中文万字长文《灾难场景中支持决策的人机协作模式综述》

在高风险灾难场景中，及时且明智的决策至关重要——然而这一过程常受到不确定性、动态环境和有限资源的挑战。本文对支持所有灾难管理阶段决策的人机协作模式进行系统性综述。基于51项同行评审研究，我们识别出四大类别：人机决策支持系统、任务与资源协调、信任与透明度、模拟与培训。在这些类别中，我们分析了诸如认知增强智能、多智能体协调、可解释人工智能和虚拟培训环境等子模式。本综述着重阐明人工智能系统如何提升态势感知能力、提高响应效率并支持复杂决策，同时揭示其在可扩展性、可解释性和系统互操作性方面的关键局限。最后我们概述了关键挑战与未来研究方向，强调需要开发具有适应性、可信赖性和情境感知能力的人机系统，以提升灾难韧性并实现公平的恢复成果。

灾难等高风险场景中的决策通常涉及复杂变量、有限资源和不可预测条件等。在此类情况下，最重要的目标之一是在尽可能短的时间内采取行动。然而，人类救援人员往往被从态势评估到资源分配等紧急任务所压垮，这些场景可被视为涉及多标准决策制定，这一领域引起了研究界的广泛兴趣。人工智能及相关系统日益广泛的应用实施为解决此类场景案例提供了一系列机遇。无论是在实时处理海量数据、预测结果还是自动化重复任务方面，人工智能系统在高风险场景中都具有巨大潜力。人工智能系统在灾难管理中的部分应用包括：灾难期间提供安全点导航[1]、用于空中视觉处理的边缘分析决策系统[2]、物联网增强型人工智能资源优化[3]、应急响应中的监督决策[4]、通过航空成像进行损害评估[5]以及许多其他应用。然而，将人工智能系统整合到灾难响应与管理场景中需要深思熟虑的设计，以确保其充分考虑人类需求、信任和适应性。人机使用模式的概念提供了一种方式，用以更好地理解在给定情境下人类与人工智能系统交互的最有效途径。在综述过程中，我们发现了灾难响应期间的多类模式，包括协作学习、任务协调、资源管理以及本文详细讨论的其他模式。通过综合现有文献的见解，本综述旨在为设计适用于灾难管理的可扩展且公平的人机系统提供参考。

A. 人机使用模式

人机使用模式可定义为人工智能与人类之间发生的结构化交互协调与协作过程。这些模式可作为概念工具，用于提升多个领域的任务绩效、决策制定和问题解决能力。它们也可用于解释人类如何以允许相互适应和实现特定目标的方式与人工智能系统共享子任务并提供信息。相关地，比洛博罗多娃与斯卡加-班杜罗娃[6]认为，人机协作的灵感源于纠正人类易错性和人工智能决策错误的需求。

为了提出现有实践的紧凑概括并通过扩展人机交互可能性支持新系统创建，齐亚科斯与默里-拉斯特[7]提出了一个人机交互的半形式化设计空间。他们专注于强调人类与人工智能系统之间特定通信的交互原语。他们进一步展示了如何将这些原语整合到模式中，为人类与人工智能模型之间的消息交换提供抽象规范，从而促进有目的的交互。与他们的工作类似，戈麦斯等人[8]提出了人工智能协作决策中交互模式的分类法。他们报告指出，当前人机模式的现状主要由简单化范式主导，因此建议需要交互功能来实现有效的人机协作，旨在实现清晰沟通、可信度和增强的决策过程。

B. 灾难场景中的人机使用模式

人机协作在灾难场景中的应用已有长足发展。大部分研究旨在提高应急响应工作的效率与有效性。本文后半部分将更深入地探讨观察到的各种分类与模式。然而在本部分，我们将简要介绍灾难场景中的人机使用模式。

人机系统中的一个热门应用领域是基于人工智能的无人机辅助人类救援。帕潘等人[9]描述了使用配备听觉检测功能的人工智能无人机，该功能可识别灾难场景中的人类压力信号（如尖叫声）。其优势在于能够进入人类救援人员难以进入的区域，从而加速搜救行动。帕派奥安努等人[10]专注于协同人类响应与机器学习进行灾难规划。他们通过提出一个受双过程理论启发的基于注意力的认知架构来实现这一目标。该框架将快速的、启发式类人响应与人工智能的优化规划能力相结合，使自主智能体能够在动态灾难场景中做出复杂决策。

