从语言学角度来看，“信任”可以拆分，但有条件，首先从语源学上确实可分离，“信”侧重于认知层面——相信、认为可靠、不怀疑（"信以为真"），“任”侧重于行为层面——托付、委任、承担责任（"任命""任职"）。在先秦汉语中，"信"与"任"常分用，《论语》："与朋友交而不信乎"（诚信），《尚书》："任官惟贤材"（委任），"信任"作为并列复合词，大约是汉代以后才固定下来。但在现代汉语中，"信任"已高度词汇化，整体表示"相信而敢于托付"的心理状态，强行拆分会损失其整体性语义。从哲学/心理学视角来看，信（Trust as belief）意味着认知信任——认为对方有能力、善意，任（Trust as reliance）意味着行为信任——愿意依赖、暴露脆弱性。哲学家Annette Baier曾区分"依赖的意愿"与"可靠的预期"，与此暗合。

人-智能体（Human-Agent）信任是一个非常有前沿性的研究方向，可以从"信"与"任"的维度进行有价值的拆解，如此一来，将对人-智能体协同研究框架顶层设计会很有帮助。

信（Belief/Confidence）——认知维度有三个核心问题：①能力可信度，具体表现为智能体能否正确完成任务？（准确性、可靠性）；②意图可信度，具体表现为智能体是否"理解"我的目标？（目标对齐）；③过程透明度，具体表现为我能否理解它的决策逻辑？（可解释性）其测量指向用户对系统能力的主观概率评估。

任（Reliance/Delegation）——行为维度也有三个核心问题：①依赖意愿，具体表现为是否愿意让智能体自主决策？（自动化偏好）；②控制让渡，具体表现为是否愿意减少监督？（监督频率、干预阈值）；③风险承担，具体表现为是否愿意在关键场景使用？（使用场景广度）其测量指向用户实际行为上的依赖程度。

与人人信任不同，人-智能体信任具有特殊性，HAT（Human-Agent Trust）常出现 "信而不任" 或 "任而不信" 的解耦现象：高信低任，如认可AI诊断能力，但坚持人工复核，往往源于责任归属焦虑、制度约束；低信高任，因懒惰或认知负荷而过度依赖，常常因为自动化偏见、技能退化恐惧而形成。这也恰恰证明"信"与"任"在人机语境下并非必然联动，拆分研究具有独特价值。

对人机互信研究的概念框架可采用 "信→任"转化模型：系统特征 → 信（认知评估）→ 情境调节 → 任（行为意向）→ 实际依赖；

人机互信测量设计方面，“信”可采用类Likert量表（如"我相信系统能正确处理X类问题"），“任”采用行为指标（如任务分配比例、干预等待时间、故障容忍阈值）；

 人机互信调节变量应关注任务关键性（criticality），越是关键，"信→任"转化率越低；失败模式，假阴性vs假阳性对"信"和"任"的损伤不对称；可修复性，能否撤销/修正影响"任"的意愿。

人机互信相关理论研究需要从理论框架构建、核心要素提炼、现实问题揭示、技术干预路径四个层面展开。它们共同构成了人机互信研究的演进脉络，既涵盖基础理论，也涉及实践挑战与解决方案。以下逐一解析并关联：

Lee与See的综述是人机信任领域的奠基性工作，核心贡献是将“信任”这一抽象概念操作化为可观测的维度，提出信任的三个关键维度：

• 绩效（Performance）：用户对智能体“能否有效完成任务”的信心（如准确性、可靠性、效率）。如导航软件能否快速规划最优路线。

• 过程（Process）：用户对智能体“如何达成目标”的理解（如决策逻辑的透明度、可预测性）。如医疗诊断AI是否解释“为何判断患者患肺炎”。

• 目的（Purpose）：用户对智能体“目标是否与自身一致”的感知（如是否以用户利益为核心，而非隐藏议程）。例如，推荐算法是单纯迎合偏好，还是引导用户接触多元信息。

意义：该框架首次系统区分了信任的不同来源，为后续研究提供了“测量信任”的坐标系——信任不足或过度可能源于某一维度的失衡（如高绩效但低过程透明，可能导致用户因不理解而怀疑）。

Mayer等人在组织行为学中提出的信任三要素模型（能力、善意、诚信），被证明可迁移至人机交互场景，为人机信任提供了更具体的“评价清单”：

• 能力（Ability）：智能体具备完成特定任务的技能与资源（对应Lee的“绩效”维度）。例如，自动驾驶系统需具备识别复杂路况的能力。

• 善意（Benevolence）：智能体的行为以用户利益为导向，而非仅追求自身目标（对应Lee的“目的”维度）。例如，教育类AI是否优先提升学生能力，而非诱导付费。

• 诚信（Integrity）：智能体的行为符合明确的原则或承诺（如伦理规范、用户设定的规则）（部分对应“过程”维度）。例如，金融风控AI是否遵守“不歧视特定群体”的设定。

意义：三要素模型将抽象的“信任”转化为可设计的属性——开发者可通过增强智能体的能力（提升性能）、展现善意（明确用户中心目标）、遵守诚信（透明规则）来培养信任。

Dzindolet等人通过实验发现，人类面对自动化系统（如早期AI）时，常表现出“自动化偏见”（Automation Bias）：即倾向于过度依赖系统建议，甚至忽视自身判断或系统错误。这种“过度信任”会导致风险（如医疗误诊、航空事故中忽视系统误报）。

机制解释：

• 人类对“机器”的认知存在“能力刻板印象”（认为机器比人更客观、无情绪干扰）；

• 系统的高绩效（如长期准确）会强化用户的“信任惯性”，导致对错误的敏感性下降。

意义：该研究揭示了人机信任的“双刃剑”特性——信任不足（用户拒绝使用）和过度信任（用户盲目服从）均有害，需找到“合理信任”的平衡点。

Yin等人针对“过度信任”与“信任崩塌”问题，提出可解释AI（XAI）是修复与调节信任的关键工具。其核心逻辑是：

• 当智能体出错时（如推荐系统推送错误信息），仅告知“结果错误”会破坏信任；若通过XAI解释“错误原因”（如数据偏差、逻辑漏洞），用户能理解问题的偶然性或系统性，从而保留对智能体的基本信任。

• 日常使用中，XAI通过“过程透明”（如展示决策依据）帮助用户形成合理预期，避免因“黑箱”导致的过度信任（如用户知道AI的局限性后，会更主动监督）。

实验支持：Yin的团队发现，提供解释的智能体在出错后，用户信任恢复速度比无解释的智能体快30%以上。

意义：该研究将“信任管理”从“被动接受”转向“主动调节”，通过技术手段（XAI）实现信任的动态平衡，为人机协作的可靠性提供了工程化方案。

这四项研究共同构建了“理论框架→核心要素→现实问题→技术解决”的完整链条：

• Lee & See的框架为信任研究提供了“分类地图”；

• Mayer的三要素为信任评价提供了“具体指标”；

• Dzindolet揭示了“过度信任”的风险，指出“合理信任”的必要性；

• Yin则通过XAI给出了“如何调节信任”的技术方案。

实践启示：设计可信人-AI协同时，需同时关注：提升绩效（确保能力可靠）、增强过程透明（通过XAI解释逻辑）、明确目的一致性（避免隐藏议程）、警惕过度信任（通过用户教育或系统提示风险），最终实现“用户能理解、敢依赖、会监督”的人机关系。