引言 数智化时代人工智能重塑人类工作体系[1]，同时，人机协同作为一种新质劳动力正加速推动多元混合劳动力生态系统演变（何江等，2022）。不同于先前以人为主导、人机操作的简单劳作方式，人机协同工作体系以人机知识耦合和人机智能协同为特征。当前，大数据对人工智能的“喂养”使得人机知识互动进阶更高，同时，高机智能有助于提高协同决策效能，加速社会生产力跃迁。然而，高机器智能的参与使得人机互动和劳动分工复杂性大大提高，人机协同决策面临前所未有的挑战。首先，人机“相互理解”的障碍多、难度大，影响协同决策根基。人机知识耦合是在信息、知识和智慧层面打通人机“相互理解”的基础通道，实现多维知识质态的联结与渗透。其次，“相互理解”（人机知识耦合）虽为“各尽所能”（人机智能分工）奠定了基础，但是它并不意味着人机能够智能协同。事实上，由于人机本身的认知载体和机理迥异[2]，它们在信息处理、知识应用和智慧活动上的智能表现差异显著，人机间需要智能协同。人机在效率性、新颖性和体验性上的协同贡献因决策场景与统计特征分布不同而存在差异，人机智能协同也存在不同组合机制和方式。如某些场景下机器功能无法达到质量标准，需要技术人员根据机器功能找到创新性解决方案，并嵌入原有工艺路线。另外，某些场景下机器的创新性应用会打破原有工作模式，需要员工转变工作习惯甚至观念，与机器保持一致。在人机知识耦合基础上，人机间如何智能协同以实现协同决策呢？是否存在不同智能协同的分工组合模式？为回答上述问题，有必要厘清“相互理解”基础上人机“各尽所能”、协同决策的相处之道，这对解放和发展这种新质劳动力大有裨益。 人机协同决策面临一致性和兼容性难、协同度低、效果差等难题[3]，这也是当前人机协同领域的研究热点，相关研究主要分布在心理学和管理学两个领域。心理学领域从认知视域构建的人机协同框架为分析人机协同决策机制奠定了基础。如刘烨等[4]根据人的认知机理和心理规律构建人机合作心理模型；许为等[5]将人机视为异质同构的认知体，并构建智能人机交互、人因工程构架。基于人机信息加工视角，系统地描述感知信息、记忆、经验、计划、决策、预测等知识要素在人机间的互动融合过程，为人机知识耦合预测人机协同决策提供了微观理论基础。何贵兵等[3]在分析人机协同绩效影响因素时着重指出，人机信息处理的兼容程度、人机共享认知图式是影响人机协同决策质量的重要变量。这再一次佐证人机知识耦合对人机协同决策的重要性。心理学领域的研究成果为本文探索人机知识耦合影响人机协同决策的作用机制提供了依据，但这些成果是具象化、分散化、论述性的，尚缺乏概念性、集中性和实证性论证。 按照知识进阶理论，知识体是按照“信息—知识—智慧”进阶迭代逻辑形成的，知识体的质态运行与进阶迭代能力反映主体智能水平[6]。从该理论视角分析人机协同决策的底层逻辑，会发现知识体两大特征。一是知识体产生是人机“共生产”导致的。大数据与AI技术结合使得知识形成具有“共生产”特征，它是异质行动者相互内嵌、共同生产出来的[7]。人机知识耦合是人机知识“共生产”过程的质态表现，即“信息处理—知识应用—智慧活动”。二是知识体开发具有同构异理性。机器知识体虽然是按照人的认知逻辑构建的，但多维知识耦合分化了知识体运行能力和进阶逻辑[8]。如机器的信息处理能力强而人的智慧活动水平高，人是直觉式的而机器是分析式的[3]。然而，管理学研究更重视人机智能在协同决策中的差异性[9—11]和地位，以及协同智能对提高决策质量的作用[12]。但是尚缺乏对人机智能协同或混合复杂机理的深入诠释[13]，以及对其引致的管理变革的广泛探讨（曾大军等，2021；张维等，2021）。 心理学与管理学研究尚存在一定缺口。心理学认知视角下的人机协作研究虽然能为人机知识融合解释人机协同决策提供证据，但理论过于凌乱和复杂，无法诠释人机间从知识融合到智能协同的联结，更无法揭示人机“各尽所能”的作用机制。而在管理学领域，离开“共生产”下的人机知识混合体而直接论述人机“混合智能”，难以发现人机协同决策中知识耦合与智能协同间的作用关系，且“混合智能”也无法清晰解释不同人机协同决策模式运作规律。本文综合心理学与管理学研究成果，在理论分析和模型构建基础上，借助NCA与fsQCA方法研究多重并发因果关系的优势，揭示知识耦合和智能协同联动影响人机协同决策的模式及作用规律，以弥补当前研究的不足。 1 理论基础 1.1 人机协同决策 人工智能技术发展及其深入应用使得其在决策中的角色越来越重要，人—机—环境相互接触并形成一种耦合的动态系统以完成一项任务（Ajoudani A等，2018）。大数据、算法和算力的加持[8]促进人工智能与人的知识耦合，同时，也分化了机器智能与人类智能的差异，人与机需要发挥各自的智能优势，才能提升人机协同决策效能。人机智能混合的新决策模式能够通过人与机交互协同的混合智能，完成高维动态环境中的复杂决策任务[14]，将人在归纳、推理、决策、指挥等方面的优势与机擅长的搜索、存储、计算、优化、预测等技术优势交融互补（曾大军，2021）。然而，人机协同决策（人机交互下完成特定任务时实现人机共同决策的表现和行为[3]）的前因机制尚不清楚。首先，人机知识耦合是不同质态知识的人机耦合，且是迭代进阶的，它们是否都对人机协同决策发挥作用有待证实。其次，知识耦合会引致不同人机智能协同路径，它们是如何联动智能协同影响人机协同决策的有待发现。总之，在人机知识耦合前提下，如何发挥人机智能的各自优势、实现人机协同决策尚待深入剖析。