在大语言模型领域，戈克斯与韦托维奇[11]引入了DisasterResponseGPT以在灾难响应事件中快速生成可执行计划。他们将灾难响应指南整合到大语言模型中，并在短时间内有效生成多个计划，促进紧急情况下的实时决策与适应性。尽管这些工作展示了在灾难场景中缩短响应时间的潜力，它们也引发了关于过度依赖人工智能技术的重要担忧。必须谨慎对待人工智能与人类专业知识的整合，因为系统故障、训练数据偏见以及缺乏透明度可能在高风险情境下削弱信任与有效性。尽管人类响应者与人工智能系统之间的协作显示出前景，在现实条件下严格评估这些系统并确保人类判断在复杂应急管理中保持核心地位仍然至关重要。

人机决策支持系统

灾难场景具有不确定性、时间关键型决策和信息过载的特点。人机决策支持系统通过将算法智能与人类认知相结合，实现实时知情的决策制定。这些系统通过利用以下一系列策略在数据与决策之间建立桥梁：

1. 认知增强决策智能：人工智能灾难响应平台通过整合众包人工标注与机器学习来处理来自推特等社交媒体平台的危机数据，展现了认知增强的典型应用[12]。该系统改进灾难相关内容的分类，展示了人工智能如何在混乱情境中增强人类意义建构能力。范等人[13]提出的类似方法开发了"灾难城市数字孪生"，将机器智能与人类专业知识相结合，实现持续监测与态势建模（见图2：人机使用模式分类摘要），代表了一种可扩展的城市危机规划认知增强策略。

除了文本与结构化数据，认知增强也通过多模态融合技术得到探索。普扬法等人[14]开发了一个深度学习框架，使用独立神经网络处理灾难相关视频与音频流，并通过多重对应分析进行融合，以提高危机洞察与分类准确性。尽管人类直接参与循环交互有限，该系统仍依赖人类监督的数据管理与评估，强化了人类认知在指导多模态人工智能用于决策支持的重要性。他们的方法在YouTube灾难数据集上达到百分之七十三的准确率，展示了多模态模型在复杂灾难环境中增强态势感知的潜力。

减轻认知偏见（特别是锚定效应）已被确定为人类与人工智能决策中的关键环节。拉斯托吉等人[15]开发了一个偏置贝叶斯框架来形式化建模认知偏见，并进行两项用户实验测试缓解策略。他们的结果显示，分配更多时间使参与者能够调整偏离不正确的人工智能预测，异议率从十秒时的百分之四十八上升至二十五秒时的百分之六十七。在此基础上，他们提出了基于置信度的时间分配策略：当人工智能置信度低时给予更多时间，置信度高时减少时间；该策略与解释功能结合后，进一步减少了锚定偏见并提高了人机协作准确性。

阿比德等人[16]阐述了人工智能如何利用机器学习、深度学习和卷积神经网络等技术改进灾难管理，预测地震、滑坡和洪水等灾害。MOBILISE等工具将地理信息系统与人工智能结合，提供实时态势感知与风险可视化，支持有效决策与资源分配。长短期记忆模型可用于处理从卫星图像到社交媒体文本的多样化数据，执行从洪涝分区到实时损害评估等任务。这些发现表明，只要实施时注重情境感知并经过审慎评估，人工智能可为灾难响应与恢复提供可扩展的数据驱动方法。

该领域另一相关贡献是莫利纳等人[17]提出的概念框架，将延伸心智理论应用于灾难决策情境。该框架结合人工智能的数据处理、模式识别与预测分析能力以及人类专家判断，增强组织决策能力，特别是在动态与非结构化环境中。它强调平衡人工智能系统的数据处理能力与人类创造力，以提高决策准确性与速度。尽管主要是概念性且缺乏广泛实证验证，该模型提出了关于对齐人工智能输出与人类认知模型、确保透明度与减轻算法偏见的重要思考。这项工作突出强调了在现实环境中进行严格评估的迫切需求，同时推动了关于复杂决策环境中认知增强的讨论。

