【來論】林美珍：AI時代更有效的“人機協同”：如何讓AI真正聽懂人話、辦對大事隨著人工智能從“能聊天”的生成式AI（Generative AI）快速演進為“能辦大事”的智能體AI（Agentic AI），我們正在構建比以往更自主、卻也更加難以掌控的系統：AI不再只是被動回答，而是能自主規劃、調用工具並執行複雜任務。傳統的“一問一答”模式已不敷應用，必須重塑“人機協同”的新模式。 筆者致力硏究傳播學大師Brenda Dervin提出的“意義構建理論”（Sense-Making Methodology, SMM）與知識管理的關係, 其核心理念提供“以人為本”的視角，能幫助我們理解人類如何與AI互動、解讀其模棱兩可的回答，及在此過程中保持人類主導權，為整合生成式與智能體AI的人機協同提供新框架。 Dervin理論可用一個非常形象化的“過河”隱喻來理解。她視人類生活為一場在時間與空間中不斷前行的旅程，你當前所處的時空背景，會因個人獨特的經驗、情緒與社會及機構文化約束而構成不同的情境 (Situation)。 在前行中必會遇到障礙或“鴻溝”(Gap)，而與AI互動時，這些“鴻溝”不僅是缺少知識，而是需要多步規劃與工具操作的“執行力斷層”。為了跨越障礙或“過河”，必須搭建“橋梁”(Bridge)才能繼續前行；在AI時代，這包含通過生成式AI構建的“認知橋梁”（梳理思路），和智能體AI構建的“行動橋梁” (拆解目標、實時糾錯），真正實現人機共建。評估AI的標準不再是生成文本的速度，而是系統是否真正幫助人類跨越現實鴻溝。這條新建構的路徑更有效提升“人機協同”，讓AI真正聽懂人話、辦對大事。 AI時代更有效的“人機協同” 將知識視爲“動態過程” 以上的“人機協同”新路徑明確指出，知識並不是一個“靜止物體”，而是人類在面對未知時主動探索與理解的“動態過程”。這决定了智能體的生存能力。它在執行繁複工作時，若將知識視為靜態，系統易陷入死循環或產生“幻覺”。它須具備“動態調優”能力：在執行中感知環境變化、評估失敗並實時修正，展現出類似人類的認知彈性。 同時，生成式AI不確定的輸出常成為難以捉摸的“新鴻溝”。人類必須將其拉回現實情境中，以現實背景和個人判斷力，對AI輸出進行再次建構意義與驗證。因此，AI系統設計必須具備多輪對話、反思性提示 (prompting) 及持續的反饋循環等功能。 AI時代下的“人類主體性” 隨著智能體自主權提升，如何在自動化浪潮中保留人類主導權成爲核心議題。意義構建理論提醒人類，應從微觀的操作者，轉變為宏觀的“工作流與意義架構師”。智能體處理例行任務，但只有人類能够定義價值與合理性。首先，人類制定倫理“紅綫”、預算限制與成功標準；其次，AI系統具有高度不確定性，越是高風險，越需要人類“主動搭橋”，在關鍵節點介入（Human-in-the-Loop），對AI邊界模糊的輸出進行語境關聯和驗證。 擁抱複雜性與管理AI不確定性 當前AI應用的主要瓶頸在於如何應對“幻覺”與不透明性。Dervin理論強调，AI系統應主動展現其不確定性與多元視角，賦能人類圍繞複雜數據進行分析、建構意義，妥善評估風險並做出明智決策，而非強行給出一個千篇一律的答案。 總結——人機協同的新設計藍圖 在AI技術加速迭代的今天，無數大企業專注於硏發大語言模型的規模，但Dervin的意義建構理論提醒我們，成功更取决於“人機協同”的深度。筆者引入這套理論，能超越簡單的“輸入與輸出”模式，通過四個維度，構建新協同機制：一、聚焦現實鴻溝，精準拆解深層業務目標；二、將知識視爲動態過程，允許隨時暫停與修正智能體的自主執行；三、建立情境感知系統，實時對應環境變化；四、堅持人類主體性，將AI定位爲執行引擎，確保人類牢牢掌控主導權。這種新思維不僅能讓AI成爲更具智慧的數碼夥伴，更能在AI時代賦予人類更強大的探索與决策能力。 筆者有關此項研究的合著論文《意義建構——信息科學與教育領域文獻的系統性回顧與統合分析：信息科學與技術年度評論論文》（Sense-making, sensemaking and sense making—A systematic review and meta-synthesis of literature in information science and education: An Annual Review of Information Science and Technology (ARIST) paper），獲國際頂尖信息科技期刊《信息科學與技術協會期刊》（JASIST）列為2025年度最高瀏覽量論文及最高獲徵引論文。 （本文作者為香港嶺南大學資訊科技總監及圖書館館長） （本文僅代表作者觀點，不代表本媒體立場） 【編輯：趙博宇】
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