人工智能背景下的“增強工作”

程承坪

摘 ?要：個人欲望的無限性與個人能力的有限性之間構(gòu)成了尖銳的矛盾。人類除通過分工解決這一矛盾以外，通過發(fā)明各種工具，特別是人工智能這種“特殊勞動力”也能夠有效地解決這一矛盾。人工智能延伸了人的智力，一定程度上彌補了勞動力智力的不足，擴大了勞動范圍，提高了勞動效率。人工智能促使人類社會由信息社會轉(zhuǎn)向智能社會，人工智能逐漸融入人類的工作和生活，成為人類不可或缺的“伴侶”。人類智能與人工智能各有優(yōu)劣，把兩者有機地整合起來，增強工作，才能實現(xiàn)合規(guī)律性與合目的性相統(tǒng)一的勞動目的。為了增強工作，應(yīng)當做好三個方面的工作：一是保證人機交互安全，二是促進人機共存演化，三是增進人機相互理解。人機交互安全是增強工作的基礎(chǔ)，人機共存演化和人機相互理解是增強工作的手段。

關(guān)鍵詞：人工智能；增強工作；人機交互安全；人機共存深化；人機相互理解

中圖分類號： TP18 ?文獻標識碼：A 文章編號：1004-8634（2023）04-0016-（08）

DOI：10.13852/J.CNKI.JSHNU.2023.04.002

個人欲望的無限性與個人能力的有限性之間構(gòu)成了尖銳的矛盾。為了解決這一矛盾，古希臘哲學家柏拉圖（Plato）和經(jīng)濟學的主要創(chuàng)始人亞當·斯密（Adam Smith）分別提出了著名的分工思想，1 逐步形成了分工經(jīng)濟理論。本文認為，解決這一矛盾，除了分工以外，通過發(fā)明各種工具，可以有效地提高勞動效率，豐富勞動形式，滿足人類的不同欲望。

勞動既要運用體力，也要運用智力。2 人工智能3 （Artificial Intelligence，AI）之前的工具發(fā)明，僅僅是延伸了人的肢體、放大了人的體能，部分地解決了勞動中體力不足的問題，而不能解決勞動中智力不足的問題。AI的發(fā)明，把人的智能物化，延伸了人的智能，4 AI成為一種“特殊勞動力”，1 可以做許多人類“不愿干”“不能干”“干不好”的事情，2 部分解決了勞動力智力不足的問題。

勞動既要合規(guī)律性，也要合目的性。從合規(guī)律性角度而言，人類智能與AI各有優(yōu)劣，3 把兩者有機地整合起來，才能實現(xiàn)最佳勞動效果。從合目的性角度而言，目的性來自人類的規(guī)范，這也要求AI與人類密切配合。因此，把AI與人有機地整合起來，才能“增強4 工作”。5

在AI背景下，如何增強工作，是一個既有重要理論價值，也有重要現(xiàn)實意義的研究課題。首先要討論的是AI背景下為何要增強工作，其次是如何增強工作。

目前，學術(shù)界部分文獻6 討論了人機合作效率問題，但還沒有系統(tǒng)性的增強工作的研究成果。本文的可能貢獻有三個：一是提出了除分工之外，通過工具發(fā)明，特別是AI的發(fā)明，也能有效地解決人的無限欲望與人的有限能力之間矛盾的觀點；二是闡明了為何要增強工作；三是提出了增強工作的方法。

一、人工智能背景下增強工作的原因

1.人類的局限性7

生理上，人是生物人，不能在有毒、有害、高溫、極寒、缺氧等條件下工作。人的體能有限，不能超負荷勞動，人的每種身體器官數(shù)量有限且容易疲勞，邊際勞動效益遞減。人類智能受制于信息接收和存儲的數(shù)量與質(zhì)量。譬如，人類聽覺只能接受20赫茲至20000赫茲的音頻，人類視覺通常只能感知380納米至780納米的可見光。8 人類智能也受制于信息接收、存儲和處理的速度。譬如，固態(tài)物理學家、動態(tài)全息技術(shù)的發(fā)明人戴維·諾爾蒂（David D.Nolte）估計，有700萬比特/秒的信息量進入人眼，而能被人接受和理解的平均信息量僅約為25比特/秒。9

