AI有无需着急的时间，而人类没有
AI可以一次又一次地回答同一个问题，但人类拥有的时间只存在于此刻。重要的不是让AI慢下来，而是辨认人类一侧的时间是否还能挽回。通过考察可重复的处理与一旦逝去便不会以同样形式回来的生命时间之间的差异，我们思考人类与AI能够共同构建理解的关系。
一般主题
AI与人类理解
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Human-AI System应围绕哪一种时间尺度进行设计？
AI的处理时间可以通过速度、延迟、重试次数等指标来衡量。相比之下，人类的时间包含期限、疲劳、关系变化、机会消失等不可逆性。本文探讨一种设计原则：不以单一的效率尺度评价Human-AI System，而是将处理性能与对人类生命时间的影响分开处理。
专业如果你把梦想告诉AI，它是否应该一直支持那个梦想？
AI可以记住一个人曾经告诉它的目标，并持续支持规划和下一步行动。然而，人会在行动中发生变化。准确记住过去的梦想，并不一定意味着准确理解现在的这个人。本文从支持一个目标与把目标固定下来之间的区别出发，思考能够容纳人的变化的对话方式。
一般AI应在何处检测到一个人已经发生了变化？
一个人在行动之后所说的话或感受发生变化，并不一定意味着其价值观或目标也已经改变。然而，如果变化不断被视为暂时波动而忽略，AI就可能把这个人过去的形象固化下来。本文通过区分观察到的反应、人的自身解释、持续性的变化以及目标的重新验证，探讨AI处理人的变化时所需的边界条件。
专业如果AI告诉你“这就是你的问题”，这就意味着你被理解了吗？
在与AI对话时，那些连我们自己都无法梳理的感受，有时会被它用出乎意料地自然的语言解释出来。但是，一个十分贴切的解释，就等同于理解了一个人吗？本文探讨把一种困扰迅速固定为“认可”“焦虑”或“自由”等单一意义所带来的便利与危险。Sai＊aus所能追求的，并不是给人贴上正确的标签，而是创造一种能够比较多种可能意义的状态，为本人更新自己的理解留下空间。
一般AI能否同时保有关于一个人的“多个模型”？
为了让对话式AI持续支持人，人们可以根据过去的陈述和选择形成某种人物模型。但如果这种一致性过强，过去的解释就可能把当下的人固定下来。本文探讨一种设计：针对同一个人，将认可、规范、不确定性、自我决定等多种解释假设作为彼此不等同的状态加以保有，并根据语境进行更新。它将理解的稳定性重新界定为：不是固定一个人物模型，而是使多个模型之间的关系保持可更新。
专业AI变快了，为什么我们还是这么忙？
即使AI缩短了完成一项任务所需的时间，如果节省下来的时间立刻又被另一项任务填满，人类的余裕也不会增加。事实上，随着能做的事情变多，需要确认的内容和需要做出的选择也可能随之增加，让我们依然同样忙碌。本文探讨一种人与AI的关系：由AI提速所产生的时间，不立即转化为额外工作，而是保留下来，用于确认、商议和重新思考。
一般更快的AI能把“可修正性”还给人吗？
更快的AI通常以等待时间或处理时间的缩短来衡量。但如果能够更早呈现初步成果和问题结构，这种速度也可以把人们提出异议、改变前提和修正方向的时间窗口向前延伸。本文把剩余时间视为支持人的可修正性的时间余裕，并考察将AI速度与人的能动性连接起来所需的设计条件。
专业Когда мы разговариваем с ИИ, о чём мы думаем?
В диалоге с ИИ мы можем не только размышлять о стоящей перед нами проблеме, но и наблюдать за тем, как мы сами и ИИ рассматриваем эту проблему. В этой статье разделяются уровень, на котором мы думаем об объекте, и уровень, на котором мы заново рассматриваем сам диалог. В ней исследуется, как меняются отношения между человеком и ИИ, когда вместо простого получения ответов от ИИ мы в ходе диалога пересматриваем предпосылки вопроса и распределение ролей.
一般当“元层级”被纳入人与AI的对话时，角色分工会如何变化？
由人类承担目的设定与问责责任、AI负责信息处理与候选方案生成的角色分工是有用的，但仅靠这种分工，无法充分应对对话过程中前提或目的发生变化的情形。本文将谁在对象层级与元层级之间移动、何时移动以及为何移动这一问题，视为协作设计的问题。本文考察一种结构：不是通过固定分工，而是通过在不同抽象层级之间往返，对角色本身进行重新确认。
专业我们为什么会相信AI的“可信感”？
AI能够以同样流畅的方式表达经过确认的事实，以及根据语境构建的解释或推断。因此，人们可能会依据文字是否自然来判断，而不是依据内容的确定程度。本文考察“看似可信”转变为“仿佛真实”的那一刻，并思考AI与人类若要在对话中保持事实与解释之间的距离，双方需要什么。
一般AI的“反思性距离”如何改变人类在判断中的主体性？
当AI不把自身的推理视为既定事实，并保持事实、解释、预测与价值判断之间的边界时，人类就能保留纠正、异议、补充信息以及作出最终判断的空间。本文不把反思性距离仅仅视为对不确定性的展示，而是将其视为一种循环结构：在维持人类判断主体性的同时更新AI的理解，并考察责任分配的设计条件。
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