AI 輔助下的自主權讓渡：人類決策的認知成本模型

研究背景與動機

人工智慧在各類決策情境中提供資訊與計算支援，然而此便利背後隱藏著一項未被充分探討的成本：人類自主權的逐漸喪失。

HIAG 框架延伸的自主讓渡模型

本論文在「人類身分與自主性缺口」（Human Identity and Autonomy Gap, HIAG）框架上，建構一個可量測的自主讓渡模型，將其視為認知帶寬耗盡的累積過程。模型包含三個相互作用的機制：

• AI 輔助的沉默成本：使用者在不自覺的情況下，逐步把決策權交給系統。
• 讓渡門檻：一旦超過此門檻，重新奪回自主功能在認知與心理層面上變得困難。
• 恢復機制：設計上必須提供結構化的重新介入路徑，讓使用者能有意識地恢復帶寬，重新進入決策迴路。

自主回收的認知事件

研究主張，重新進入決策迴路不是被動選項，而是一個需要刻意恢復認知帶寬的主動認知事件。若系統缺乏明確的恢復機制，使用者很可能陷入「偏好倒置」的終端狀態——即對 AI 輔助的功能依賴被視為個人偏好，而非缺陷。

設計與治理的啟示

模型的推論指出，AI 系統設計者應將「恢復機制」納入產品藍圖，確保使用者在需要時能主動收回控制權。此舉同時涉及倫理責任與治理框架的調整，避免自主權讓渡演變成純粹的文化或政治議題。

結論

透過量化自主讓渡的過程，本文提供了一套評估與設計指引，協助未來的 AI 產品在提升效能的同時，維護使用者的決策自主性。

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原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。