道格拉斯·霍克斯（Douglas Fox）認為，10 人類智能的發(fā)展已經(jīng)接近人類演化的極限，各種研究表明，可以使人類變得更加智能的細微變化大多數(shù)會受到物理定律的限制。譬如，人腦容量的增加能夠明顯增加人腦神經(jīng)元的數(shù)量，11 進而提高人的智能，但是這也會使大腦處于超耗能狀態(tài)，腦神經(jīng)線路會受限于熱力學定律。

心理上，人類有情和意，它既會對工作產(chǎn)生積極影響，也會對工作產(chǎn)生消極影響，工作的穩(wěn)定性較差。在團隊工作中，如果團隊協(xié)作得好，可以產(chǎn)生1+1>2的正效果；如果團隊協(xié)作不好，則會產(chǎn)生1+1<2的負效果。此外，人受心理上的影響，也不適合在較危險的環(huán)境下工作，如高空架設(shè)作業(yè)。

2.人工智能的優(yōu)勢12

人類發(fā)明包括AI在內(nèi)的各種工具，旨在彌補人類生理上的局限性，松弛心理上的約束，實現(xiàn)對人類能力的補充和增強。

AI非有機物，因而其不受生物學、心理學和社會學等因素的影響。AI可以在“臟”“累”“危險”“害”等不適合人類工作的地方工作。1 需要眾多AI協(xié)作工作的條件下，不會產(chǎn)生1+1<2的負效果。

空間上，人體的大小無法改變，但AI可以根據(jù)工作場景的需要設(shè)計成恰當?shù)捏w積。時間上，AI不會有肌肉和腦力疲勞，可以24小時不輟地工作，這一方面可以減少工作轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的效率損失，另一方面可以消除邊際勞動效益遞減的損失，從而提高勞動效率。

就信息獲取的渠道、接受和處理能力而言，理論上AI可以擁有無數(shù)的“器官”，而且各種“器官”可根據(jù)需要復(fù)制或分離安裝，因而AI獲取信息的渠道更多；AI的“器官”比人類的器官更靈敏，因而可以接受更多的信息；AI的“器官”比人類的器官處理信息的速度更快、質(zhì)量更高；AI的“聽覺”“嗅覺”“味覺”“觸覺”和“視覺”之間的跨媒體推理技術(shù)在不斷成熟，2 AI的綜合感覺判斷能力不斷提高并將超過人類；AI的“大腦”比人類的大腦存儲的信息更多，3 處理信息的能力更強。

隨著大數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增加，算法日益精進，算力不斷提高，AI的能力必將不斷地提高，并擁有一定程度的創(chuàng)造性和直覺。4 戴維·霍爾福德（Daivd Holford）認為，AI可以通過符號解釋、形式化和意義捕捉的方式產(chǎn)生創(chuàng)造性。5 不僅如此，通過將推理和學習結(jié)合起來的方法引入AI，可以使AI產(chǎn)生類似數(shù)學家的智慧才能具有的直覺。通過強大的數(shù)據(jù)處理以及模式識別能力，AI可以幫助數(shù)學家們發(fā)現(xiàn)以往不曾注意到或是幾乎不能理解的一些聯(lián)系。譬如，在紐結(jié)理論以及對稱性理論方面由AI和數(shù)學家們一起合作取得了可喜的成就。6

對于只需單一智能就能完成，或雖然需要多種智能才能完成但多種智能可以分解的工作，專用性AI擁有相較于人類的優(yōu)勢。對于需要多種智能才能完成但多種智能不能分解的工作，一旦通用性AI7得以實現(xiàn)，AI也將擁有相較于人類的優(yōu)勢。

3.人工智能并不能完全替代人

雖然AI可以模仿人類的行為，具有深度學習能力及一定的創(chuàng)造性和直覺，但是AI不是生物，它只能處理物理知識——人類獲得且可以外化的知識，對于人類不可外化的意識經(jīng)驗，8 AI無法處理。弗蘭克·杰克遜（Frank Jackson）認為，在可以外化的知識以外，還有“知識”只能以意識經(jīng)驗的形式存在。9 譬如，人獲得的一些運動技能，就是一種意識經(jīng)驗，難以外化為知識。潛艇可以在水中潛行，但它不同于人類潛游，潛游不但需要物理知識，也需要經(jīng)驗技能。1 經(jīng)驗技能是一種內(nèi)在的體驗，不能外化為知識。表現(xiàn)在行動上，游泳的行為是可以模仿的，但游泳的體驗是無法模仿的。此外，勞動既要合規(guī)律性，也要合目的性，目的性來自人的價值觀，2 AI無法替代。

