嶺大：AI接管座艙工作反增機師心理疲勞 航空駕駛艙作場景 研「人機衝突」風險
發佈時間：07:30 2026-08-07 HKT
人工智能（AI）逐步應用在飛機座艙，人機互動再次成為航空安全的課題。嶺南大學心理學系以航空駕駛艙作為研究場景，發現盲目提高AI的自主權，甚至容許在緊急狀況主動接管，或削弱機師對工作的掌握，更增加心理疲勞，加劇「人機衝突」的風險。負責學者直言AI能力越強，越不能忽視人機互動問題，建議要按工作負荷與機師狀態動態分工，機師亦應有權延後或拒絕交接。
嶺大認知科學研究中心主任兼心理學系副教授徐杰與合作研究團隊，以航空駕駛艙作為研究的測試場景，採用美國太空總署開發的多重任務模擬平台，模仿機師作為操作者同時處理多重任務、「一心多用」的工作場景，分析在不同工作量下人類與AI分配決策權與控制權，如何影響安全性、工作效率及使用體驗。團隊招募92名大學生進行兩輪實測，要求他們在模擬平台同時執行操控搖桿「追蹤任務」、「系統監察」及「資源管理」任務。
採NASA平台模擬多重任務
在次輪實驗中，團隊比較操作者自行決定何時交給AI跟進的「人類主導模式」，與AI主動接管或交還部分工作任務的「共享控制權模式」，結果發現工作量急升或出現緊急狀況時，「共享控制權模式」能有效分擔人類壓力，避免操作者不勝負荷而出錯，但AI主動接管工作後，有機會令機師逐漸脫離實際操作狀態，而系統交還控制權時，機師更未必即時重新掌握狀況。
研究亦發現，「共享控制權模式」如長時間工作，參與者較為疲勞，反映更高程度自動化，未必減輕心理負荷。
以往不少空難的肇因，與機師與自動化飛航系統出現溝通或權限爭奪有關。徐杰向本報直言，隨着AI更深入應用於航空界，人機衝突再次成為飛行安全的關注議題，「AI能力越強，越不能忽視人機互動問題」。
按工作負荷機師狀態分工
他指現時投入實際運作的座艙AI，主要用於航跡優化、資訊整合和決策支援，至於主動接管任務的「數碼副機師」、視覺導航及自適應自動化，仍處驗證或示範階段，但不諱言只要AI提出決策、改變分工或轉移控制權，可能出現新的理解與權限衝突。
徐杰認為，須按工作負荷和機師狀態動態分工，譬如應付緊急情況，AI及時接管部分持續性任務，使機師集中處理緊急事件，但危機後系統如過早交還控制權，機師或未恢復情境意識，頻繁交接亦累積心理疲勞。
他認為較合理的做法，是AI在高負荷時主動支援，在確認機師已準備後，再逐步交還控制權，而機師有權延後或拒絕交接，「取捨的標準不是自動化比例，而是整個人機團隊能否保持表現、情境意識和安全」。
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本報記者
