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自动化技术 - 智能自动化设计方法（第三部分：与机器的接口）
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
算法设计者通常会生成优化算法，接口设计者根据不完整信息支持操作员。人类与机器交互面临挑战，随着智能化和机器学习的增加，需考虑可解释性、可信度和敏感性。可解释性是理解人工智能系统决策背后推理能力，可信度取决于准确性、数据偏见和决策透明度，过度信任可能导致滥用和自满。敏感性涉及帮助程度。
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关键要点
- 算法设计者首先生成优化算法，接口设计者在信息不完整的情况下支持操作员。
- 人机交互面临挑战，尤其是在智能化和机器学习日益增加的背景下。
- 可解释性是理解人工智能系统决策背后推理能力的重要属性。
- 可信度取决于系统预测的准确性、数据偏见和决策透明度。
- 过度信任系统可能导致滥用和自满，进而影响情况意识。
- 敏感性涉及系统对用户的帮助程度，设计应考虑社会需求。
- “Clippy”作为一个不成功的虚拟助手，展示了不当设计对用户体验的负面影响。
- 当前的聊天机器人常常成为障碍而非帮助，设计者需重新思考其“礼仪”。
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