因此，要增強工作，就應(yīng)當使AI與人密切配合，形成認知和勞動的有機系統(tǒng)。

4.人工智能逐漸成為人類的“座架”

借助大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和AI，人類社會正由信息社會轉(zhuǎn)向智能社會，AI逐漸成為人類的“座架”，人類工作和生活須臾離不開AI。正如AI專家瑪格麗特·博登（Margaret A. Boden）所說的：“人工智能無處不在。人工智能的實際應(yīng)用十分廣泛，如家居、汽車（無人駕駛）、辦公室、銀行、醫(yī)院、天空……互聯(lián)網(wǎng)，包括物聯(lián)網(wǎng)（連接到小物件、衣服和環(huán)境中的快速增多的物理傳感器）。地球以外的地方也有人工智能的影子：送到月球和火星的機器人；在太空軌道上運行的衛(wèi)星?！? 不僅如此，在高度智能化的社會中，人不僅離不開AI，甚至在很多方面，把決策的權(quán)力讓與AI。原因是，依靠大數(shù)據(jù)、先進的算法和強大的算力，AI掌握的數(shù)據(jù)比人更全面，處理數(shù)據(jù)的能力更強、效率更高，AI更能理解人的感受和意圖。4

通過上述四點，論證了AI背景下需要增強工作，進一步的問題是如何增強工作。

二、人工智能背景下增強工作的方法

概括起來，做好三項工作有助于增強工作：5

1.保證人機交互安全

為了達到增強工作的目的，首先必須保證人機交互安全。為了保證人機交互安全，應(yīng)當遵循人機交互安全的基本原則。人機交互安全既包括人機交互中人的安全，也包括機的安全，當然人的安全是第一位的，機的安全是第二位的。人的安全涉及人的生命安全權(quán)和健康安全權(quán)，機的安全主要是財產(chǎn)安全權(quán)，兩者屬于不同層次的權(quán)利。學術(shù)界基本達成共識，人機交互安全應(yīng)當遵循伊薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）提出的“機器人的三條律法”：第一，一個機器人不得傷害一個人類，也不能因為不作為而允許一個人類被傷害；第二，一個機器人必須遵守人類施加給它的規(guī)則，除非這些規(guī)則與第一律法相沖突；第三，一個機器必須保護自己的生存，只要這種自我保護不與第一和第二律法相沖突。6

對于機的安全問題，則較為復(fù)雜，原因是如何對待AI的地位和權(quán)利。對于沒有任何自主性的AI，可以把它當作物對待，依據(jù)《物權(quán)法》處理。但對于有一定自主性的AI，如何處理人機關(guān)系，學術(shù)界存在爭議。7

在人機交互過程中，除了應(yīng)當遵循人機交互安全的基本原則以外，還應(yīng)當通過完善人機交互界面，8 提高人機交互的技術(shù)水平，9 保證人機交互安全。

對于如何完善人機交互界面，張藝瀚和李貴卿通過實證研究得出如下重要結(jié)論：1 人機交互界面對人機交互安全有重要影響。AI設(shè)備界面主要包括語音設(shè)備、顯示設(shè)備、輸入設(shè)備和指點設(shè)備。研究發(fā)現(xiàn)，語音設(shè)備和顯示設(shè)備對AI安全控制會產(chǎn)生顯著的影響，且呈正相關(guān)關(guān)系，而輸入設(shè)備和指點設(shè)備則不會產(chǎn)生顯著影響，且無相關(guān)關(guān)系。這意味著，在人機交互中，應(yīng)當提高語音設(shè)備和顯示設(shè)備的使用比例及其技術(shù)水平，這可以顯著地提高人機交互的安全性和人機交互的質(zhì)量。

他們的研究還表明，不同的感官傾向?qū)θ藱C交互的安全控制會產(chǎn)生不同的影響。研究發(fā)現(xiàn)，視覺交互傾向、平衡感交互傾向與人機交互安全控制呈正相關(guān)關(guān)系；味覺交互傾向與人機交互安全控制呈負相關(guān)關(guān)系。這意味著，在人機交互中，視覺和平衡感的參與可以提高人機交互的安全性，同時應(yīng)盡量減少味覺的人機交互。

