嶺大研究：高壓工作量下AI助穩定表現　過度自主接管恐增疲勞與人機衝突

香港文匯報訊（記者 楊梓穎）人工智能（AI）逐步走入各行各業，「人機協作」成為職場焦點。嶺南大學（嶺大）心理學系一項聯合研究發現，在工作量突然增加的高壓狀態下，AI可協助維持表現；惟若盲目提升AI自主權，讓系統主動介入接管工作，未必能減輕負擔，反而可能削弱使用者對工作的掌握，增加心理疲勞，並引發「人機衝突」。研究指出，保留人類對工作分配的主導決策權，有助維持長遠表現及判斷能力。成果已刊登於《國際人機互動期刊》。

嶺大認知科學研究中心主任、心理學系副教授徐杰與團隊以航空駕駛艙為測試場景，採用美國太空總署（NASA）開發的多重任務模擬平台，模擬操作者需同時處理多項任務、「一心多用」的工作情境，分析在不同工作量下，人類與智能系統如何分配決策權與控制權，以及對安全性、效率與使用者體驗的影響。

研究招募92名大學生進行兩輪實測，參與者須在平台中同時完成三大任務：操控搖桿的「追蹤任務」、進行「系統監察」及「資源管理」。首輪實驗顯示，當工作量急增時，需要持續控制與專注的追蹤任務表現明顯下滑，操作準確度由76%跌至55%，其他任務則未見明顯影響。團隊分析指，高壓環境下人們傾向把注意力優先投放到需即時回應的離散性任務，因而犧牲對連續性、需持續監控任務的投入，導致追蹤類任務表現下降。

第二輪實驗比較兩種「人機權力分配模式」：其一為「人類主導模式」，由操作者自行決定何時交由智能系統跟進、何時取回控制權；其二為「共享控制權模式」，由智能系統自動偵測工作量變化，主動接管或交還部分任務。結果顯示，當工作量急升或出現緊急狀況時，共享控制權模式能有效分擔壓力、維持穩定表現，減少因負荷突增而出現的明顯失誤；但在工作量回落後，人類主導模式表現反而更好。研究指出，系統主動接管可能令操作者逐漸脫離實際操作，當控制權交還時，使用者未必能即時重新掌握實際狀況，造成短暫表現下降；相對地，由人自行決定交出或收回控制權，有助保持工作連貫性，並減少不必要的權限衝突。

研究亦發現，長時間工作下，共享控制權模式的參與者在後段呈現更高疲勞水平，疲勞評分顯著高於人類主導組，顯示更高自動化不一定降低心理負荷。徐杰指出，智能系統原意是協助人類處理海量數據與複雜任務，但不能一概而論認為自動化越高越輕鬆或表現更佳。當系統自行決定接管時，操作者仍需持續監察其運作、理解決策邏輯並預測下一步行動，額外認知需求或增加精神負擔；若系統未能清晰解釋判斷依據，更易產生人機認知落差，影響協作。

他建議，未來智能系統設計應按工作情況靈活調整權限分配，在自動化效率與人類主導權之間取得平衡，並加強透明度及「人機溝通」機制，讓使用者理解系統狀態與決策原因。團隊認為，研究對未來的航空駕駛艙設計、遙距操作、智能交通及其他高風險決策的人機協作場景具參考價值。論文合著作者包括陝西師範大學葛賢良、宋曉蕾，以及浙江大學徐翰林、張科、倪昊。