University of California - San Diego

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University of California - San Diego 最新论文

IUI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

ChoiceMates：通过多代理对话交互支持不熟悉的在线决策

Park 等人提出 ChoiceMates 多代理对话系统，让用户同时与多个 LLM 代理交互获取不同观点，比网络搜索提升决策信心和满意度，比商业多代理框架提高决策质量。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

教师是否憧憬生成式人工智能扩大教育（不）平等？基于全球教师视角展望 K-12 生成式人工智能教育的未来

Xiao 等人采访美非台三地 30 名教师，发现其将 GenAI 教育定位为平等实践，试图减轻既有不平等并预防新不平等，但受基础设施、培训不足等体制性障碍限制。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +3

PrivacyAkinator：通过回答大语言模型生成的多选题来阐明关键隐私设计决策

Li 等人开发 PrivacyAkinator 工具，通过大语言模型生成多选题帮助开发者阐明隐私设计决策，用户研究表明其识别关键决策数量增加47%，时间减少73%。

CHI '26荣誉提名在线骚扰与反制工具 +2

重新夺回控制权——开发个性化内容审核的冒险之旅

Luo 等人通过个人经历开发自动化反骚扰系统，揭示了平台API变化和权力不对等带来的挑战，为帮助平台更有效保护受害者提供设计建议。

CHI '26数据隐私感知与决策 +2

超越临床风险：网络安全知情同意与连接医疗设备患者选择的实验研究

Thompson 等人通过2666人实验发现患者选择取决于既有的医生信任和风险框架，初始选择具有强锚定效应，详细披露可提高安全信心。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +2

编程教师在执行紧急教学设计塑造学生与生成式AI工具交互时面临的障碍

Lau 等人识别编程教师在紧急教学设计中面临的五类障碍，包括政策指导不足、实施挑战和评估错配，为HCI支持教师适应生成式AI课程提供建议

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

VizCrit：视觉设计工具中计算反馈展示策略的探索

Li 等人设计 VizCrit 系统提供可操作反馈，发现解决方案导向反馈能减少设计问题并提升自我感知创造力，为 AI 辅助创意工具提供新思路。

CHI '26协作写作工具 +2

Tidynote：始终清晰的笔记本编写

Huang 等人提出 Tidynote，通过草稿栏侧边栏、可移动单元格和带状态分叉的线性执行三个关键特性，在13人探索性研究中验证了该框架能有效维持笔记本编写全过程的清晰度。

CHI '26AI 伦理、公平与问责 +2

大规模欺骗：大语言模型生成的 1000 个电子商务组件中的欺骗性设计

Chen 等人分析 1296 个 LLM 生成的电商组件，发现 55.8% 包含欺骗性设计，DeepSeek-V3 表现最佳，以价值观为中心的提示策略可有效减少欺骗

CSCW '25荣誉提名Voice Technology

社交音频主持人的平衡行为：自我推销如何遮蔽社区关怀

Sabri 等人通过混合方法研究揭示社交音频平台主持人过度关注自我推销而非社区关怀的问题，并基于联合设计访谈提出支持性工具设计建议。

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大语言模型（LLM）的人机协作

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隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制

创意工具与内容创作

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