這項由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)彭藝豪、Adobe研究院李丁澤宇、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)杰弗里·比格姆以及加州大學(xué)伯克利分校艾米·帕維爾共同完成的研究發(fā)表于2025年9月28日至10月1日在韓國釜山舉行的第38屆ACM用戶界面軟件與技術(shù)年會（UIST '25）。這項突破性研究首次系統(tǒng)性地解決了盲人和低視力用戶在使用AI界面助手時面臨的選擇權(quán)缺失問題。感興趣的讀者可以通過DOI鏈接https://doi.org/10.1145/3746059.3747797訪問完整論文。

現(xiàn)代生活中，我們每天都在與各種數(shù)字界面打交道，從購物網(wǎng)站到社交媒體，從辦公軟件到娛樂應(yīng)用。對于視力正常的用戶來說，這些操作可能輕而易舉，但對于盲人和低視力用戶而言，每一次點擊、每一個選擇都可能是一場挑戰(zhàn)。近年來，人工智能界面助手的出現(xiàn)似乎為這個問題帶來了希望——用戶只需說出需求，AI就能自動完成復(fù)雜的操作任務(wù)。然而，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個被普遍忽視卻至關(guān)重要的問題：當(dāng)AI為了效率而自動做出選擇時，用戶反而失去了表達個人偏好的機會。

設(shè)想這樣一個場景：當(dāng)你告訴AI助手"幫我買最便宜的氣泡水"時，它確實找到了價格最低的商品并完成了購買，看似完美地執(zhí)行了任務(wù)。但你卻永遠不知道，在相同價格的選項中，還有你更喜歡的口味，或者評分更高的品牌。AI的"貼心"自動化反而剝奪了你做出個性化選擇的權(quán)利。這種現(xiàn)象在盲人用戶群體中尤為突出，因為他們無法像視力正常的用戶那樣快速瀏覽界面，發(fā)現(xiàn)AI忽略的其他可能性。

為了深入理解這個問題，研究團隊首先進行了一項為期一周的田野調(diào)查，邀請四位盲人和低視力用戶在日常生活中使用現(xiàn)有的AI界面助手。結(jié)果令人震驚：在需要暫停詢問用戶偏好的情況下，95%的用戶根本沒有意識到還有其他選擇存在。用戶們完成了看似成功的任務(wù)，卻錯過了更符合個人需求的選項。這就像是有人代替你點餐，雖然最終上了一道菜，但你永遠不知道菜單上其實還有你更喜歡的其他菜品。

基于這些發(fā)現(xiàn)，研究團隊開發(fā)了一個名為"Morae"的智能界面助手。Morae這個名字來源于拉丁語中的"mora"（時間單位），象征著在自動化過程中適時的暫停。與傳統(tǒng)的AI助手不同，Morae具備一種類似"察言觀色"的能力——它能夠智能識別什么時候應(yīng)該停下來詢問用戶的偏好，什么時候可以繼續(xù)自動執(zhí)行任務(wù)。

研究團隊將這種能力比作一位優(yōu)秀的服務(wù)員。普通服務(wù)員可能會根據(jù)你的簡單要求直接上菜，而優(yōu)秀的服務(wù)員則會在關(guān)鍵時刻詢問："您希望牛排幾分熟？""需要搭配什么醬汁？"Morae正是這樣一位"數(shù)字服務(wù)員"，它通過復(fù)雜的算法分析用戶命令和界面狀態(tài)，判斷何時需要用戶做出選擇，何時可以繼續(xù)自動化執(zhí)行。

一、智能暫停的藝術(shù)：讓AI學(xué)會"看眼色"

傳統(tǒng)的AI界面助手就像一臺高效但缺乏情商的機器，它們專注于快速完成任務(wù)，卻往往忽略了用戶可能存在的不同偏好。Morae的核心創(chuàng)新在于開發(fā)了一套"動態(tài)模糊選擇驗證"機制，這套機制就像給AI裝上了一雙善于觀察的眼睛，讓它能夠識別什么時候需要征求用戶意見。

