設計對抗：LLM機器人協助分配前端指引
arXiv - Human-Computer InteractionCarmen Ng
提出一種前端指引模式，協助LLM機器人以可見、可爭議的方式分配有限協助，兼顧多元價值與模型不確定性。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
bounded calibration with contestability 模式
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此模式將協助分配限制在治理批准的可接受選項，並提供可爭議的決策通道，直接解決多元價值與LLM行為不確定性帶來的挑戰。
AI 重點 2
活躍模式可見性設計
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透過即時顯示當前優先策略，使用者能快速理解機器人決策，提升信任與使用者參與度，對於任何需要透明決策的教育科技系統都具有重要參考價值。
核心研究發現
- 1
提出「bounded calibration with contestability」模式，將協助優先順序限定於治理批准的可接受模式，避免隱性偏差。
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透過「活躍模式可見性」確保使用者在交互時能即時了解當前優先策略，提升透明度。
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允許「結果特定爭議通道」讓使用者在不改變全局規則的前提下，對特定決策提出異議。
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以多元價值與LLM不確定性為常態，模式避免靜默預設與過度可配置「價值設定」，減輕時間壓力下的負擔。
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透過公共廣場機器人案例說明模式可行性，並提出以可見性、程序合法性與可行性為核心的評估議程。
對教育工作者的啟發
實務教育工作者可借此模式設計機器人協助流程，先設定治理批准的優先模式，並在介面中明示當前模式與可爭議路徑，讓使用者在需要時能快速提出異議。此做法可降低自動化偏差風險，提升使用者信任與參與度。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Designing for Disagreement: Front-End Guardrails for Assistance Allocation in LLM-Enabled Robots
- 作者：
- Carmen Ng
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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