为什么人、机之间难以协同、混合与融合？

随着机器智能水平的不断提高，人、机在不同任务环境中越来越难以有效的协同、混合、融合，大都源于二者之间不仅是赋能，而更是赋权。

1. 对“赋能”和“赋权”的理解

赋能是指赋予人或机器某种能力。在人机协同的场景中，比如在工业生产环境中，给工人配备智能辅助设备，让工人能够更高效地完成任务，这就是赋能。机器通过提供更精确的测量、更快速的数据处理等功能，帮助工人提升工作效率，在汽车制造车间，机器人可以精准地完成焊接工作，工人则负责监督和调整机器人的工作状态，机器赋予了工人更高效的生产能力。

赋权则是赋予人或机器一定的权利。在人机协同中，这意味着要让机器或人在合适的场景下有自主决策的权利。在智能物流仓库中，当货物出现异常情况（如货物损坏），赋予机器一定的权利，让它可以根据预设的规则（如损坏程度、货物价值等因素）自主决定是将货物退回、销毁还是修复。同时，也要赋予工人在特殊情况下干预机器决策的权利，比如当机器的决策可能造成重大经济损失或不符合安全标准时。

2. 不同环境对人机协同的影响

（1）复杂多变的动态环境

在这种环境下，人机很难有效协同。例如在野外救援场景中，环境因素复杂，有山林、河流、恶劣天气等多种情况。机器可能无法准确判断地形和天气对救援行动的影响，而人凭借经验和直觉可以做出一些初步判断，但机器可能没有足够的权限去自主调整救援方案。如果只是单纯赋能，机器只能按照既定程序执行任务，再如无人机按照预设路线搜索，但如果遇到突发情况（如山体滑坡改变了地形），它可能无法自主调整飞行路线。而如果赋予机器一定的决策权，它可以根据传感器反馈的实时信息（如地形变化、障碍物出现）调整飞行路径，同时赋予救援人员在必要时干预机器决策的权利，这样人机协同才能更有效。

（2）高度不确定性的环境

以金融投资领域为例，市场行情变化莫测。机器可以通过大数据分析和复杂的算法模型进行投资决策，但这种决策是基于历史数据和既定规则的。在面对新的金融政策出台、突发的全球性经济事件等不确定性因素时，机器可能无法及时做出准确判断。如果只是赋能，机器只能按照原有的程序和数据进行操作。而赋权可以让机器在一定范围内根据新的信息调整投资策略，同时也要赋予金融分析师等专业人员在必要时纠正机器错误决策的权利，以避免可能的巨大损失。

3. 为什么赋权比赋能更重要

在不断变化的环境中，赋权可以让机器和人都有更大的适应性。在智能交通系统中，交通流量、道路施工、交通事故等因素时刻都在变化。如果只是赋能，交通信号灯只能按照固定的时序控制交通。而赋予信号灯控制系统一定的自主决策权，它可以根据实时交通流量数据调整信号时长。同时，赋予交通管理人员在特殊情况下（如重大活动导致交通拥堵）干预系统决策的权利，这样可以更好地应对复杂多变的交通环境。

当人机协同出现问题时，明确责任划分很重要。赋权可以让责任更加清晰。例如在医疗诊断辅助系统中，机器可以提供诊断建议，但如果只是赋能，一旦出现误诊，很难区分是机器算法的问题还是医生没有正确使用机器的问题。而赋权可以让机器在一定范围内自主诊断，同时医生也有权对机器的诊断结果进行审核和修改。这样在出现问题时，可以根据机器的决策范围和医生的干预情况来划分责任，更好地控制风险。

简言之，在不同环境中，人机协同需要的不仅仅是赋能，更需要赋权来提高协同效率、适应环境变化以及合理划分责任，即在不同环境中，人与机器的有效协同需要在赋能与赋权之间找到恰当的平衡。一方面，赋能是基础，通过为机器提供强大的计算能力、精准的传感器和高效的算法，使其能够完成复杂任务，同时为人提供必要的工具和技术支持，提升其工作效率；另一方面，赋权是关键，赋予机器在特定场景下的自主决策权，使其能够根据实时数据和环境变化灵活调整行动策略，同时赋予人对机器决策的监督权和干预权，确保机器的行为符合人类的价值观和安全标准。例如，在智能工厂中，机器通过赋能实现自动化生产，而赋权则让机器能够在检测到异常时自主调整生产参数，同时工人可以随时介入处理复杂问题或纠正机器的错误决策。这种赋能与赋权相结合的模式，既能发挥机器的高效性和精准性，又能利用人的经验和创造力，从而实现人机在复杂多变环境中的高效协同、混合，乃至融合。