赋权

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。

一、赋能到赋权的转型特征

构建动态赋权框架

分级赋权机制：根据场景风险等级划分机器权限，如医疗领域低风险诊断可全权委托AI，高风险手术则保留人类最终决策权。

在人机环境系统智能中，赋权强调的是通过合理的权限分配，使人和机器能够在各自的角色和职责范围内充分发挥作用。

二、赋权实践中的核心挑战

医疗领域的赋权实践

三、人机协同赋权的实现路径

某医院部署的AI辅助诊断系统，通过分级赋权实现：初级筛查由AI全权处理，复杂病例则进入“AI建议-医生复核”模式。

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。

难题过度赋权可能导致人类主体性弱化，如教育场景中AI过度主导学习路径可能抑制学生创造力；

赋能、赋权和赋情在人机环境系统智能中是相互促进的关系。

在人机环境系统智能中，赋权强调的是通过合理的权限分配，使人和机器能够在各自的角色和职责范围内充分发挥作用。