Kristina Brimijoin

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Houde等人通过两项实验研究发现用户对群体中AI智能体参与的复杂态度，开发了涵盖响应时机、内容、对象、控制者及实现方式的AI行为控制分类法。

Ostrand 等人通过用户实验证明，实时词汇/句法反馈和示例语句两种语言指导方式均能显著提升新手编写的对话代理训练语句的长度、质量和多样性。

Piorkowski 等人开发了面向对话智能体的意图训练交互式指导工具，对比语言反馈与示例话语两种方式，前者虽更符合最佳实践但效率较低，后者可快速借启发新想法。

Ashktorab 等人在Mechanical Turk上开展156人实验，发现批量标注可提升效率，但需关注AI质量对标注者过度依赖的影响，并提出相应缓解机制。

Desmond 等人设计 AI 标注助手，利用半监督学习预测标签并缩小决策空间，用户研究表明该界面显著提升标注速度与准确性。

Muller 等人通过实证研究领域专家的标签工作，揭示机器学习地面真实数据设计中原则设计、迭代设计、即兴设计三种模式，为以人为中心的数据科学提供理论解释

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