2. 迭代标注：人工智能灾难响应平台还利用主动学习，由人类标注员标注推文的小规模子集，模型迭代使用这些标注以提高准确性。这种人在回路方法能够动态适应不断演变的灾难情境。该系统在巴基斯坦地震响应中达到百分之八十的曲线下面积，凸显了其实际价值[12]。然而，对持续众包的依赖带来了可扩展性问题与标注疲劳。"人工智能向善"的更广泛框架[18]通过让非政府组织专家在数据稀缺环境中迭代优化模型，使用元数据驱动的增强技术，进一步强化了迭代标注。

3. 人机协同：灾难响应生成式预训练变换器通过将领域特定响应协议嵌入大语言模型展示了有效协同，使其能在秒级生成可操作的灾难响应计划[11]。该系统输出结构化建议供人类验证，实现协作决策。莫利纳等人[17]讨论了类似协同工作，强调现实部署中有效协作与对齐决策逻辑的概念框架。

4. 预测模型与知识图谱：部分系统利用知识图谱与语义建模等结构化数据表示进行预测与优先级排序。例如，杨等人[19]提出基于知识图谱的应急煤矿管理系统，提高态势更新的语义准确性并实现模式识别。此外，科姆斯[20]概述了危机决策系统预测建模的概念性最佳实践。

雷迪等人[21]提出救援助手，一个集成实时数据分析、预测建模与地理定位的人工智能驱动决策支持框架以增强灾难响应。利用自然语言处理、机器学习及卫星与社交媒体数据，该系统预测灾难、规划疏散路线，并通过动态数据可视化支持灾后恢复。其聊天机器人功能还促进与受影响个体的实时通信，改进应急响应者与利益相关方之间的协调。

利纳尔多斯等人[22]回顾了机器学习与深度学习在灾难管理全阶段（从早期预警到灾后恢复）的应用，在卫星与社交媒体数据上使用卷积神经网络与长短期记忆等模型。他们的结果显示高准确性（如野火检测达到百分之九十九），深度学习模型擅长非结构化数据处理，而机器学习擅长减灾。他们主张将可解释人工智能与大数据及众包数据集成，同时应对数据质量与长期恢复建模等挑战。

陶等人[23]强调了预测分析与数据可视化在大流行决策中的作用。他们的综述显示数据驱动方法提高了准备与响应准确性，但实时数据访问与基础设施造成了实际限制。曹[24]引入了智能灾难韧性框架，通过人工智能驱动的预警、预测与多灾害管理等能力扩展传统减灾准备响应恢复模型。通过整合来自环境、社会与网络系统的多样化数据，该框架实现自适应实时决策。该研究强调需要符合伦理、可解释且以用户为中心的人工智能，以确保智能灾难韧性策略中获得利益相关方信任与广泛采纳。

5. 使用决策论或博弈论的战略模型：在复杂多利益相关方环境中，使用决策论或博弈论推理的战略人工智能模型优化路径规划与资源协调。帕派奥安努等人[10]提出了一种结合启发式类人决策过程与基于注意力的规划机制的认知架构。这些模型在快速演变的灾难场景中模拟自主与辅助策略。

孙等人[25]研究了监督学习、无监督学习与强化学习模型支持灾难管理全阶段。他们的研究显示此类人工智能系统可增强资源分配与恢复规划，减少高风险决策中的人为错误。然而，他们也指出计算限制可能阻碍更广泛采用。

人机决策支持系统可显著助力减轻认知负荷、加速决策时间、提高灾难情境评估精度。通过将数据驱动的预见性与人类情境意识相结合，这些系统实现自适应与可扩展的干预。然而，其效能常受限于标注数据集有限、严重依赖专家输入以及跨灾难类型的泛化能力。模型可解释性方面的挑战也持续存在，这对建立信任与实际应用至关重要。

B. 任务与资源协调

在灾难恢复过程中，及时分配资源、人员与技术至关重要。任务与资源协调通过整合人类判断与人工智能驱动的自动化，在不确定性条件下动态分配任务、按优先级排序需求并优化物流，从而应对这一挑战。

1. 人机协同操作：许多系统采用去中心化协调机制，将人类态势感知与自动化人工智能代理相结合。例如，帕派奥安努等人[10]提出了一种基于注意力的混合规划模型，将启发式决策与人工智能调度相结合，以增强多变环境中的协调能力。这些模型同时模拟认知与操作决策，在不确定性条件下提供韧性。阿尔-胡赛尼[26]提出专为灾难场景中多机器人协调设计的智能决策支持系统（IDSS），即使在信息延迟或不完整的情况下也能有效运作。通过结合启发式任务选择与概率推理，该系统提高人类监管者的决策速度与可靠性。其任务重新分配功能通过降低风险和改进动态通信受限环境中的协调，进一步支持操作连续性。

