关于人在人机协作中的行为特点，近年来的研究也做了不少考试测验和探索。一方面是AI-Aversion征象，即人由于缺少信赖、依赖个人履历和直觉，担心低层次事情被取代等缘故原由，对AI存在一定程度的抵制；另一方面是Cyborg Effect征象，这是前者的极度反面，即在AI给出决策建议后，人的主动性低落，更依赖AI而不愿意主动决策。在张颖婕看来，随着AI的“类人”性和算法能力的不断提升，再加上AI在商业领域的不断发展壮大，人与AI共存和互助的可能性和必要性也在不断增强。换句话说，人很难避免与AI打仗。
先前的研究表明，消费者不太喜好机器人客服，由于机器人客服不足聪明，无法与消费者共情。然而，随着人工智能技能的不断发展，如Chat-GPT等智能AI的涌现，这些问题正在逐渐办理。现在的AI产品已经进化到与人相似的程度，消费者可能会逐步接管这些产品。
因此，张颖婕认为先前的研究结论可能不再适用，她想探索的是在新的技能背景下，消费者对付AI产品的态度和接管度。
当AI成熟了，当天下上AI已经很普遍了，作为消费者的自己，会怎么样面对？在张颖婕看来，机器学习是一个向上走的趋势，会越来越智能，这是毋庸置疑的。作为消费者或者作为人这个群体来说，对人工智能的态度，已经或者即将不能用“AI不足聪明”来作为抵制AI产品的情由了。
“但不知道人们的态度会不会是一个曲线，便是当机器进化到一定程度的时候，人们会先欣然接管并享受AI制造，但是当AI进一步进化之后，消费者或用户的态度又会如何则是难以预测的。我们须要持续跟进并及时作出预测。”张颖婕说。
张颖婕表示，在不同领域，人与AI之间的互助和决策过程可能因情境而异，须要考虑不同的成分。在金融领域进行的研究可能得出的结论与其他领域不同，由于不同行业的事情特点和需求不同。
在某些情形下，人工审核决策可能没有任何浸染，而人工智能能够以更高的准确率来做出决策。在其余的场景中，人类仍旧具有代价，须要通过刺激来发挥他们的浸染，这可能涉及供应大量数据、阐明人工智能的决策以及利用勉励方法。
AI的赋能离不开有效的人机协同在张颖婕看来，AI赋能生产力是现阶段AI持续进化带来的一大益处，乃至是最大益处。但AI的赋能同样离不开有效的人机协同。机器与人如果能发挥协同浸染，决策的整体效果会更好。
张颖婕选取亚洲的小额贷款公司为研究工具，比拟了人工和AI在批准借款人违约率方面的决策差异。实验结果显示：在AI与人无互助（分别独自决策）的情形下，AI决策比人工决策结果违约率更低，给AI供应大数据能够显著降落违约率（但数据量对人工决策结果违约率无显著影响）；在给人工供应AI决策建议且这一建议与人工决策结论产生不应时，有60%~80%的人会选择接管AI的决策建议改变自己的决策（当供应AI决策依据时这一比例会更高）。
结果揭示了几个关键的创造。首先，当人工和AI各自独立作决策时，AI的判断准确率明显超过人工，特殊是当数据量大的情形下，人在决策时明显存在信息过载等问题。其次，在小数据情形下，人的参与并不能显著提升互助效率。并且，在大数据环境下，人类只有在被奉告AI决策逻辑的条件下，才能对违约率判断产生积极的代价。
换言之，如果信息繁芜度（即大数据环境）和AI决策逻辑信息二者不能同时知足时，人类信审员在AI的赞助下要么通盘屈服，要么缺点地坚持己见，从而使得互助效率与AI独自决策时相差无几；但两个条件的同时知足却能及时引发人工展现其独立思考和纠错能力，这正好表示了人类在人机协同场景下的独特代价。
“在大数据背景下，人工难以有效利用如购买记录等大数据信息，并将其与自身决策领悟，只管仍依赖传统数据，人工的判断能力并未显著提升。”张颖婕说。
比较之下，AI在处理大数据信息上，显示出更强的提取、转化和利用能力，从而得出更精准的判断。其余，当面对中间情形且处于纠结状态时，人工更方向于依赖AI的决策，但当申请人的情形较为极度时，人工常日会依赖自己的判断而非接管AI的建议。
算法面古人的情绪不可忽略张颖婕的研究，揭示了人机协同在提升系统性能和效率方面的巨大潜力。在互联网金融借贷的实验中，人机协作行为使得全体系统的预测精确率提升了一倍，系统违约率从原来的6%降落到3.8%。这项研究表明，人机协同可以提高系统的性能和效率，同时也须要充分考虑人的成分和浸染。
研究创造，在引入机器学习算法进行先期预测推举后，人工审核员在大部分情形下会方向于屈服算法的见地。然而，当供应了用户大数据以及算法的详细机制阐明之后，人们会在看到算法建议之后，自发地进行一个重思考的过程，不再一味地认为AI是好的，而是对AI进行有效改动。
值得关注的是，人的情绪也应该是人机协同中被考量的主要成分，这涉及AI向善和伦理问题。在外卖骑手的例子中，骑手有时候并不会屈服算法规划的路线。这可能由于算法决策没有考虑到骑手的情形，例如骑手位置、疲倦程度、实际路况等，亦或是骑手的过往履历让他们做出背离算法的决策。
“机器只能给你建议，末了还得是人来完成。”张颖婕表示，算法实在是非常厉害的，如果骑手能够按照算法推举的路线，他的收益一定是最高的。但事实却是，百分之七八十的骑手，都不会完备屈服算法的推举。
在张颖婕看来，这些问题不是人工智能本身造成的，而是利用者和管理者存在的问题，如平台方和企业。人机协同固然可以提高系统的性能和效率，但也须要充分考虑人的成分和浸染。在设计和运用AI技能时，须要考虑到人的需求和利益，以确保AI技能能够真正为人类做事。
那么人与AI，什么时候能达到最优的调和效果呢？
一种新的算法策略涌现了：算法会去预测人会不会违约，会不会不遵守算法，而把人的情绪考虑到算法的模型里边。在设计者看来，这种策略按算法来说可能不是最优的，但一定是算法加人最优。
“如果在特定的场景下，只能依赖人来做末了决策的话，你就要考虑全局，把人的情绪也考虑进去。”张颖婕说。（中国发展改革报社 张守营）