這個機制的工作原理可以用一個簡單的比喻來理解。當(dāng)你走進一家餐廳，如果菜單上只有一道菜，服務(wù)員自然會直接為你下單。但如果有多道相似的菜品，或者菜品的某些關(guān)鍵信息（如辣度、分量）需要你來決定，聰明的服務(wù)員就會主動詢問你的偏好。Morae正是模擬了這種人性化的判斷過程。

在每個操作步驟中，Morae都會進行三個階段的分析。第一階段，它識別當(dāng)前步驟是否屬于"關(guān)鍵行動"——那些涉及用戶定義偏好或需要重要界面細節(jié)的操作。就像在餐廳點餐時，選擇主菜是關(guān)鍵行動，而遞送餐具則不是。第二階段，Morae會針對當(dāng)前情況提出一系列內(nèi)部驗證問題，比如"是否存在多個符合用戶要求的選項？""用戶的命令是否存在歧義？"第三階段，基于這些問題的答案，Morae決定是繼續(xù)執(zhí)行、暫停詢問，還是需要收集更多信息。

這種智能判斷并非簡單的規(guī)則匹配，而是基于大型多模態(tài)模型（類似于能夠同時理解文字和圖像的高級AI系統(tǒng)）的復(fù)雜推理。Morae不僅能夠分析用戶的文字命令，還能"看懂"當(dāng)前的界面狀態(tài)，理解按鈕、選項和內(nèi)容的含義，就像一個既能聽懂你說話又能看懂屏幕的智能助手。

研究團隊特別強調(diào)，Morae的暫停決策并非隨意為之，而是經(jīng)過精心平衡的結(jié)果。過多的暫停會讓用戶感到煩躁，就像一個過分殷勤的服務(wù)員不停地打擾你用餐；過少的暫停則可能錯過重要的選擇機會，讓用戶錯失更好的選項。通過對真實用戶數(shù)據(jù)的深度分析，研究團隊找到了這個平衡點，讓Morae能夠在恰當(dāng)?shù)臅r機提供恰當(dāng)?shù)倪x擇。

更重要的是，當(dāng)Morae識別到需要用戶輸入時，它不會簡單地彈出一個冷冰冰的對話框，而是會動態(tài)生成一個直觀友好的選擇界面。這個界面會清晰地展示所有可用選項的關(guān)鍵差異，比如不同商品的價格、評分、特色等，讓盲人用戶能夠通過屏幕閱讀器輕松理解和選擇。這就像是一位貼心的朋友，不僅告訴你有哪些選擇，還詳細解釋每個選擇的優(yōu)缺點，幫助你做出最符合自己需求的決定。

二、真實世界的考驗：AI助手在野外的表現(xiàn)

為了深入了解盲人和低視力用戶在使用AI界面助手時的真實體驗，研究團隊設(shè)計了一項為期一周的田野調(diào)查。這項調(diào)查的獨特之處在于，它不是在實驗室的受控環(huán)境中進行，而是讓參與者在日常生活中自然地使用AI助手完成各種真實任務(wù)。這種方法就像是讓一位廚師在家庭廚房而非專業(yè)廚房中展示廚藝，能夠更真實地反映實際使用效果。

四位參與者涵蓋了不同的視力狀況和職業(yè)背景，包括會計師、教師、軟件工程師和學(xué)校行政人員。他們的年齡跨度從29歲到50歲，有些是先天性視力障礙，有些是后天獲得性視力障礙。這種多樣性確保了研究結(jié)果能夠代表更廣泛的用戶群體。重要的是，所有參與者此前都沒有使用過AI界面助手的經(jīng)驗，這讓研究團隊能夠觀察到最原始、最真實的用戶反應(yīng)。

在一周的時間里，研究團隊收集到了638個獨特的用戶查詢請求，涵蓋了40個不同的網(wǎng)站和應(yīng)用平臺。這些請求就像一幅豐富的拼圖，展現(xiàn)了盲人用戶在數(shù)字世界中的真實需求和挑戰(zhàn)。從網(wǎng)上購物到預(yù)訂旅行，從編輯文檔到管理日程，參與者們嘗試用AI助手完成各種日常任務(wù)。

