人工智能推荐决策是一种人类-自主团队合作形式,其中人工智能推荐系统向人类操作员推荐解决方案,而人类操作员则负责最终决策。本文旨在通过支持人类决策者的认知判断过程,增强能力。本文建议通过向决策者提供相关信息,让人工智能生成可能的行动方案,以此作为解释或诠释复杂人工智能模型的替代方案。研究结果表明,这种支持人类判断过程的技术在以下方面非常有效:(1)提高人类决策者的态势感知和任务性能;(2)校准他们对人工智能队友的信任;(3)减少对人工智能伙伴的过度依赖。此外,参与者还能确定人工智能的错误边界,这使他们能够知道何时以及何时不应依赖人工智能的建议。随后,总结了这些发现和相关结论,作为提高人类-人工智能团队非算法透明度的设计指南,以便将该指南应用到其他领域。