人機交互的安全性還與工作特點有關(guān)。針對這方面，他們研究了重復(fù)性工作和危險性工作的人機交互安全問題。研究結(jié)果表明，重復(fù)性工作與人機交互安全呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，危險性工作與人機交互安全呈顯著的負相關(guān)關(guān)系。這意味著，重復(fù)性工作應(yīng)更多地進行自動化改革，這有助于提高人機交互的安全性；危險性工作則應(yīng)當減少使用人機交互，更應(yīng)當交由有豐富工作經(jīng)驗的人操作；而對于高危險性工作，則應(yīng)當由高精度、高可靠性的AI來完成，把人從高危險性工作中解放出來。

人機交互的安全性還與認知負荷有關(guān)。所謂認知負荷，是指在一個特定的作業(yè)時間內(nèi)施加于個體認知系統(tǒng)的心理活動總量。通過實驗研究發(fā)現(xiàn)，任務(wù)特征和個體特征對認知負荷會產(chǎn)生不同的影響，從而對人機交互安全性產(chǎn)生不同的影響效果。2 任務(wù)特征中的任務(wù)復(fù)雜性、時間壓力，以及個體特征中的作業(yè)自我效能、狀態(tài)元認知，對認知負荷均有顯著影響。任務(wù)復(fù)雜性、時間壓力、作業(yè)自我效能、狀態(tài)元認知均對心理努力、主任務(wù)正確率存在顯著影響，任務(wù)復(fù)雜性和時間壓力對注視時間、主任務(wù)反應(yīng)效率產(chǎn)生顯著影響，作業(yè)自我效能和狀態(tài)元認知對瞳孔直徑產(chǎn)生顯著影響，這意味著，應(yīng)根據(jù)認知負荷程度科學地分配人機任務(wù)控制權(quán)。譬如，對于任務(wù)復(fù)雜的人機交互，需要設(shè)置更多的信息采集點，加強人機交互中的感官接觸，這既有助于提高人機交互的安全性，也有助于提高人機交互的質(zhì)量。

2.促進人機共存演化3

人是演化的。認知科學對人腦功能的研究表明，4 人腦的功能系統(tǒng)是一個時變的巨復(fù)雜系統(tǒng)，它包括四個大的模塊，分別是動物性本能模塊、人類種屬本能模塊、個體習慣化模塊和個體社會意識模塊。在這四個大的模塊中，動物性本能模塊和人類種屬本能模塊是先天模塊，它們是基因演化的，演化的速度較慢；個體習慣化模塊和個體社會意識模塊是后天模塊，它們是文化而非基因演化的，演化的速度遠遠快于基因演化。美國科學院院士、美國藝術(shù)與科學院院士、斯坦福大學教授保羅·R.埃力克（Paul R. Ehrlich）認為，自從人類發(fā)明了工具之后，文化演化就替代基因演化成為人類演化的最主要手段。5

AI也是演化的。就哲學視角而言，法國哲學家貝爾納·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）指出：“人和技術(shù)是相互構(gòu)成的。”6這意味著，AI作為人類發(fā)明的智能工具，必定會隨著人的演化而演化。同時，AI技術(shù)的演化反過來也會促進人的演化。德國哲學家馬丁·海德格爾（Martin Heidegger）認為，技術(shù)的本質(zhì)不僅僅是工具，更重要的是一種解蔽的方式。7 這意味著發(fā)展AI技術(shù)有助于對人的解蔽，因此為了對人的解蔽，人類就有積極性發(fā)展AI技術(shù)。同時，通過對人的解蔽也有助于發(fā)展AI技術(shù)。兩者相互促進，共同演化。

