科學通報 | 中國科學院心理研究所胡理團隊綜述：探尋人機合作的機遇與深層挑戰

近日，中國科學院心理研究所胡理團隊在《科學通報》發表了題為“人類與人工智能在社會互動中合作行為的異同與挑戰”的評述論文。文章梳理合作研究的經典范式，提出涵蓋策略構建、行為執行和結果評估與學習的三階段合作框架，比較人際與人機合作在行為模式和機制上的異同，為優化人機協作提出多維建議。

從遠古狩獵的協同，到當今復雜的全球治理，合作是推動人類不斷前行的內在力量。如今，隨著人工智能（artificial intelligence, AI），特別是大語言模型（large language models, LLMs）的飛速發展，我們正邁入一個前所未有的“人機共存”時代。在這個變革的時代，社會交互的邊界被持續拓展，AI的角色也在悄然演變，它不再僅僅是工具，而逐步成為能夠承擔廣泛而重要社會互動的關鍵角色。這一深刻變革下，一個核心問題逐漸浮現：當社會互動的對象擴展至智能體，AI看似“類人”的能力與其“非人”的本質將如何重塑社會互動？當合作的舞臺不再只屬于“人類”，其內在機制和未來發展路徑又將走向何方？

圖1. 基于決策過程的人際互動與人機互動中合作行為的對比框架

合作表象的相似，合作機制的迥異

作為高度社會化的物種，人類的合作行為絕非單純的理性計算。它根植于情感的土壤，也受制于道德規范和文化價值的無形牽引。在博弈理論構建的合作情境中，人類常常表現出超越短期利益的策略調整能力，例如，為了追求公平甘愿犧牲個人利益，或是因為對他人聲譽的考量而選擇信任并合作。然而，LLMs雖然在許多博弈任務中展露出令人驚嘆的“擬人化”合作傾向，但其行為的深層驅動機制，與人類卻有著本質的不同。AI的行為源于其算法的目標函數、龐大的訓練數據分布和特定的提示詞輸入。它們無法真正理解或體驗情感或道德規范，而是高度依賴于對輸入信息的匹配。例如，在談判和讓步等情境中，LLMs可以模擬并呈現出一定的社交啟發式，但這種策略并非源自經驗的積累或對社會關系的認知，而是對數據中策略模式的擬合。當涉及公平性判斷時，AI往往傾向于機械地執行資源平分，卻缺乏人類在判斷時所依據的背景信息、主觀價值和社會語境理解的深層理解。

人機合作的認知挑戰與倫理風險

當AI逐步成為我們的合作伙伴，人機互動中也隨之浮現出一系列不容忽視的新挑戰和潛在風險。首先，AI決策的“黑箱”特性讓其內部運作對大多數用戶而言難以理解。這種不透明性可能導致用戶對AI產生不信任感，也可能走向另一種極端：對AI的行為進行過度擬人化解讀，錯誤地將它們的模糊反應或偶然失誤誤解為有意的表達，并產生不合理的過度依賴。這些認知錯位和信任偏差都會直接影響人機合作的效率。其次，LLMs基于大規模人類語言數據訓練，這意味著它們在很大程度上不可避免地繼承了社會中固有的偏見。若這些內在偏見未能被及時識別和有效干預，它們在人機交互中便可能被無意中延續，甚至無意放大。最后，AI系統在處理涉及復雜社會倫理的情境時，其倫理邊界的模糊性尤為突出。它們往往難以識別并遵循人類社會中那些隱性的規范，例如文化敏感性、弱勢優先原則等。這在高風險應用場景中可能導致意想不到的不良后果。上述問題清晰地表明，傳統的人際合作模型在解釋日益復雜的人機互動時存在著一定的局限性。因此，我們迫切需要發展新的理論與方法，它兼顧AI的演化邏輯及其技術特性，同時深刻理解人類的深層心理基礎，從而彌補當前的理論空白。

構建可信、動態、負責任的人機協同體系

面對上述挑戰，研究團隊在論文中提出了一套多維度、系統性的應對策略，旨在推動人機關系向更成熟、更可信賴的方向不斷演化。首先，提升AI行為的可解釋性，增強其決策背后的邏輯透明度，是建立人機合作信任的基石。這包括開發解釋生成模型、特征可視化工具、因果路徑追蹤機制等，讓用戶能夠直觀地“看見”AI的思考路徑。其次，建立動態校準機制至關重要，這意味著人機合作應是靈活且具備強大適應性的。AI系統需要能夠實時識別用戶的目標與偏好，并根據語調、面部表情等多模態信號動態調整自身的策略，從而顯著提升互動的個性化與協調度。同時，我們應引入社會性學習機制，使AI系統不再僅僅基于行為結果進行獎勵反饋，而是能夠模擬人類的社會歸因過程，根據每次互動經驗更新對人類行為的理解模型，逐步優化合作策略，從而有效避免因策略突變而導致的合作中斷或失配。最后，確立清晰的倫理框架與邊界，是構建負責任人機協同的不可或缺的一環。這要求在數據使用、算法設計與決策執行等所有環節全面且嚴格地納入倫理規范，強化數據透明性與用戶隱私保護。尤其是在涉及醫療、司法、公共決策等高風險場景中，AI的應用必須附帶可審查的解釋機制，并始終保留人類的最終裁決權。這些綜合策略的實施，將為構建一個更加公正、協同和可持續發展的人機共存社會奠定堅實基礎。

中國科學院心理研究所胡理研究員團隊呂雪靖副研究員為論文通訊作者，碩士生姚蘇宸為本文第一作者，相關研究得到了國家自然科學基金（32441103；32171077）和中國科學院青年促進會人才專項（2024084）的資助。

文章信息

姚蘇宸，單驥，胡理，等. 人類與人工智能在社會互動中合作行為的異同與挑戰. 科學通報, 2025.

https://doi.org/10.1360/CSB-2025-0662

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