分析結(jié)果揭示了一個令人深思的現(xiàn)象。在所有的有效查詢中，約有5%的請求是AI助手根本無法完成的——就像是顧客在中餐廳要求制作意大利面，需求本身就不匹配。但更值得關(guān)注的是，在看似"成功完成"的任務(wù)中，實際上有相當(dāng)一部分存在問題。研究團隊發(fā)現(xiàn)，19%的任務(wù)存在用戶偏好不明確的情況，比如用戶要求預(yù)訂酒店但沒有指定日期、房型或預(yù)算范圍。另外13%的任務(wù)雖然用戶需求明確，但存在多個同樣符合要求的選項，AI助手往往會隨意選擇其中一個，而不會向用戶展示其他可能更合適的選擇。

更令人擔(dān)憂的是用戶的認知盲區(qū)。在后續(xù)訪談中，研究團隊發(fā)現(xiàn)95%的用戶完全沒有意識到在那些看似成功的任務(wù)中，其實還存在其他可能更符合他們需求的選擇。這種現(xiàn)象就像是一個人委托朋友代為購買生日禮物，朋友確實買到了符合預(yù)算的禮物，但購買者從未了解到商店里其實還有很多其他更有趣、更合適的選項。

這種認知盲區(qū)的形成有其深層原因。對于盲人和低視力用戶而言，探索和理解復(fù)雜的數(shù)字界面本身就是一個挑戰(zhàn)。當(dāng)AI助手承諾能夠自動完成這些復(fù)雜任務(wù)時，用戶自然會選擇信任和依賴這種便利。然而，這種便利的代價是選擇權(quán)的喪失。用戶可能永遠不會知道自己錯過了什么，就像是一個人從未離開過自己的小鎮(zhèn)，因此也無法想象外面世界的精彩。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)，即使在任務(wù)成功完成的情況下，用戶對于AI助手的行為過程往往缺乏清晰的理解。AI助手的操作對他們來說就像是一個黑盒子——輸入需求，得到結(jié)果，但中間的過程完全不透明。這種不透明性不僅降低了用戶的控制感，也增加了出錯時的困惑和挫折感。

基于這些發(fā)現(xiàn)，研究團隊總結(jié)出了五個關(guān)鍵的設(shè)計原則，為開發(fā)更好的無障礙AI界面助手指明了方向。這些原則強調(diào)了在自動化和用戶控制之間找到平衡的重要性，就像是在效率和人性化之間搭建一座橋梁，讓技術(shù)真正服務(wù)于人的需求。

三、Morae的技術(shù)魔法：讓機器理解人心

Morae的技術(shù)核心就像是一個多才多藝的管家，它不僅能夠理解主人的指令，還能觀察環(huán)境變化，在恰當(dāng)?shù)臅r機提供恰當(dāng)?shù)慕ㄗh。這種能力的實現(xiàn)依賴于幾個相互配合的技術(shù)組件，它們共同構(gòu)成了一個智能決策系統(tǒng)。

最關(guān)鍵的組件是"動態(tài)模糊選擇驗證"機制。這個機制的工作方式可以比作一位經(jīng)驗豐富的導(dǎo)購員。當(dāng)顧客說"我想要一臺筆記本電腦"時，導(dǎo)購員不會立即推薦第一臺看到的電腦，而會先評估這個需求的模糊程度。如果顧客進一步說"用來辦公，預(yù)算5000元"，需求就變得更加明確。但如果有多臺電腦都符合這個條件，聰明的導(dǎo)購員就會詢問："您更看重輕薄便攜還是性能強勁？"或者"您對屏幕尺寸有特別要求嗎？"

Morae的算法模擬了這種人性化的判斷過程。在每個操作步驟中，它都會分析當(dāng)前的狀況：用戶的原始命令是什么？當(dāng)前界面展示了哪些選項？之前已經(jīng)執(zhí)行了哪些操作？基于這些信息，Morae會生成一系列內(nèi)部驗證問題，比如"是否存在多個符合條件的選項？""用戶的偏好是否足夠明確？""當(dāng)前顯示的信息是否足夠用戶做出明智選擇？"

