如何由多主體匯聚走向可擴散的協作能力生成過程。該模型將AI能動性、多元價值協商與生態演化機制納入統一框架，為協作型智能系統的設計、組織與治理提供了可操作路徑。面向未來，HCI將持續邁向系統協同與社會嵌入的新階段，構建支持試驗、對齊與擴散的人智協同創新生態，將成為推動人類智慧與人工智能共進化的關鍵基礎設施。

本文作者：付志勇

作者簡介：付志勇，清華大學美術學院信息藝術設計系、世界華人華僑人機交互協會，教授，研究方向為智能交互設計。

文章來 源 ： 付志勇. 人智協同的創新生態重構：HCI范式轉型[J]. 科技導報, 2026, 44(7): 115?120.

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