人类不擅长做出复杂的决策。人工智能可以指出这些错误。

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来源：https://techxplore.com/news/2026-05-humans-bad-complex-decisions-ai.html

当罗列优缺点不足以解决问题时，康奈尔大学研究人员开发的一种新型决策工具可以利用人工智能来辅助做出艰难的决定。但其中有个特别之处：不是检验人工智能的结论，而是人工智能检验你。

这款工具由康奈尔大学安·S·鲍尔斯计算机与信息科学学院计算机科学助理教授阿贝·戴维斯的实验室开发，旨在帮助用户对一系列选项进行排序，例如求职者、研究生院，甚至是奥斯卡候选人。虽然最终决定由人做出，但该工具可以利用人工智能和优化技术，使过程更加高效、易于解释且公平。

戴维斯说：“利用科技替我们做决定往往充满风险。这项工作令人兴奋的地方在于，我们不是让科技替我们做决定，而是利用科技来帮助我们做出更好的决定。”

信息科学领域的博士生、该项新研究的第一作者张超在计算机协会人机交互系统会议 (CHI) 上发表了题为“交互式可解释排名”的论文，并获得了最佳论文奖。

戴维斯在评估他计算机图形学学生每年提交的数百个创意十足、开放式项目时，萌生了开发这款工具的想法。即使制定了一套清晰的评分标准，并安排了多名训练有素的助教对每份作业进行评估，他的助教团队仍然难以确保评分标准的完全一致性。

“这真的让我很困扰，”他说。“我们如何才能建立一个更好、更具可扩展性的评估流程呢？”

戴维斯指出，问题的根源在于一致性和偏见之间的矛盾。人们在直接比较不同选项时，比主观地对多个选项进行评分时，更容易做出一致的决定。例如，问别人一盏灯是否比另一盏灯更亮，答案很容易回答。但如果让他们用1到10的等级来评价每盏灯的亮度，答案可能千差万别。

另一方面，这种一致性有时可能源于无意识的偏见，而这正是该工具旨在发现的问题。

戴维斯说：“我们要求用户描述他们重视的事物，并根据不同的排名标准进行加权，然后找出价值观和排名之间的矛盾之处。如果存在矛盾，用户可以更改排名或尝试用新的标准来解释，但无论哪种方式，他们都必须对自己的选择给出清晰一致的解释。”

出处：2026 年人机交互系统会议论文集(2026)。DOI：10.1145/3772318.3790810

该工具的工作原理如下：假设有人正在决定买哪辆车。首先，用户对几个标准的重要性进行排序——价格、可靠性、燃油效率。然后，该工具会要求用户在几组车型中做出选择，以了解他们的偏好。工具会利用人工智能来确定要问哪些问题以及问题的顺序。

如果仅基于标称值得出的排名与用户实际偏好的车辆不符，该工具会突出显示这些不一致之处。用户可以调整每个标准的权重来纠正这种不符，或者该工具可以预测是否存在遗漏的因素。

或许用户无意识地选择了红色汽车，而忽略了其他颜色更佳的选择。在这种情况下，该工具可以向用户展示这种偏好，以便他们调整排名或将颜色作为附加标准。最终结果将是一个最优且完全可解释的最佳选择。

用户也可以在不适宜使用人工智能的敏感应用场景中完全关闭人工智能功能。

张说：“这个项目最重要的部分之一不是用人工智能来替我们做决定，而是用人工智能来帮助我们思考我们想要什么。”

张和戴维斯通过两项案例研究测试了该工具。首先，他们邀请四位参与者对一系列短片进行排名。参与者表示，该工具帮助他们从凭直觉或情绪判断影片，转变为运用具体标准进行评判。

在第二个实验中，他们请四位助教对之前计算机图形学课程中的十个学生项目进行排名。最终排名结果与学生的最终成绩一致，并且四位助教的排名结果高度一致，这表明该工具能够提供准确且可重复的评估结果。

戴维斯现在使用这款公开可用的决策工具来给他的课堂作业评分——但人工智能功能是关闭的。

“这是针对那些事关重大的决策而言的，”他说，“做出更好决策的价值值得付出额外的努力。”

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