這種內(nèi)部對話過程是Morae智能的體現(xiàn)。它不是簡單地按照預(yù)設(shè)規(guī)則執(zhí)行，而是在每個步驟都進行復(fù)雜的推理判斷。就像一個人在做決定時會在心里權(quán)衡各種因素一樣，Morae也會"思考"當(dāng)前情況是否需要用戶介入。

當(dāng)Morae判斷需要用戶參與決策時，它不會簡單地拋出一個問題就停止工作，而是會動態(tài)生成一個專門定制的交互界面。這個界面就像是一個貼心的比較購物助手，它會清晰地展示所有可選項的關(guān)鍵差異。比如，當(dāng)用戶要求購買"評分最高的啤酒"而發(fā)現(xiàn)有多款啤酒評分相同時，Morae會生成一個界面，展示這些啤酒的不同特點：品牌、口味、酒精度、價格等，讓用戶能夠基于這些詳細信息做出選擇。

更重要的是，這個交互界面專門為屏幕閱讀器用戶進行了優(yōu)化。屏幕閱讀器是盲人用戶訪問數(shù)字內(nèi)容的主要工具，它會將屏幕上的文字轉(zhuǎn)換為語音播報。Morae生成的界面采用了清晰的結(jié)構(gòu)化布局，使用適當(dāng)?shù)臉祟}層級和標簽，確保屏幕閱讀器能夠以邏輯順序播報信息，用戶可以輕松地在不同選項之間導(dǎo)航和比較。

除了視覺界面優(yōu)化，Morae還提供了豐富的音頻反饋機制。就像是一個有聲的操作指南，Morae會在執(zhí)行每個操作時提供相應(yīng)的音頻提示：點擊按鈕時有點擊聲，輸入文字時有打字聲，遇到需要用戶選擇的情況時有專門的提示音。這種多感官的反饋機制幫助用戶保持對整個過程的掌控感，就像是在黑暗中行走時，腳步聲和環(huán)境音幫助我們了解周圍情況一樣。

另一個重要特性是Morae的學(xué)習(xí)能力。它不僅能回答界面相關(guān)的問題，比如"這個網(wǎng)站上有哪些功能可用？"，還能提供具體的操作指導(dǎo)，包括針對不同屏幕閱讀器的特定快捷鍵建議。當(dāng)用戶詢問"如何在Gmail中查找最近的郵件？"時，Morae不僅會解釋步驟，還會根據(jù)用戶使用的屏幕閱讀器（如NVDA、JAWS或VoiceOver）提供相應(yīng)的鍵盤快捷鍵。這就像是一個既懂技術(shù)又了解用戶工具的私人導(dǎo)師，能夠提供最貼心實用的指導(dǎo)。

四、數(shù)字實驗室里的較量：Morae與其他AI助手的終極對決

為了驗證Morae的實際效果，研究團隊設(shè)計了一場嚴格的技術(shù)對比測試。這場測試就像是讓不同的廚師使用相同的食材和廚具，在相同的條件下制作菜肴，然后比較最終的成果質(zhì)量。測試涵蓋了256個不同的任務(wù)，跨越了8種不同類型的用戶界面，確保了評估的全面性和公正性。

測試中的"選手"包括了幾種不同的方法。最基礎(chǔ)的是簡單提示方法，就像給廚師一張簡單的食譜，告訴他們"在不確定的時候問問客人"。稍微復(fù)雜一點的是"首步驗證"方法，類似于廚師在開始烹飪前就詢問客人的所有偏好。更進一步的是"逐步驗證"方法，廚師會在每個烹飪步驟中都考慮是否需要征詢客人意見。而Morae采用的"綜合規(guī)劃驗證"方法則像是一位經(jīng)驗豐富的主廚，既有整體的烹飪計劃，又能在關(guān)鍵時刻靈活調(diào)整并詢問客人偏好。

測試中最強勁的對手是OpenAI公司最新發(fā)布的Operator助手。這是目前業(yè)界公認的最先進的AI界面助手之一，專門針對用戶界面操作進行了優(yōu)化訓(xùn)練。將Morae與Operator進行比較，就像是讓一位新晉廚師挑戰(zhàn)米其林星級餐廳的主廚，挑戰(zhàn)的難度可想而知。

