Chun-Wei Chiang 最新论文
Chiang 等人研究用户对视觉内容隐私保护工具的需求与态度，评估生成式AI驱动工具在社交媒体隐私保护中的应用效果与用户接受度。
Chiang等人设计四种LLM驱动的魔鬼代言人风格，实验发现反对AI决策建议的魔鬼代言人可促进群体适当依赖AI，且不显著增加感知工作量。
Chiang 等人通过比较人类-AI协作再犯风险评估中的群体与个体行为，发现群体比个体更依赖AI决策，推翻错误建议时更自信，且根据准确性平等标准做出更公平的决策。
Chiang 等人通过随机实验发现，提供交互式或概述性用户教程可帮助高能力个体在分布外示例上减少对ML模型的过度依赖，低能力个体的依赖行为则不受干预影响。
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