随著人工智能从“能聊天”的生成式AI（Generative AI）快速演进为“能办大事”的智能体AI（Agentic AI），我们正在构建比以往更自主、却也更加难以掌控的系统：AI不再只是被动回答，而是能自主规划、调用工具并执行复杂任务。传统的“一问一答”模式已不敷应用，必须重塑“人机协同”的新模式。

笔者致力硏究传播学大师Brenda Dervin提出的“意义构建理论”（Sense-Making Methodology, SMM）与知识管理的关系, 其核心理念提供“以人为本”的视角，能帮助我们理解人类如何与AI互动、解读其模棱两可的回答，及在此过程中保持人类主导权，为整合生成式与智能体AI的人机协同提供新框架。

Dervin理论可用一个非常形象化的“过河”隐喻来理解。她视人类生活为一场在时间与空间中不断前行的旅程，你当前所处的时空背景，会因个人独特的经验、情绪与社会及机构文化约束而构成不同的情境 (Situation)。

在前行中必会遇到障碍或“鸿沟”(Gap)，而与AI互动时，这些“鸿沟”不仅是缺少知识，而是需要多步规划与工具操作的“执行力断层”。为了跨越障碍或“过河”，必须搭建“桥梁”(Bridge)才能继续前行；在AI时代，这包含通过生成式AI构建的“认知桥梁”（梳理思路），和智能体AI构建的“行动桥梁” (拆解目标、实时纠错），真正实现人机共建。评估AI的标准不再是生成文本的速度，而是系统是否真正帮助人类跨越现实鸿沟。这条新建构的路径更有效提升“人机协同”，让AI真正听懂人话、办对大事。

AI时代更有效的“人机协同”  将知识视为“动态过程”

以上的“人机协同”新路径明确指出，知识并不是一个“静止物体”，而是人类在面对未知时主动探索与理解的“动态过程”。这决定了智能体的生存能力。它在执行繁复工作时，若将知识视为静态，系统易陷入死循环或产生“幻觉”。它须具备“动态调优”能力：在执行中感知环境变化、评估失败并实时修正，展现出类似人类的认知弹性。

同时，生成式AI不确定的输出常成为难以捉摸的“新鸿沟”。人类必须将其拉回现实情境中，以现实背景和个人判断力，对AI输出进行再次建构意义与验证。因此，AI系统设计必须具备多轮对话、反思性提示 (prompting) 及持续的反馈循环等功能。

AI时代下的“人类主体性”

随著智能体自主权提升，如何在自动化浪潮中保留人类主导权成为核心议题。意义构建理论提醒人类，应从微观的操作者，转变为宏观的“工作流与意义架构师”。智能体处理例行任务，但只有人类能够定义价值与合理性。首先，人类制定伦理“红线”、预算限制与成功标准；其次，AI系统具有高度不确定性，越是高风险，越需要人类“主动搭桥”，在关键节点介入（Human-in-the-Loop），对AI边界模糊的输出进行语境关联和验证。

拥抱复杂性与管理AI不确定性

当前AI应用的主要瓶颈在于如何应对“幻觉”与不透明性。Dervin理论强调，AI系统应主动展现其不确定性与多元视角，赋能人类围绕复杂数据进行分析、建构意义，妥善评估风险并做出明智决策，而非强行给出一个千篇一律的答案。

总结——人机协同的新设计蓝图

在AI技术加速迭代的今天，无数大企业专注于硏发大语言模型的规模，但Dervin的意义建构理论提醒我们，成功更取决于“人机协同”的深度。笔者引入这套理论，能超越简单的“输入与输出”模式，通过四个维度，构建新协同机制：一、聚焦现实鸿沟，精准拆解深层业务目标；二、将知识视为动态过程，允许随时暂停与修正智能体的自主执行；三、建立情境感知系统，实时对应环境变化；四、坚持人类主体性，将AI定位为执行引擎，确保人类牢牢掌控主导权。这种新思维不仅能让AI成为更具智慧的数码伙伴，更能在AI时代赋予人类更强大的探索与决策能力。

笔者有关此项研究的合著论文《意义建构——信息科学与教育领域文献的系统性回顾与统合分析：信息科学与技术年度评论论文》（Sense-making, sensemaking and sense making—A systematic review and meta-synthesis of literature in information science and education: An Annual Review of Information Science and Technology (ARIST) paper），获国际顶尖信息科技期刊《信息科学与技术协会期刊》（JASIST）列为2025年度最高浏览量论文及最高获征引论文。

（本文作者为香港岭南大学资讯科技总监及图书馆馆长）

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