HCI.TOPHCI, made easy

Katelyn Morrison

school卡内基梅隆大学bar_chart全球第 #3652 名

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Katelyn Morrison 最新论文

CSCW '24一作Session 1e: Human-AI Collaboration

协作任务的AI驱动提醒：体验与未来展望

Morrison 等人通过访谈与调查发现AI驱动的邮件提醒能有效支持异步协作，知识工作者尤其重视其对承诺和待办事项的提醒功能。

CSCW '24一作Session 3e: Trust and Understanding in Explainable AI

不完美可解释人工智能对人类-人工智能决策的影响

Morrison 等人通过136人实验发现，不完美XAI会误导决策者，且用户的专业水平影响其对AI的依赖程度，为人机协作系统设计提供指南。

CSCW '23一作XAI 1

透视 AI：通过目的游戏评估可解释 AI 技术的可解释性

Morrison 等人设计目的游戏 Eye into AI 收集大规模人类评估数据，验证 GWAP 方法可有效评估和比较 LIME、Grad-CAM 和特征可视化三种 XAI 技术。

CSCW '23一作XAI 2

评估人类解释策略对人机视觉决策的影响

Morrison 等人研究可解释AI中四种解释策略对人类决策的影响，发现因果解释策略能提高准确性并校准人类对AI的依赖，但当AI定位错误时可能导致错误合理化。

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