arXiv cs.AI· Indu Panigrahi, Tal August·· 1 天前AI 评分31
研究：AI 在跨学科研究中既缓解又加剧“未知的未知”难题
"I don't know what I don't know": Exploring the Benefits and Challenges of AI in Interdisciplinary Research
AI 导读
一项针对跨学科研究者的调研（N=62）与访谈（N=23）发现，AI 既能帮助研究者快速了解陌生领域，也会制造“已理解”的错觉，而研究者往往缺乏识别这种错觉的专业直觉。作者据此建议 AI 系统应支持而非自动化跨学科协作，提供学习支架并保留多来源交叉验证的途径。
正文 · AI 翻译
摘要：跨学科研究被广泛赞誉为有益于社会，但也给跨越学科边界的研究人员带来了独特的挑战。尽管 AI 系统在研究任务中的可用性和使用量迅速增长，但很少有工作研究 AI 系统如何影响跨越陌生学科的工作流程。通过对跨学科研究人员的问卷调查（$N=62$）和后续访谈（$N=23$），我们描述了 AI 在跨学科研究工作流程中面临的独特挑战与机遇。参与者既将 AI 视为“未知的未知”这一普遍挑战的解决方案，也视为其加剧因素：AI 系统可以促进对新研究领域的广泛认知，但也可能提供一种理解的错觉。关键在于，参与者缺乏发现这些错觉所需的专业知识和直觉。我们的发现促使我们将重点放在设计 AI 系统上，以支持而非自动化跨学科协作、搭建学习机会的支架，并纳入资源间三角验证的途径。
| 评论： | 预印本 |
| 主题： | 人机交互（cs.HC）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.15121 [cs.HC] |
| （或 arXiv:2611.15121v1 [cs.HC] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.15121 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Indu Panigrahi [查看电子邮件]
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2026年11月11日星期三 06:58:39 UTC（758 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org