迪尔马加尼与拉奥[4]探索了监督决策框架以解决应急响应系统中的通信与工作流瓶颈。他们采用离散事件系统建模来模拟预测操作中断，允许及时进行监督干预以维持系统流动并防止死锁。这种高层协调提升了时间关键型灾难行动中人机协作的效率。

张[27]研究了人工智能技术如何通过需求预测、精确供需匹配、应急物资快速流通与物流流程实时监控来增强应急物流。该研究强调人工智能可解决关键物资短缺、捐赠物资与实际需求不匹配、以及公共卫生紧急事件中限制措施导致的运输延迟等问题。本文未提供定量性能结果，而是提出了一个概念模型，将人工智能集成到预测、仓储、无人配送与库存管理中，以提高应急物流系统的响应能力与效率。类似地，阿夫卡米阿格达与埃尔瓦基尔[28]提出基于K近邻的分类模型，依据社会人口统计与环境变量优化临时住房分配。该模型达到百分之八十五的分类准确率，支持根据人口需求匹配可用避难所资源的高效数据驱动决策。

2. 多智能体马尔可夫决策过程：不确定性下的随机规划通常通过多智能体马尔可夫决策过程（MDPs）管理。拉姆丘恩等人[29]使用此类框架建模人机协作，模拟灾难救援中的协同决策（如动态变化条件下的资源部署）。通过AtomicOrchoid模拟验证，他们确认了整合人类决策与人工智能代理建议的价值。这使得指挥官能够承担监督角色，灵活应对灾难期间的动态变化。类似地，阿贝维克拉马等人[30]使用形式化模型检验方法验证多智能体协调环境中的负责任行为。他们的模型方案适用于多智能体场景，同时确保人机交互中的安全性、可控性与伦理行为。这一贡献也使其成为已识别模式中“信任与透明度”类别的一部分。

3. 无人机与区块链物流：配备区块链技术以实现安全可追溯供应链操作的人工智能无人机系统也见于文献。帕潘等人[9]演示了基于人工智能的无人机系统如何在不适宜进入区域检测人类压力信号，而[31]引入了RescueChain框架，结合区块链、车载雾计算与深度强化学习，提高紧急情况下的卸载与数据传输效率。韦丹斯等人[32]介绍使用集成YOLOv8的人工智能无人机自主检测灾难受害者并执行物资配送。他们提出一种改进的最优配置，相比默认参数显著提高了检测精度。类似地，艾伦与马祖姆德[33]提出AASAPS-HADR系统，集成无人机与人工智能进行航空勘测以评估损害、定位幸存者并协调应急路线。他们的实验提供了直接的经验证据，表明基于人工智能的感知（姿态识别+频率分析）可在小型无人机上执行以支持灾难分拣。

4. 网络平台：支持云的仪表板与基于网络的协调工具允许多个利益相关方实时管理任务分配、物流与志愿者协调。汉吉等人[34]提出一款灾难管理网络应用程序，通过共享数字接口协调危机地区的数据流与资源分配，即使在连接不稳定的区域也能运作[33]。

5. 实时物联网与机器人系统：物联网传感器与基于机器人的系统通过环境监测与自动化支持实时决策支持。[35]提出一种群体智能模型，使用机器人代理协调响应任务并管理灾难场景中的去中心化通信。

坎斯等人[36]推出Disastro，一个基于推特的灾难响应系统，将实时社交媒体帖子分类为“救援”与“捐赠”等可操作类别。这种自动分类使应急响应者能够在高速数据流中优先处理干预措施，特别是在动态环境条件下。类似地，蒙达尔等人[37]提出在移动机会网络中使用信息机器人，在传统基础设施失效时保持数据准确性与通信连续性。他们的系统达到百分之八十五的分类准确率，并通过验证与传播受影响地区的关键灾难信息显著改进任务协调。卡迪尔等人[38]通过将大数据技术应用于灾难阶段（准备、响应与恢复）提出危机分析的整体视角。通过利用移动数据、社交媒体、众包平台与物联网传感器，他们演示了人工智能驱动系统如何实时增强人口跟踪、资源分配与决策制定。他们的工作突出其在各种全球危机中的实际应用，同时通过人机混合模型解决隐私、数字包容与偏见缓解问题。