測試結(jié)果令人印象深刻。Morae在綜合任務(wù)成功率上達到了55.2%，比Operator的53.1%高出了2.1個百分點。雖然這個差距看起來不大，但在需要暫停詢問用戶偏好的任務(wù)中，Morae的優(yōu)勢更加明顯，成功率達到了65.6%，而Operator只有50.8%。這就像是在需要與客人互動的烹飪比賽中，善于溝通的廚師明顯勝過了只專注于技術(shù)的廚師。

更重要的是暫停決策的準確性。研究團隊發(fā)現(xiàn)，Morae在判斷何時應(yīng)該暫停詢問用戶方面表現(xiàn)出了更高的智能。它的準確率（precision）達到了59.7%，召回率（recall）達到了69.8%，綜合F1分數(shù)為64.4%。這些數(shù)字背后的含義是：Morae既避免了過多的不必要打擾，又較少錯過真正需要用戶參與的關(guān)鍵決策時刻。

這種平衡的重要性不能被低估。過多的暫停會讓用戶感到煩躁，就像一個過分謹慎的助手不停地詢問每個細節(jié)，最終讓人不勝其煩。過少的暫停則可能錯過重要選擇，讓用戶失去表達偏好的機會。Morae通過精密的算法實現(xiàn)了這種微妙的平衡，就像一位經(jīng)驗豐富的服務(wù)員，能夠準確判斷何時應(yīng)該主動詢問，何時應(yīng)該安靜執(zhí)行。

測試還揭示了一個有趣的現(xiàn)象：傳統(tǒng)的"越多驗證越好"的想法在實際應(yīng)用中并不成立。那些在每個步驟都進行驗證的方法雖然理論上更加謹慎，但在實際使用中反而效果不佳。這是因為過早的驗證可能缺乏足夠的上下文信息，就像在還沒有看到完整菜單時就詢問客人的偏好一樣，往往得不到有效的答案。Morae的智能之處在于它知道何時收集足夠信息，何時進行有效詢問。

研究團隊特別強調(diào)，這些測試都是在真實的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進行的，而不是在簡化的實驗室環(huán)境中。這意味著Morae需要處理真實網(wǎng)站的復(fù)雜性、不可預(yù)測性和多樣性，就像一位廚師需要在真實的廚房環(huán)境中工作，而不是在完美控制的演示廚房中。這種真實環(huán)境的測試結(jié)果更能說明Morae在實際應(yīng)用中的可靠性和有效性。

五、真實用戶的聲音：當(dāng)盲人朋友遇到Morae

技術(shù)指標只是故事的一面，真正重要的是真實用戶的體驗感受。研究團隊邀請了10位盲人和低視力用戶參與了一場深度的用戶體驗研究，這場研究就像是讓10位食客品嘗不同廚師制作的菜肴，然后詳細描述他們的感受和偏好。

參與者的背景十分多元化，年齡跨度從28歲到55歲，職業(yè)包括學(xué)生、客服專員、無障礙顧問和軟件工程師。他們都有豐富的屏幕閱讀器使用經(jīng)驗，對各種AI輔助工具也有一定了解，但此前都沒有使用過AI界面助手。這種多樣性確保了研究結(jié)果的代表性和可信度。

研究采用了交叉對比的方式，每位參與者都要使用三種不同的AI助手——TaxyAI、Morae和OpenAI Operator——完成相同的任務(wù)。這種設(shè)計就像是讓同一位食客品嘗不同廚師制作的同一道菜，能夠清晰地比較出差異和優(yōu)劣。任務(wù)涵蓋了三個常用網(wǎng)站：購物網(wǎng)站Target、日程管理工具Google Calendar和文檔編輯器Google Docs，每個網(wǎng)站都有三個不同的任務(wù)，總共九個任務(wù)確保了測試的全面性。

