15、评估人机协作人工智能（HCAI）系统的可信度

于 2025-09-10 16:29:34 发布
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分类专栏： 以人为本的人工智能 文章标签： HCAI系统 可信度评估 人机协作
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评估人机协作人工智能（HCAI）系统的可信度

在当今科技飞速发展的时代，人机协作人工智能（HCAI）系统正逐渐融入我们生活的方方面面。然而，如何评估这些系统的属性，尤其是可信度，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨评估 HCAI 系统可信度的方法和挑战。

1. 测量的发展与挑战

在 18 和 19 世纪，科学仪器制造商极大地提升了人类测量尺寸、时长、温度和重量的能力，推动了众多学科的快速发展。到了 20 世纪，这种能力进一步拓展，测量精度惠及了更多领域。开尔文勋爵曾说：“如果你无法测量它，你就无法改进它。”在商业领域，这句话演变成了“如果你无法测量它，你就无法管理它”。

然而，商业流程的成功、求职者的能力以及制造过程的安全性等，并不像测量患者体温或南瓜重量那样容易。同样，对社会系统、心理态度、教育理论、葡萄酒年份和戏剧表演等的评估也极具挑战性。对于 HCAI 系统的属性评估，目前虽然有很多关于伦理原则和属性的讨论，但对于如何评估这些属性的建议却很少。

2. HCAI 系统的常见属性

HCAI 系统的属性通常可以分为以下五个类别：
|类别|属性|描述|
| ---- | ---- | ---- |
|系统自身的一般优点|可信赖|用户能否信任系统正确执行任务？|
||负责/人道|系统是否以负责的方式进行设计、开发和测试？|
||伦理设计|利益相关者是否参与了设计？|
||伦理数据|数据是否以符合伦理的方式收集？|
||伦理使用|系统的结果是否会以符合伦理的方式使用？|
||福祉/仁慈|系统是否支持人类的健康、舒适和价值观？|
||安全|系统遭受攻击

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15、评估人机协作人工智能系统的可信度
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【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了在无人机自主水下传感网络（UASNs）中，利用遗传算法解决自主水下航行器（AUV）的路径规划问题，并提供了基于Matlab的代码实现。文章重点探讨了如何通过遗传算法优化AUV的运动路径，以提高数据采集效率、降低能耗并增强网络覆盖范围与通信可靠性。该方法结合水下环境特点，构建路径规划模型，通过迭代优化获得较优路径方案，适用于复杂、动态的水下探测任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、无人系统或水下传感网络研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下环境监测、海洋勘探、军事侦察等需要AUV高效巡航的任务场景；②目标是掌握遗传算法在路径规划中的建模与实现方法，提升对智能优化算法解决实际工程问题的能力；③为相关科研项目或论文复现提供技术支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解遗传算法的具体实现步骤，包括编码方式、适应度函数设计、交叉变异操作等关键环节，并尝试调整参数或改进算法以适应不同场景需求，进一步拓展至多AUV协同路径规划问题。
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CES网方法在仿真系统可信度评估中的应用研究
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