AI for Computational Design Science：一个负责任的人机协作框架与短视频安全监测案例研究

人工智能（AI）不仅正在改变信息系统研究人员设计什么，也正在改变设计研究如何开展。然而，现有文献在计算设计科学（CDS）方面提供的指导有限，尤其是在 AI 积极参与问题定义、资源构建、设计搜索、评估和知识抽象时。我们提出 AI4CDS，一种五阶段的方法框架，其中 AI 扩展问题与设计搜索，而研究人员仍对领域锚定、可接受性、验证和科学判断负责。协作由分级信任、可逆性、可审计性和差异化可重复性所约束。我们通过 ChildRiskGuard 实现 AI4CDS，这是一个用于检测不适合儿童的短视频的可解释工件，并记录 AI 交互、被拒绝的备选方案、修正和审计轨迹。该案例将面向不同受众的安全性和解释忠实性转化为三个技术挑战，并开发出一个将通用风险与儿童特定风险分离、表示不同发展性风险机制、并使概念级解释成为预测计算一部分的工件。ChildRiskGuard 的 F1 分数达到 0.769，显著优于直接应用通用内容安全模型，同时仍与强基准具有竞争力。主要贡献是 AI4CDS 这一面向 AI 赋能 CDS 的负责任框架；ChildRiskGuard 则提供了过程和工件层面的证据，说明由 AI 扩展、由研究者治理的设计如何能够生成并评估新的计算设计知识。