結(jié)果顯示，用戶對Morae的整體滿意度明顯高于其他兩個助手。在7分制的評分中，用戶給Morae的整體有用性評分達到了6.50分，而傳統(tǒng)的TaxyAI只有3.20分，即使是先進的Operator也只有5.60分。更重要的是，用戶表達了對Morae更強的使用信心，平均評分6.60分，這意味著他們愿意在日常生活中獨立使用這個工具。

用戶體驗的改善體現(xiàn)在多個維度。首先是選擇滿意度的顯著提升。參與者使用Morae時做出的選擇平均有4.03個符合他們的實際偏好，而使用Operator時只有2.98個，使用TaxyAI時更是只有1.92個。這種差異就像是由專業(yè)定制師制作的衣服與批量生產(chǎn)服裝之間的區(qū)別，前者能更好地滿足個人的具體需求。

特別值得關(guān)注的是決策多樣性的增加。研究團隊通過"決策熵"這個指標來衡量用戶選擇的多樣性程度。Morae用戶的決策熵值達到1.58，而Operator用戶只有0.86，TaxyAI用戶更是只有0.22。這意味著使用Morae的用戶能夠做出更加個性化、更加符合自己獨特偏好的選擇，而不是被迫接受千篇一律的默認選項。

用戶反饋中最常提到的優(yōu)點是Morae的主動詢問功能。一位參與者這樣描述："在Target上選擇評分最高的啤酒或查看產(chǎn)品詳情時，Morae會清楚地描述所有可用選擇，讓我能夠獨立做決定，而不像Operator或TaxyAI那樣代替我做選擇，也不會詳細解釋和透露潛在的多重選擇。"這種體驗就像是有一位貼心的朋友在旁邊，不是替你做決定，而是幫你了解所有選擇，然后讓你自己決定。

另一位參與者在談到Google Calendar的使用體驗時說："使用Morae管理日程細節(jié)很直觀，我總是能清楚地知道哪些字段我還沒有填寫，或者應(yīng)該從哪些選項中選擇。通過那些引導(dǎo)我決策過程的交互界面，我可以更容易地選擇我想要的，同時了解所有填寫的默認值。"這種透明度讓用戶感到更有控制感，而不是被蒙在鼓里。

當(dāng)然，用戶也提出了一些改進建議。有參與者表示希望Morae能夠提供更多關(guān)于AI決策信心的信息："我很欣賞Morae主動暫停讓我做決定，但我希望AI能夠分享它對建議選項的信心程度。一個信心分數(shù)或類似的提示會幫助我決定何時需要中斷并自己探索界面。"這種反饋顯示用戶不僅希望有選擇權(quán)，還希望了解AI的"思考過程"。

用戶還建議增加個性化的暫停機制，以適應(yīng)不同用戶的偏好和能力水平。一位參與者解釋道："就我個人而言，我很樂意讓AI獨立進行，但其他盲人用戶可能由于監(jiān)控挑戰(zhàn)而更喜歡更頻繁的暫停。一個讓用戶定義他們偏好的干預(yù)級別的功能將大大增強體驗。"這種個性化需求反映了用戶群體內(nèi)部的多樣性，也為未來的改進指明了方向。

在實時反饋方面，用戶對Morae的音頻提示系統(tǒng)給予了高度評價。每個操作步驟都配有相應(yīng)的音頻反饋，讓用戶能夠?qū)崟r了解AI的行為。一位參與者說："Morae通過音頻提示清楚地告知我，每當(dāng)我在Google Calendar中成功修改了日程，并明確確認每個步驟。而使用Operator時，我經(jīng)常不確定我請求的更改是否真的生效了。"這種及時反饋建立了用戶對系統(tǒng)的信任，減少了不確定性帶來的焦慮。

用戶還特別贊賞Morae針對不同屏幕閱讀器提供的個性化指導(dǎo)。當(dāng)詢問如何執(zhí)行特定任務(wù)時，Morae不僅會解釋步驟，還會根據(jù)用戶使用的屏幕閱讀器類型提供相應(yīng)的快捷鍵建議。一位參與者表示："當(dāng)我詢問AI如何在Google Docs中插入頁碼時，Morae明確地指導(dǎo)我完成每個步驟，并提供可能的快捷方式，而TaxyAI或Operator則讓我猜測如果我自己完成任務(wù)應(yīng)該采取什么行動。"