就認知科學視角而言，模仿與學習能力是人類文化演化的基礎(chǔ)能力。因此，如果AI擁有模仿與學習能力，那么也將擁有演化的能力。以往學術(shù)界普遍認為AI不可能擁有模仿與學習能力。但是，伊勒·伯倫斯坦（Elhanan Borenstein）和埃特·羅賓（Eytan Ruppin）根據(jù)人的模仿與學習能力的認知心理學原理，設(shè)計出了一款具有模仿和學習能力的進化AI。1 而且，AI的“聽覺”“嗅覺”“味覺”和“觸覺”之間的跨媒體推理能力已經(jīng)實現(xiàn)。2 這兩個實例充分說明AI是可以擁有模仿和學習能力的。具有模仿與學習能力的AI開發(fā)成功，意味著具有模仿、學習和自編程能力的新一代AI3的時代即將全面開啟，AI逐步具備了演化的技術(shù)條件。

人機共存演化的方法既需要理論研究，也需要實證研究。

就理論角度而言，人機共存演化需要人與AI相互借鑒、相互學習、相互磨合、共同提高。一方面人要逐漸適應(yīng)有AI的世界，并與AI和諧相處，形成一個完整的認知系統(tǒng)。另一方面AI也要不斷地提高技術(shù)水平，適應(yīng)人的工作和生活習慣、特點，并通過對人類智能的解密，提高和完善自己。譬如，為了更好地適應(yīng)人的工作和生活習慣、特點，不但要提高AI的智能水平，而且還要開發(fā)AI的情能。4 事實上，為了適應(yīng)人機共存演化的需要，人與AI的交互方式不斷地升級換代，從最早的代碼命令行，到圖形用戶界面，5 再到AR、VR和MR，以及形式多樣的智能語音交互、手勢交互、眼動追蹤交互和腦機接口等。人與AI的交互方式越來越豐富，技術(shù)越來越精湛，6 這既增強了AI的工作能力，也增強了人類的工作能力。

就實證角度而言，已有實證研究表明，7 從感官對人機共存演化的影響角度看，不同感官傾向?qū)θ藱C共存演化的影響存在差異，視覺交互傾向、情感交互傾向與人機共存演化呈正相關(guān)關(guān)系，而其他感官的影響不明顯；從工作類型對人機共存演化的影響角度看，不同類型工作對人機共存演化的影響存在差異，輔助型工作對人機共存演化呈顯著正相關(guān)關(guān)系，其他類型工作對人機共存演化的影響不顯著。這一研究成果有重要的參考價值，但此類實證研究還應(yīng)當不斷地深入下去，尤其是可以從認知科學和社會心理學角度揭示人機共存演化的機理，促進人機共存加速演化。

3.增進人機相互理解

理解是指知道或了解信息的含義。理解是一個認知的動態(tài)過程，是人與人或人與物之間交流互動、經(jīng)驗和思想互構(gòu)的過程，它不是建構(gòu)出來的。這一定義意味著基于建構(gòu)主義的AI是不可能獲得理解能力的。但是AI的發(fā)展日新月異，已經(jīng)突破了建構(gòu)主義的思路，發(fā)展出了各種新的具有演化和理解能力的算法。8

目前，AI還不具備完全的理解能力，部分基于建構(gòu)主義思維的學者悲觀地認為，AI不足以發(fā)展出理解能力。9 但是，最新的研究表明，10 AI通過將推理和學習相結(jié)合的方法，可以獲得連數(shù)學家都沒有的數(shù)學理解能力，新算法有望使AI發(fā)展出更加強大的直覺能力。

AI觸覺技術(shù)已得到開發(fā)。據(jù)美國《科學新聞》雙周刊網(wǎng)站報道，1 2020年2月15日，在美國科學促進會年會上，日本大阪大學的工程師淺田稔展示了一款由其設(shè)計的新型觸覺傳感器，它能夠感知疼痛。財聯(lián)社2022年6月23日報道，美國成功研發(fā)了一項RoboSkin技術(shù)，可讓機器人獲得觸覺感知。這是美國BeBop Sensors公司研發(fā)的一種厚度小于1毫米的柔韌材料，可安裝在機器人的“手指”上，為其提供所接觸物體的屬性信息。2 AI一旦擁有觸覺能力，將使AI逐步具備自我意識和理解能力，3 并可進一步發(fā)展出AI自主性。事實上，目前一些先進的AI已經(jīng)具備弱自主性。4 AI是開放發(fā)展的，其發(fā)展前景非常樂觀。5

