本文综述了多领域人机融合的数据、信息、知识、智慧以及意图（DIKWP）模型的研究进展，以及DIKWP模型在人工意识认知交互中的作用，阐明了构建双向可解释、可信、负责任人工智能系统的重要意义。讨论了多领域背景下，运用DIKWP模型如何实现交互主体的主观内在认知与客观外在表达的有效映射。构建以问题为导向、意图出发的技术框架，解决人工智能系统决策的不透明性从而达到交互可视化，并与现有技术进行对比。展望了DIKWP模型突破自然语言语义不完整、不一致以及不精确等限制，促进人工智能与社会发展、增强人工智能伦理和道德标准的巨大潜力。
随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速发展，尤其是通用AI系统、生成式AI等大语言模型（Large Language Model，LLM）的应用，人类对AI的恐慌和不信任逐渐增加。LLM的广泛应用引发人们对数据权利及个人信息权保护、算法歧视与偏见、算法滥用与生成内容滥用、知识产权保护等的思考，甚至引起人们对科技伦理、人能力退化、失业等问题的担忧。
当前以数据为中心的LLM在处理数据、信息、知识、智慧、意图及其转换方面存在一定的局限性，这种局限性源于在不确定情形下缺乏意图，而导致DIKWP（数据、信息、知识、智慧、意图）语义的不完整、不精确以及不一致，AI决策过程的不透明性、结果的不可预测性，以及潜在伦理风险。DIKWP方法旨在为人机之间实现双向可解释、可信、负责任的AI系统提出理论基础和实践路径，从本质上达到双方内部主观认知过程和处理的透明与可视化，确保符合伦理和道德标准。
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人机融合DIKWP模型与理论
为了突破对语义完整性、一致性、精确性、正确性、客观性及相互独立假设的确定性依赖，符合更普遍的工程实践中只拥有部分数据、信息、知识以及有限智慧与意图的智能化交互场景，Duan等面向本质语义与存在语义，提出关系定义一切语义模型（Relationship Defined Everything of Semantics，RDXS）（图1），借助DIKW概念体系将知识图谱扩展为相互关联的DIKWP图谱体系：数据图谱、信息图谱、知识图谱、智慧图谱以及意图图谱（图2），来映射不完整、不一致、不精确的主客观DIKWP资源。
图2 不完整、不一致、不精确的主客观资源与服务DIKWP图谱化映射
在DIKWP技术应用中，面向物联网、智能填表、法律技术化、云计算和边缘计算结合场景隐私保护进行了一系列以DIKWP转化为机制的实践。例如Duan等为有关类型化数据的隐私目标提出保护解决方案。Gao等提出了基于云边缘的移动电子商务环境服务工作流动态重新配置方法。Huang等在智能填表方面提出相关分析和检测策略。
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人机融合DIKWP场景应用
2.1 人机融合DIKWP在司法领域应用
2022年，最高人民法院发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，强调进一步推动AI同司法工作的深度融合，全面深化智慧法院建设。面对日益复杂、多样化的案件，法官、律师都需要对大量的DIKWP资源进行分析，并做出公正且合理的分析和判决，自然语言的模糊性和文化差异常常导致案件解释上的不确定性。智慧司法应用领域，机器学习的方法在处理大量数据和执行复杂计算上有着显著的优势，可以用于分析案件或预测结果，但严格结构化特点制约了其难以处理司法领域复杂性和动态性。
2.2 人机融合DIKWP在医疗领域应用
DIKWP概念-语义的统一和形式化表达构建了DIKWP服务的跨概念空间-语义空间-认知空间交互与概念-语义主观客观化融合的不确定性处理的基础。
在主动医学领域中，通过构建患者的DIKWP认知图谱，进而基于患者的DIKWP认知图谱和患者陈述的病历DIKWP图谱进行DIKWP资源语义融合与一致性验证处理，得到患者的DIKWP病历内容图谱。对不同医生的诊断内容图谱进行比较分析，可以借助相关标准诊疗DIKWP图谱对医生的诊疗质量进行评价。如图3所示。
在认知空间中加入人工意识（图4），探索DIKWP人体生理神经物理对应，模拟医生与患者间外在交互与内在思维过程，刻画交互双方画像，将外在表达和内在主观认知统一映射为DIKWP模型之间的计算、推理和转换过程，借助DIKWP图谱可视化在可解释方面，突破自然语言语义的不完整、不一致及不精确。
2.3 人机融合DIKWP在智能填表领域应用
随着信息化时代的发展，表单填写成为最快采集到数据方法之一，然而由于填表方群体内部数据、信息、知识、智慧及意图的不一致、不完整、不精确，从而导致表单内容对各类填表方呈现出差异。目前的自动填表技术大多停留在数据迁移策略上，这并不能有效满足填表方和表单的意图，同时难以解决数据和信息缺失的情况。
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结论
随着AI的快速发展，以LLM为代表的广泛应用，在为人类带来便利的同时，也加剧了对数据安全、个人信息保护、算法歧视与滥用等问题的担忧。在不确定、多变、关键和复杂的环境下，实现可靠、可信、可解释AI，提高AI系统的透明性、负责任性成为研究的重点，本文介绍了DIKWP模型的方法和应用，阐述了开展面向人机融合的DIKWP融合研究的重要性，讨论了在多领域下，人机融合的DIKWP应用研究工作，通过对不完整、不一致、不精确主客观混合的DIKWP资源进行处理，将有效实现交互过程的透明性、可解释性，从而提升交互的效率，为未来更进一步的AI治理提供解决方案，促进跨学科、跨领域以人为本的AI发展。
论文全文发表于《科技导报》2024年第23期，原标题为《面向人机融合的DIKWP应用进展》，本文有删减，欢迎订阅查看。
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