研究调查海事操作员对AI辅助决策的态度
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这项研究把海上自主水面船舶与 AI 决策辅助放在同一场景下考察，关注的是从业人员如何看待并信任这类系统。研究采用问卷调研的方式，让参与者在避碰情境中评价 AI 辅助助手。测量工具由既有量表与经过调整的量表组合而成，覆盖技术焦虑、对自动化的信任以及解释质量三个维度。除封闭式题目外，研究还收集了开放式回答，并对这些文字做情感分析与主题归纳，使定量评分与受访者自述相互补充。参与者被界定为海事领域的相关方，而非单一岗位群体。研究没有停留在笼统的好感度上，而是把信任、焦虑与解释质量拆成可分别打分的部分，再与开放回答中的关注点对照，从而同时得到态度倾向与态度背后的理由。
信任稳定而解释评分更细
结果显示，受访者对海事技术整体持偏正面的态度；在开放程度上没有观察到明显的年龄差异；跨不同情境时，信任水平保持稳定。与之形成对照的是解释质量评分：这一维度对情境变化更敏感，并呈现出多维度的结构，也就是说，同一套解释在不同场景下得到的评价并不一致，且评价本身可拆成若干侧面。这一对比意味着，信任作为一种总体倾向可能不易随场景波动，而受访者对系统为何给出某个建议的判断则更贴近具体操作条件。研究据此提出，海事 AI 系统不应只把目标放在提高自动化程度或单纯抬高信任上，而应通过透明、可靠且在操作上有意义的设计，配合领域专家参与回路，帮助使用者形成有校准的依赖。
既看重支持也担心依赖
开放回答呈现出两类并存的诉求。受访者认可 AI 助手在决策支持、态势感知以及增强信心方面的作用，认为这类系统能在避碰等环节提供实际帮助。与此同时，他们也表达了对 AI 可靠性的疑虑，并担心过度依赖以及自身专业技能的流失。这两类声音共同指向一个设计取向：系统需要让使用者清楚何时可以采纳建议、何时应当保留判断，而不是把人的角色简单替换掉。研究把这种状态概括为有校准的依赖，并强调透明、可靠与操作意义三项设计属性，以及让领域专家留在回路之中。对于关注海事 AI 落地的人来说，这项调研提供的是一组态度层面的证据：接受度并非主要障碍，如何在支持决策的同时维持人的专业能力，才是需要回应的设计问题。
为什么值得看
揭示了高风险领域从业者对AI的真实信任机制与设计需求。
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