Hyo Jin Do

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Gebreegziabher等人构建了14个网络任务的测试平台，发现用户偏好和价值观能显著改变LLM代理的行为轨迹，但界面线索常超越这些效果。

Hwang等人通过三阶段研究揭示自由职业者AI披露的期望差距，工作者采用被动披露而客户倾向主动披露，呼吁制定更明确的AI使用指南。

Ashktorab 等人开发 EvalAssist 系统，帮助机器学习从业者交互式细化评估标准，研究发现任务特定化标准和可调整的 AI 评估器能显著提升评估效率。

Do 等人基于沟通接地理论设计三种自然语言交互接口，发现结构化接地接口能降低认知负荷与说话者转换成本，提升人机协作效率与用户接受度。

Do 等人发现验证过程能有效提升用户对AI系统的准确心理模型，尤其在知识分布方面，但69.23%的参与者仍会误判社会信息准确性。

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