6. 协调模拟模型：数字孪生（例如“灾难城市数字孪生”[13]）展示了模拟资源、代理与地理相互依赖性如何改进资源分配决策。这些模拟使得在实际部署前能够进行主动任务优先级排序与分布式规划。

贡献与挑战：任务与资源协调模型提高了操作敏捷性、增强跨地域可扩展性并降低响应延迟。然而，在集成异构系统、确保低延迟通信以及校准多智能体系统间的信任方面仍存在挑战。此外，确保人工智能自动化规划循环中的人类监督以及建模代理相互依赖性，仍是构建自适应与韧性协调平台的关键研究前沿。

C.信任、透明度及人为因素

在决策关乎生死的灾难场景中，在人工智能系统中建立信任与可解释性至关重要。该类别涵盖人在回路模型、可解释人工智能技术以及促进伦理对齐和用户对自动化系统信心的框架。

1. 信任与透明度：透明交互设计是人机信任校准的关键。比洛博罗多娃与斯卡加-班杜罗娃[6]强调，可靠的灾难决策取决于对系统输出的信心。他们提出融合人类操作员与人工智能代理之间反馈循环的信任模型，以维持系统问责制与决策可追溯性。在医疗保健等关键场景中，类似模型已证明感知可靠性如何影响采纳决策[39]。海默等人[40]探索了增强人机团队共享心智模型与态势感知的策略。通过提高人工智能决策过程的透明度，他们的研究证明人类操作员能更好理解系统行为，从而减少过度依赖并做出更准确且贴合情境的决策。这强化了为高风险环境开发可信人工智能工具时认知对齐与界面设计清晰度的重要性。

2. 可解释人工智能（梯度加权类激活映射、最近邻范例）：可解释人工智能通过视觉或符号化解释增强预测的可解释性。胡默等人[41]探究了梯度加权类激活映射和最近邻范例等技术如何影响人类在安全关键任务中的决策。他们的发现表明，虽然解释能建立信心，但若与用户心智模型不符也可能误导用户。

3. 敏捷信任校准：奥卡穆拉与山田[42]提出自适应信任校准机制，根据观察到的人工智能性能与任务难度动态调整信任水平。这些模型通过调节用户对系统输出的参与度，防止过度依赖或使用不足，从而改进不断演变的灾难情境中的人机组队。范登博什与布朗克霍斯特[43]强调人工智能在军事行动等高风险环境中从基础助手向自适应队友的演进。他们的研究指出需要具备信任意识与主动性的人工智能系统，以增强态势感知、减轻偏见并适应动态团队环境，实现更有效的人机合作。海默等人[39]探索了旨在通过促进相互学习、用户适应性与决策透明度来增强灾难规划的自适应人工智能系统。他们确定了采纳成功的六大因素——包括互补性、时间效率与可解释性——论证了良好集成的人工智能可提升压力下关键决策时的信任度、准确性与韧性。

4. 人在回路模型：人在回路范式确保人类专业知识在人工智能支持的决策中保持核心地位。克希尔萨加等人[18]主张将领域专家纳入反馈循环，以便在快速灾难响应中为人工智能预测提供情境化解读并维护伦理标准。拉希德等人[44]同样强调在敏捷研究框架内集成人在回路以进行信任敏感设计。在高风险灾难场景中，确保负责任的人工智能行为同样至关重要。阿贝维克拉马等人[30]通过引入专为人机集体设计的模型检验框架推进了这一概念。他们的工作利用多智能体系统模型检验器验证基于无人机的灾难响应中的关键属性，如安全性、伦理健全性与可控性。该验证机制强化了问责制，并确保人工智能决策保持透明、符合伦理且与人类监督要求一致。

5. 隐私保护系统：隐私仍是人工智能驱动的灾难管理中的关键问题，尤其涉及敏感的地理位置、身份或健康数据时。拉希德等人[45]与金泰尔等人[46]提出了隐私感知架构，以平衡数据效用与法律伦理合规性。这些包括联邦感知模型和基于语音的交互平台，在辅助灾难恢复的同时维护机密性。

