人类与AI系统的治理:动态授权与责任分配模型
分析人类与AI在相对能力变化和决策风险下的授权分配
这篇讲了什么
- 分析人类与AI的相对能力变化
- 考虑机构监督能力
- 提出Co-Agency Equilibrium Theory
中文摘要
本文分析了人类与AI在相对能力变化和决策风险下的授权分配,考虑了机构监督能力。提出了Co-Agency Equilibrium Theory,将相对能力、道德相关性、不可逆性和独立监督能力与人类授权和风险-监督差距联系起来。构建了Co-Agency Equilibrium Model,结合了逻辑政策表面,为人类与AI系统的动态授权与责任分配提供了一种社会技术视角。
研究信息
- 期刊 / 来源
- Systems
- 发表日期
- 2026-11-04
- 文献库
- OpenAlex
- 作者
- Arif YILDIRIM
- DOI
- 10.3390/systems14111405
英文原文摘要全文
Human–AI decision authority is analyzed in relation to changes in relative competence and decision risk, taking institutional oversight capacity into account. The proposed Co-Agency Equilibrium Theory (CAET) and Co-Agency Equilibrium Model (CAEM) offer a sociotechnical perspective on humans and AI working as co-agents with varying shares of decision authority. CAET is a normative design framework connecting relative competence, moral salience, irreversibility and independent oversight capacity with human authority and a normalized risk–oversight gap. CAEM combines a logistic policy surface, ac
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