基于兩個方面的原因，人機相互理解還需要發(fā)展出AI的情緒感知能力。一方面，有眾多的研究表明，人是“情感先于思維”6 的，在認知的過程中，情感與理性是相互交織的。另一方面，目前的AI不會因為厭倦而感覺到無聊，也不會因痛苦或害怕而停止工作，因此，AI在與人交互時感受不到情感的一致性和交互性，如果長期與沒有情感的AI交互，人類也會被AI異化。7

人機相互理解的方法，既需要前瞻性的理論探討，更需要腳踏實地的實證研究。

就理論角度而言，人機相互理解是建立在人機共存演化基礎(chǔ)上的，在人機共存演化的過程中，通過人機互動促進人機相互建構(gòu)和相互理解。

就實證角度而言，已有的實證研究表明，8 觸覺交互傾向與人機相互理解呈正相關(guān)關(guān)系。這意味著發(fā)展AI的觸覺能力，有助于促進人機相互理解。實證研究還表明，創(chuàng)意性工作與人機相互理解呈正相關(guān)關(guān)系。之所以如此，原因是創(chuàng)意性工作包含較多的人的主觀能動性因素，在創(chuàng)意性工作中加入AI，可以增加人機交互的頻率，使AI在人機互動中對人的習慣和創(chuàng)意行為進行模仿、學習，同時也使人對AI的使用更加熟練，從而促進人機相互理解，提升人機交互質(zhì)量。

三、結(jié)語

人類既有生理方面的缺陷，也有心理方面的局限性，但是人類的欲望卻是無限的，有限的能力和無限的欲望之間構(gòu)成了尖銳的矛盾。柏拉圖和斯密分別提出了著名的分工思想和分工理論來解決這一矛盾。本文認為，通過發(fā)明各種工具，特別是AI這種“特殊勞動力”，也能夠有效地解決這一矛盾。AI作為一種“特殊勞動力”，可以彌補人類許多生理方面的缺陷和心理方面的不足，在許多方面可以與人類智能形成互補效應(yīng)。它的廣泛應(yīng)用有助于擴展勞動范圍，開闊勞動視野，豐富勞動經(jīng)驗，增加勞動時間，充實勞動財富。因此，這使得AI普遍化、大眾化，逐步走進千家萬戶，成為人類生活和工作不可或缺的“伴侶”。

人類的智能與AI的智能有交集，勞動的合目的性也要求AI與人類密切配合。如何有效地揚長補短，形成人與AI的有機認知整體，實現(xiàn)增強工作的目的，是需要認真思考的重大課題。本文認為，為了實現(xiàn)增強工作的目的，應(yīng)當做好三個方面的工作：一是保證人機交互安全，二是促進人機共存演化，三是增進人機相互理解。人機交互安全是增強工作的基礎(chǔ)和前提，人機共存演化和人機相互理解是實現(xiàn)增強工作的手段。

由于增強工作既是理論問題，也是實踐問題，而且還會隨著實踐的深入發(fā)展出現(xiàn)或提出新的問題，因此，本文遠沒有結(jié)束增強工作的研究和思考，僅僅是拋磚引玉，期待有更多、更好的研究成果問世。

“Enhancement Work” in the Context of Artificial Intelligence

CHENG Chengping

Abstract： There is a sharp contradiction between the infinity of individual desire and the finiteness of individual ability. In addition to solving this contradiction through division of labor， human beings can also effectively solve this contradiction by inventing various tools， especially artificial intelligence， a “special workforce”. AI extends human intelligence， makes up for the shortage of labor intelligence to a certain extent， expands the scope of labor， and improves labor efficiency. Artificial intelligence has promoted human society to turn from an information society to an intelligent society. Artificial intelligence has gradually integrated into human work and life and become an indispensable “partner” of human beings. Human intelligence and artificial intelligence have their own advantages and disadvantages. Only by organically integrating the two and enhancing work can we achieve the labor goal of combining regularity and purposefulness. In order to enhance the work， three areas of work should be done： first， to ensure the safety of human-computer interaction; second， to promote the evolution of human-computer coexistence; third， to improve the mutual understanding of human-computer. Human-computer interaction security is the basis of enhancing work， and human-computer coexistence evolution and human-computer mutual understanding are the means of enhancement work.

Key words： AI; enhancement work; human-computer interaction security； man-machine coexistence deepening； man-machine mutual understanding

（責任編輯：蘇建軍）