贡献与挑战：该类别通过嵌入伦理保障措施并使黑盒模型更易于最终用户理解，推动了灾难人工智能的发展。它贡献了在危机情境中建立信任、维护问责与保护隐私的框架。然而，在平衡模型透明度与性能、校准信任而不诱发过度依赖、以及在时间紧迫条件下确保隐私方面仍存在挑战。未来工作应优先考虑实际部署与纵向研究，以评估跨多样用户群体的持续可信度与可用性。

D.模拟与培训

模拟与培训框架作为关键环境，用于测试、优化人工智能系统及人类响应者在真实灾难恢复中的准备工作。通过复现复杂灾难动态，这些系统支持在受控但逼真的环境中进行迭代学习、算法压力测试以及增强人机协作。

1. 人工智能驱动的虚拟现实/增强现实环境：沉浸式虚拟现实与增强现实平台使响应者能在实际部署前与人工智能代理在灾难模拟中进行交互。海默等人[39]指出，人工智能增强的虚拟现实系统可提升心智模型对齐与准备度，使用户能更好预测人工智能行为并优化响应规划。阿拉贾布等人[47]提出一个集成人工智能的平台，旨在实现实时灾难管理与志愿者培训。通过将历史数据与机器学习算法相结合，该系统生成动态灾难响应计划，同时利用中央数据库优化资源分配。其虚拟现实志愿者培训平台在生成响应计划方面达到百分之八十五的准确率，在志愿者匹配方面实现百分之九十的有效率。另一种模拟方法由黄等人[48]提出，他们开发了基于无人机的决策与指挥平台，用于准实时三维测绘与态势感知。该系统通过集成雾计算、云计算与边缘计算来可视化危机区域并协调救援队伍，从而模拟灾难场景。该平台包含空间分析、路线规划与多源数据融合功能，形成能适应动态条件的数字化指挥架构。结果显示决策延迟减少百分之二十五，搜救效率提升百分之四十，彰显了其在灾难响应中的实际应用潜力。瓦格纳与鲁帕伊[2]提出了一个虚拟仿真框架，利用模拟环境生成合成灾难场景以开发与测试决策系统。他们的框架生成带标注的航空数据集，支持训练轻量级神经网络（如YOLOv3-Tiny）进行目标检测与分类。这些模型被嵌入观测代理（如无人机）中，使其能自主检测与定位目标并提供实时态势更新。该研究强调了在资源受限设备上执行这些任务的可行性，并突出了虚拟框架作为人工智能系统实际部署前安全且经济高效的准备平台的作用。蔡等人[49]通过与原住民政府参与式设计，共同开发人工智能驱动的灾难响应工具（包括聊天机器人与无人机），专注于模拟与培训。他们的聊天机器人支持通过文本、语音与图像进行损害报告，改进援助申请的文档记录，而集成人工智能的无人机支持野火控制与水质监测。该研究突出了具有文化敏感性、可扩展的灾难系统，可增强原住民社区的沟通、准备度与韧性。威尔切克[50]介绍了Ajna协作式增强现实系统，通过结合人工智能驱动的目标检测与跨多层环境的共享空间感知，支持紧急情境理解。其空间感知与感知共享等组件使团队能穿透墙壁定位人员与物体，将搜救任务时间减少百分之十五。尽管Ajna提升了协作与态势效率，但仍面临惯性测量单元漂移与户外限制等挑战。

2. 群体智能与无人机模拟：群体智能原理支撑分布式无人机协同救灾操作的模拟。格拉登斯等人[35]提出一个无人机框架，利用群体启发式算法在难以进入区域实现自适应救援，为自主代理与人类操作员提供有价值的训练场地。

3. 社会-物理感知模拟：融合社会与物理数据的混合模拟模型正成为复杂决策的测试平台。拉希德等人[45]提出社会-物理感知系统概念，模拟人机交互产生的集体智能——为了解灾区的通信动态、移动模式与基础设施状态提供洞察。范等人[13]提出“灾难城市数字孪生”，这是一个前瞻性模拟框架，整合人工智能与信息通信技术，以复现与分析灾难动态，改进规划与响应。该框架基于四个组件构建：多数据感知、数据集成与分析、多参与方博弈论决策以及动态网络分析。它支持可视化监测、预测建模与多元利益相关方协调，同时通过严肃游戏环境支持“假设”情景测试。

