Center for Democracy & Technology

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CHI '26荣誉提名生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

从症状到系统：专家指导的方法理解生成式人工智能对进食障碍的风险

Winecoff 等人通过15位专家访谈开发了生成式 AI 对进食障碍风险的七类分类法，揭示 AI 交互与临床特征交叉可能加剧风险的机制。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +3

应对不确定性：生成式AI开发者在开源平台上如何记录他们的模型

Tang等人通过访谈17名GenAI开发者，发现不确定性已成为开源平台AI模型文档的核心特征，表现为规范性、认知、方法论和生态系统四个维度的挑战。

CHI '26AI 伦理、公平与问责 +3

监管人工智能：美国州政策与人机交互的（不）对齐

Migineishvili等人分析美国18个州AI委员会报告，发现政策制定者往往忽略HCI学者强调的社会技术问题如算法偏见和人机交互，存在明显研究空白。

CHI '26AI 伦理、公平与问责 +3

因残疾被淘汰：残障工作者在数字化招聘评估中的排斥

Luria 等人通过定性研究发现，数字化招聘评估对残障工作者存在歧视性、造成无障碍障碍和情绪负担，导致系统性排斥，呼吁构建更公平可达的评估体系。

CHI '25可解释人工智能（XAI） +2

通过AI文档改进治理结果：连接理论与实践

Winecoff等人系统分析37个文档框架和22项实证研究，识别出文档增强AI治理的多条途径，并揭示从业者在资源、组织沟通和伦理方面的重大挑战。

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AI 伦理、公平与问责

伦理、公平、社会正义与包容

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健康、医疗与福祉

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