University of Southern California

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IUI '26可解释人工智能（XAI） +2

调整信任：减轻信任导致的AI辅助不当依赖

Srinivasan等人提出信任自适应AI干预方法，在低信任时提供支持性解释、高信任时提供反对解释，可减少38%不当依赖并提升20%决策准确率。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

数字陪伴：AI陪伴与AI助手的重叠使用

Manoli 等人通过调查和访谈揭示，用户对ChatGPT和Replika的使用边界模糊，但同时在chatbot是否具有人格及是否符合社会规范上存在矛盾。

CHI '26荣誉提名AI 辅助决策与自动化系统 +2

「请求宽恕而非许可」：自由职业工作中AI披露的实践与政策

Hwang等人通过三阶段研究揭示自由职业者AI披露的期望差距，工作者采用被动披露而客户倾向主动披露，呼吁制定更明确的AI使用指南。

CHI '26AI 辅助决策与自动化系统 +2

我们是否正在剥夺工作的乐趣？设计增强工作而非意义的AI

Ranjit 等人调查171个任务发现工人赋予意义感的任务可能不成比例暴露于AI，开发者与工人在系统设计偏好上存在显著差距，呼吁设计关注工作意义的AI系统。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

为心理健康进行 AI 负责任设计：AI 作为专科护理、营养补充剂还是瑜伽教练？

Cooper 等人通过专家访谈和法规分析，提出将 LLM 心理健康工具类比为药物、营养补充剂、瑜伽教练或专科护理提供者，以指导其负责任设计和评估框架。

CHI '26荣誉提名游戏用户体验与玩家行为 +1

改变是困难的：激励冲突游戏中玩家行为的一致性

Chen 等人研究 4830 名玩家在《英雄联盟》和《云顶之弈》中的行为，发现尽管两游戏激励不同（专精 vs 灵活），玩家跨平台行为仍保持一致，表明个体能动性比游戏结构更能预测跨平台行为。

CHI '26参与式设计（Participatory Design） +2

建议赋予工作者裁量权：众包负责任AI(RAI)内容工作中风险披露的共同设计

Qian 等人通过与29名任务设计者、众包工作者和平台代表的共同设计会话，识别风险披露机制的设计张力与权衡，为RAI内容工作提供设计建议。

CHI '26最佳论文情感反馈与情绪调节界面 +3

长期情绪调节设计：面向强制性隔离戒毒中心女性的呼吸生物反馈游戏

Chen 等人设计了一款针对女性戒毒者的呼吸生物反馈游戏，六周对照研究表明其有效改善情绪调节和技能向日常生活的转移，为封闭环境中长期技能干预提供新方法。

CSCW '25AI & Writing

"80%是我，20%是AI"：与大语言模型协作写作中寻求真实性

Hwang 等人访谈19名作家和30名读者发现，作家追求基于创作过程和自我构建的真实性，读者无法区分AI协作与独立写作，且对新技术实验持积极态度。

CSCW '25Caring at a Distance

帮助帮助者：通过人工智能赋能的练习与反馈支持朋辈咨询师

Hsu 等人开发基于动机访谈框架的CARE系统，利用大规模对话数据和文本生成技术辅助朋辈咨询师培训，尤其能帮助新手咨询师应对困难情境。

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2018-2026

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人工智能与机器学习交互

AI 辅助决策与自动化系统

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制

研究方法与设计实践

参与式设计（Participatory Design）

可访问性与无障碍设计

认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）

伦理、公平、社会正义与包容

算法公平与偏见