人工智能应用的自动化推理与使用解析

### 人工智能应用的自动化推理与使用解析 在当今数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）和信息系统（IS）的应用愈发广泛。本文将深入探讨自动化推理在解释框架中的应用，以及AI和非AI应用在组织环境中的使用情况，旨在揭示这些应用的构成要素和使用驱动因素。 #### 自动化推理在解释框架中的应用 自动化推理在Isabelle基础设施框架的解释应用中具有重要意义。通过将基于一流解释的符号方法与非符号方法相结合，能够提供更接近人类理解的抽象层次，增强人们对系统的认知和信任。这种结合不仅能从应用中提取丰富的表达模型和相关领域特定规则，还能确保解释的合理性和一致性。 在Isabelle基础设施框架的发展过程中，众多相关工作为其奠定了基础。例如，在安全和隐私领域，对人类因素的形式化建模、对物联网系统的安全和隐私设计等方面都有涉及。这些工作不仅展示了该框架的广泛应用，也为其作为专门解释框架的发展提供了支持。 #### 信息系统使用研究概述 信息系统使用研究一直是关注的焦点。不同的数字制品在组织环境中的使用驱动因素和类型各不相同。传统的研究将信息系统使用分为初始使用和持续使用，并确定了影响这些使用阶段的关键因素。 - **初始使用的关键因素**：感知有用性、易用性以及任务 - 技术匹配度等是影响信息系统初始使用的重要因素。这些因素决定了用户是否愿意尝试使用新的信息系统。 - **持续使用的影响因素**：用户满意度、习惯、情绪和成瘾性等因素对信息系统的持续使用起着重要作用。持续使用通常与产生增值结果相关联。 此外，研究还关注了有效信息系统使用的构成要素，包括用户无障碍访问系统功能、获取准确反映现实的信息以及将信息付诸行动以改善自身状态。同时，信息系统使用的操作化和测量方法也在不断发展，从简单的使用存在与否、使用时长和频率，到考虑个体 - 系统 - 任务多维性质的综合测量方法。 #### 数字制品的构成特征 不同的数字制品，无论其性质如何，都具有一些共同的构成特征： - **数据层**：包含内容和元数据，是数字制品的基础信息层。 - **服务层**：提供应用功能，帮助用户创建、操作、存储和消费内容。 - **网络层**：反映数字制品的连接模式，决定了其与其他系统的交互能力。 - **设备层**：包括硬件和操作系统，是数字制品运行的物理和软件基础。 #### 人工智能应用的独特性 随着人工智能技术的发展，基于AI的应用作为一种全新的数字制品，具有独特的构成特征。AI应用基于机器学习算法，具有独特的控制代理能力，这是之前研究的数字制品所没有的。机器学习算法具有更高的自主性、更深的学习能力和更强的不可解释性。 #### 研究方法 为了深入了解AI应用的构成要素和使用驱动因素，采用了范围文献综述的方法。具体步骤如下： 1. **关键词识别和范围界定**：通过三步迭代过程，在四个电子数据库中识别和界定相关关键词。 - **步骤1**：识别与信息系统使用和非AI应用相关的关键词。进行了三次搜索，分析了270条随机记录，确定了26个额外的关键词。 - **步骤2**：识别与AI应用相关的关键词。进行了两次搜索，分析了130条随机记录，确定了13个额外的关键词。 - **步骤3**：识别与信息系统使用和AI应用相关的关键词。进行了两次搜索，分析了80条随机记录，确定了6个额外的关键词。 2. **最终搜索查询**：完成上述步骤后，确定了两个最终搜索查询，将在后续范围界定过程中运行。 3. **初步筛选、绘图和总结**：对10个非AI应用和11个AI应用相关记录进行了初步筛选。两位主要评审人员独立记录了出版物来源、文章类型、研究领域、数字制品分类和信息系统使用阶段等详细信息，并在团队会议中进行了讨论。 #### 初步研究结果 - **非AI应用的研究重点**：大部分筛选的记录侧重于非AI应用的初始使用。多数记录采用代理视图，关注用户对技术关键元素的感知对使用的影响；少数记录采用整体视图，关注用户与技术的动态交互。