人工智能推荐决策是一种人类-自主团队合作形式，其中人工智能推荐系统向人类操作员推荐解决方案，而人类操作员则负责最终决策。本文旨在通过支持人类决策者的认知判断过程，增强能力。本文建议通过向决策者提供相关信息，让人工智能生成可能的行动方案，以此作为解释或诠释复杂人工智能模型的替代方案。研究结果表明，这种支持人类判断过程的技术在以下方面非常有效：（1）提高人类决策者的态势感知和任务性能；（2）校准他们对人工智能队友的信任；（3）减少对人工智能伙伴的过度依赖。此外，参与者还能确定人工智能的错误边界，这使他们能够知道何时以及何时不应依赖人工智能的建议。随后，总结了这些发现和相关结论，作为提高人类-人工智能团队非算法透明度的设计指南，以便将该指南应用到其他领域。