Michael Desmond

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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。

Ashktorab 等人研究 SME 在人-AI 社区中监督机器人的教学偏好，发现演示交互最受欢迎，且用户会考虑社区感知和下游影响。

Brachman 等人研究人-AI协作在数据标注冲突解决中的应用，发现自动化可提高准确率和时间效率，但提供标注者和AI信息可减少对自动化的不当依赖。

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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