Currently, there exists a fundamental divide between the "cognitive black box" (implicit intuition) of human experts and the "computational black box" (untrustworthy decision-making) of artificial intelligence (AI). This paper proposes a new paradigm of "human-AI collaborative cognitive enhancement," aiming to transform the dual black boxes into a composable, auditable, and extensible "functional white-box" system through structured "meta-interaction." The core breakthrough lies in the "plug-and-play cognitive framework"--a computable knowledge package that can be extracted from expert dialogues and loaded into the Recursive Adversarial Meta-Thinking Network (RAMTN). This enables expert thinking, such as medical diagnostic logic and teaching intuition, to be converted into reusable and scalable public assets, realizing a paradigm shift from "AI as a tool" to "AI as a thinking partner." This work not only provides the first engineering proof for "cognitive equity" but also opens up a new path for AI governance: constructing a verifiable and intervenable governance paradigm through "transparency of interaction protocols" rather than prying into the internal mechanisms of models. The framework is open-sourced to promote technology for good and cognitive inclusion. This paper is an independent exploratory research conducted by the author. All content presented, including the theoretical framework (RAMTN), methodology (meta-interaction), system implementation, and case validation, constitutes the author's individual research achievements.


翻译:当前,人类专家的“认知黑箱”(隐性直觉)与人工智能(AI)的“计算黑箱”(不可信决策)之间存在根本性割裂。本文提出“人机协同认知增强”新范式,旨在通过结构化“元交互”将双重黑箱转化为可组合、可审计、可扩展的“功能白盒”系统。核心突破在于“即插即用认知框架”——一种可从专家对话中提取并加载至递归对抗元思维网络(RAMTN)的可计算知识包。该框架使得医学诊断逻辑、教学直觉等专家思维能转化为可复用、可扩展的公共资产,实现从“AI作为工具”到“AI作为思维伙伴”的范式转变。本工作不仅为“认知平权”提供了首个工程化证明,更为AI治理开辟了新路径:通过“交互协议透明化”而非窥探模型内部机制,构建可验证、可干预的治理范式。框架已开源以促进技术向善与认知包容。本文为作者独立探索性研究,所呈现的理论框架(RAMTN)、方法论(元交互)、系统实现及案例验证等内容均为作者个人研究成果。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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