IT之家 2 月 13 日消息，苹果机器学习研究团队于 2 月 7 日发布论文《绘制计算机操作智能体用户体验设计空间》，聚焦揭示用户对 AI 智能体的真实期望及交互偏好。

研究人员指出，尽管市场在大力投资开发 AI 智能体，但关于界面形态及交互逻辑的探索仍显不足。为此，团队通过分析现有产品并开展实地用户测试，试图厘清这一新兴领域的设计规范。

在研究的第一阶段，IT之家援引博文介绍，团队深入剖析了包括 Claude Computer Use、OpenAI Operator 及 AutoGLM 在内的 9 款主流桌面及移动端 AI 智能体。

研究通过咨询 8 位资深从业者，研究人员构建了一套包含“用户指令”、“活动可解释性”、“用户控制”及“心智模型”四大维度的分类体系。该体系涵盖了从用户如何下达命令，到 AI 如何展示其操作计划、报错及移交控制权的全过程。

研究的第二阶段采用了经典的“绿野仙踪法”（Wizard of Oz）。团队招募了 20 名具有 AI 使用经验的用户，要求其通过聊天界面完成度假租赁或在线购物任务。

为了排除技术故障干扰，准捕捉用户在面对 AI 决策时的真实心理反应与行为模式，苹果采用真人模拟 AI 操作（包括故意犯错或陷入死循环）的方法，用户并不知道屏幕背后的“AI”实则是隔壁房间的研究员。

实验结果表明，用户对“透明度”有着微妙的需求：他们希望了解 AI 的动向，但拒绝微观管理每一个步骤，否则便失去了使用智能体的意义。

这种需求随场景而变：在探索性或不熟悉的任务中，用户渴望看到更多中间步骤与解释；而在高风险场景（如支付、修改账户信息）中，用户要求拥有绝对的确认权。

研究最后强调，信任是人机交互的基石，但它极其脆弱。当 AI 智能体在遇到模糊选项时未做询问便擅自做主（静默假设），或者在未告知的情况下偏离原定计划，用户的信任感会迅速崩塌。

在 AI 遇到不确定情况后，用户并不希望其为了追求“自动化”而随机选择，更倾向于 AI 暂停并寻求澄清，尤其当这些选择可能导致买错商品等实际损失时。