贡献与挑战：模拟平台通过在逼真环境中实现人工智能与人类代理间的迭代反馈，为更安全的灾难准备做出贡献。它们还具备跨场景泛化与培训响应者压力下决策能力的潜力。然而，挑战包括确保代理行为的真实性、模拟不可预测的人类响应以及实现跨多样环境的计算可扩展性。持续更新真实灾难数据对提升这些平台的保真度与相关性至关重要。

关键研究发现总结

本系统性综述识别并分析了五十一项同行评审研究，将人机使用模式归纳为四个主题类别：决策支持系统、任务与资源协调、信任透明度及人为因素、以及模拟与培训。这些类别源于对灾难响应背景下实证证据、概念框架与应用系统的严格综合。人机决策支持系统凸显了人工智能驱动的预测、多模态融合和认知增强与人类专业知识的融合。诸如人工智能灾难响应平台与灾难响应生成式预训练变换器等系统展示了迭代标注与实时危机规划能力，而决策论模型与基于知识图谱的预测工具则强调了人工智能在提升态势感知、减轻认知负荷与加速压力下决策方面的能力。然而，标注可扩展性、透明度及与人类认知对齐等挑战依然存在。

任务与资源协调侧重于通过人工智能集成规划、无人机与区块链驱动系统优化物流与人员配置。研究探索了使用多智能体马尔可夫决策过程的去中心化协调、应急物流决策支持以及通过物联网与机器人平台的实时分类。这些系统在提升操作敏捷性方面展现出潜力，但可扩展性、系统互操作性及自动化循环中的人类监督问题仍未解决。

信任透明度及人为因素聚焦于通过可解释人工智能、自适应信任校准、人在回路框架与隐私保护模型建立用户信心。关键贡献包括视觉解释技术（如梯度加权类激活映射）、无人机伦理行为的模型检验以及参与式人工智能设计以实现透明决策。尽管促进了信任，该领域工作仍面临平衡可解释性与性能、减轻过度依赖以及在时间紧迫条件下维护隐私等挑战。

模拟与培训框架作为灾难准备的真实测试平台。虚拟现实与增强现实系统、群体模拟以及诸如“灾难城市数字孪生”等数字孪生技术，为优化人工智能行为与培训人类响应者提供真实环境。这些平台支持协作响应规划、实时数据融合与场景测试。然而，在确保模型保真度、模拟压力下人类行为以及跨多样环境扩展方面仍存在局限。

总体而言，这些研究发现揭示：虽然人工智能能提升灾难恢复中的速度、精度与可扩展性，但负责任整合的关键在于透明度、以人为本的设计与跨学科协作。

未来方向与挑战

尽管取得显著进展，在灾难管理人机协作操作化方面仍存在若干开放挑战。首先，可扩展性与泛化能力仍然有限——许多系统在特定灾难类型的狭窄情境中测试，导致跨领域部署面临挑战。未来系统应采用模块化、可迁移的设计，能够适应动态灾难环境。其次，数据质量与可用性持续制约模型鲁棒性。实时与多模态数据流常存在噪声、不完整或涉及隐私敏感问题。未来研究必须优先发展鲁棒预处理技术、隐私保护数据集成以及用于训练验证的合成数据生成。第三，信任校准与可解释性仍处于发展初期。虽然可解释人工智能方法存在，但其在认知负荷与压力下的实际效能尚未完全明确。未来工作应在实际部署中评估可解释人工智能技术，并根据用户专业知识与情境紧迫性调整解释机制。此外，人在回路系统设计必须从静态监督模型演进为自适应组队框架，能够动态分配控制权、支持相互学习，并在不丧失问责制的前提下最小化依赖。集成伦理推理、价值对齐与负责任人工智能实践对于敏感高风险场景至关重要。

另一未来方向涉及将本文价值敏感框架与新兴人机交互范式（如范伯克尔等人[51]提出的间歇式、连续式与主动式交互）相衔接。这些范式拓展了人工智能系统超越传统回合式交互的用户参与方式。在决策快速且持续进行的灾难场景中，连续式与主动式系统能更好支持人类响应者。将所提出的使用模式整合到这些交互模式中可提供更广阔的设计空间，但也带来时序安排、用户注意力与干预相关性等方面的挑战。最后，必须加强跨学科协作。人工智能研究人员、应急管理人员、政策制定者与受影响社区的整合对于共同设计包容性、情境感知与可持续的灾难恢复系统至关重要。未来工作应聚焦纵向评估、实际部署与自适应框架，以确保在异构灾难场景中的鲁棒性。