Krzysztof Z. Gajos

school哈佛大学bar_chart全球第 #674 名

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Krzysztof Z. Gajos 最新论文

Upadhyay等访谈18位美国AI对抗倡导者，发现其需创造性 workaround 获取信息以对抗AI系统，建议提升透明度政策有效性。

Lin等人分析35份约4.1亿美元AI4SG资助文件，揭示从技术导向到平衡取向的资助框架频谱，为资助方设计更平衡的AI4SG资助项目提供建议。

Mastrianni 等人设计AI决策支持系统辅助创伤治疗，比较信息合成与建议两种策略，发现在紧急医疗场景下提供AI建议可提升正确决策率，但存在准确性与时间的权衡。

Upadhyay等人通过三个实验比较反事实解释与原因码、特征归因等方法，发现原因码在未知因素高影响场景下用户结果更优，质疑反事实作为算法追溯最佳范式的假设。

Lin等人通过对16个社会组织的访谈揭示，AI社会公益合作中资助者议程常主导目标，仅2/14项目达成部署，倡导从早期阶段实行社区组织共同领导。

Karusala 等人对比印度农村土地所有权与美国城市经济适用房场景的算法可争议性，发现非政府组织等中间人支持对行使争议权利至关重要。

Ma 等人采访31名参与者，发现LGBTQ+群体依赖LLM聊天机器人获取心理支持，但聊天机器人难以理解其特定挑战，呼吁解决社会歧视问题。

Saksono 等人对309名单亲妈妈进行实验，发现人口统计变量匹配能显著提高身体活动的意向，且黑人单亲妈妈获得即时显著的自我效能感和情绪改善效果。

Gajos 等人通过三项实验发现，仅提供AI推荐和解释不足以促进附带学习；而仅展示AI解释让用户自行决策的条件，既能改善决策准确性，又能实现学习增益。

Ma 等人通过模拟约会网站实验发现，滑动界面和匹配分数设计会放大种族偏见，逆转信息呈现顺序可显著减少该隐性偏见。

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