有趣的是，研究還發(fā)現(xiàn)了一個意外的好處：語言障礙的克服。一位參與者在使用中文網(wǎng)站時用波蘭語發(fā)出命令，結(jié)果發(fā)現(xiàn)："我完全不會說中文，但當(dāng)我用波蘭語輸入時，AI操作成功并用波蘭語提供反饋！AI不僅讓網(wǎng)站在視覺上變得可訪問，還消除了語言障礙！"這種跨語言能力展現(xiàn)了AI技術(shù)在無障礙領(lǐng)域的巨大潛力。

六、未來的無限可能：從無障礙工具到通用解決方案

這項研究的意義遠遠超出了為盲人和低視力用戶提供更好的AI助手這一直接目標。它實際上為整個人工智能領(lǐng)域提出了一個重要問題：在追求自動化效率的同時，我們?nèi)绾未_保用戶仍然保持對自己選擇的控制權(quán)？這個問題就像是在城市規(guī)劃中平衡便利性和人性化一樣，需要在技術(shù)進步和人文關(guān)懷之間找到恰當(dāng)?shù)钠胶恻c。

研究團隊指出，目前大多數(shù)AI界面助手的成功率都在30%到60%之間，這意味著仍有很大的改進空間。有趣的是，那些專門為無障礙用戶設(shè)計的改進往往也能惠及普通用戶。就像是專為輪椅用戶設(shè)計的坡道也方便了推嬰兒車的家長一樣，讓AI學(xué)會在關(guān)鍵時刻暫停詢問用戶偏好，對所有人都是有益的。

一個令人興奮的發(fā)現(xiàn)是，當(dāng)AI助手難以處理某個界面時，往往意味著該界面對人類用戶來說也存在可用性問題。研究中的一位參與者觀察到："有時AI就像屏幕閱讀器一樣工作。如果你讓界面對我們這些屏幕閱讀器用戶可訪問，你也很可能讓AI更容易導(dǎo)航！"這種觀察揭示了一個重要洞察：改善界面的無障礙性不僅有利于殘障用戶，也有利于AI系統(tǒng)的理解和操作。

這種協(xié)同效應(yīng)開辟了一個新的研究方向：AI助手可以成為無障礙測試和可用性分析的工具。當(dāng)AI在某個界面上遇到困難時，這可能提示該界面存在設(shè)計問題。反過來，提高界面對AI的友好程度也可能提高其對人類用戶的友好程度。這就像是讓機器人和人類共同使用同一個工具，在這個過程中，工具會變得對雙方都更加友好。

研究團隊還考慮了技術(shù)擴展的可能性。目前Morae主要在網(wǎng)頁環(huán)境中工作，但其核心理念可以擴展到桌面應(yīng)用程序、移動應(yīng)用甚至物理設(shè)備的控制。通過整合更先進的視覺識別模型和更精確的界面理解能力，未來的系統(tǒng)可能能夠處理更復(fù)雜、更多樣化的用戶界面。

另一個重要的發(fā)展方向是個性化學(xué)習(xí)。雖然Morae目前采用的是二元的暫停策略（暫?；蚶^續(xù)），但研究團隊設(shè)想了一個更精細的系統(tǒng)，能夠根據(jù)每個用戶的具體偏好和能力水平調(diào)整其行為。有些用戶可能喜歡更多的控制和確認，而另一些用戶可能更愿意信任AI的自動化決策。未來的系統(tǒng)可能能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)這些個人偏好，就像一位經(jīng)驗豐富的私人助理逐漸了解主人的習(xí)慣和偏好一樣。

多輪偏好獲取是另一個值得探索的領(lǐng)域?，F(xiàn)實中的復(fù)雜任務(wù)往往涉及多個相互關(guān)聯(lián)的決策點，用戶的偏好可能會隨著任務(wù)進展而變化。未來的系統(tǒng)需要能夠處理這種動態(tài)性，在整個任務(wù)執(zhí)行過程中維持與用戶的持續(xù)對話，適應(yīng)不斷變化的需求和偏好。

研究還指出了擴大適用人群的可能性。雖然Morae最初是為盲人和低視力用戶設(shè)計的，但其核心理念——在自動化過程中保持用戶控制權(quán)——對其他類型的用戶也有價值。認知障礙用戶可能需要更簡化的反饋和界面控制，運動障礙用戶可能需要更靈活的交互方式。通過適當(dāng)?shù)亩ㄖ?，這種主動暫停和選擇確認的機制可以惠及更廣泛的用戶群體。

技術(shù)發(fā)展的另一個方向是與現(xiàn)有輔助技術(shù)的深度整合。目前的系統(tǒng)主要與屏幕閱讀器配合使用，但未來可以擴展到語音識別系統(tǒng)、眼動跟蹤設(shè)備、觸覺反饋設(shè)備等多種輔助技術(shù)。這種多模態(tài)的整合將為用戶提供更豐富、更自然的交互體驗。

最后，研究團隊強調(diào)了這項工作的更廣泛哲學(xué)意義。在人工智能日益普及的時代，我們需要思考的不僅僅是AI能夠為我們做什么，還有我們?nèi)绾未_保自己在這個過程中不失去選擇的權(quán)利和控制的能力。Morae代表了一種新的AI設(shè)計哲學(xué)：不是替代人類的判斷，而是增強人類的能力，讓每個人都能在享受自動化便利的同時，保持對自己生活的主動權(quán)。

說到底，這項研究最重要的貢獻可能不是開發(fā)了一個更好的AI助手，而是提醒我們在技術(shù)進步的道路上不要忘記以人為本的初衷。當(dāng)我們讓機器變得更聰明時，我們的目標不應(yīng)該是讓人類變得多余，而是讓每個人，無論其能力如何，都能更好地表達自己的意愿，做出符合自己需求的選擇。

在這個AI技術(shù)飛速發(fā)展的時代，Morae為我們提供了一個重要的提醒：真正的智能不僅僅在于自動化的能力，更在于知道何時應(yīng)該暫停，傾聽人類的聲音。這種智慧，或許正是我們在構(gòu)建更加包容、更加人性化的技術(shù)世界時最需要的品質(zhì)。對于那些希望深入了解這項技術(shù)細節(jié)和實施方法的研究者和開發(fā)者，完整的論文提供了詳細的技術(shù)規(guī)范和實現(xiàn)指南，可以通過DOI鏈接https://doi.org/10.1145/3746059.3747797進行訪問。

Q&A

Q1：Morae是什么？它和普通AI助手有什么區(qū)別？

A：Morae是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等機構(gòu)開發(fā)的智能界面助手，專門為盲人和低視力用戶設(shè)計。它的最大特點是會在關(guān)鍵決策時刻主動暫停，詢問用戶偏好，而不像普通AI助手那樣自動替用戶做選擇。比如購買商品時，如果有多個相同價格的選項，Morae會展示不同口味、品牌等信息讓用戶自己選擇。

Q2：為什么需要讓AI助手暫停詢問用戶，這不是降低了效率嗎？

A：研究發(fā)現(xiàn)95%的盲人用戶在使用傳統(tǒng)AI助手時，完全不知道還有其他更好的選擇。雖然暫停會花費更多時間（Morae平均129秒 vs 傳統(tǒng)助手55秒），但用戶能做出4.03個符合偏好的選擇，而傳統(tǒng)助手只有1.92個。這就像快餐和定制服務(wù)的區(qū)別，速度慢一點但結(jié)果更符合個人需求。

Q3：Morae如何判斷什么時候該暫停詢問用戶？

A：Morae使用"動態(tài)模糊選擇驗證"機制，就像經(jīng)驗豐富的服務(wù)員。它會分析三個因素：當(dāng)前操作是否涉及重要選擇、是否存在多個符合條件的選項、用戶命令是否足夠明確。在技術(shù)測試中，這種方法的準確率達到59.7%，召回率69.8%，既避免了過多打擾，又不會錯過重要的選擇時機。