我的AI形态：多模态如何塑造与AI生成未来自我互动中的信任与说服Albrecht 等人比较文本、语音和头像三种模态的 AI 未来自我交互，发现主观互动质量（真实感、说服力）是影响未来自我连续性的关键因素，轻量级对话格式同样有效。2026CAConstanze Albrecht et al.Massachusetts Institute of Technology说服、信任与适当依赖IUI
OceanChat：虚拟对话人工智能代理对可持续态度和行为改变的影响Pataranutaporn 等人开发了 OceanChat 系统，通过白鲸等对话人工智能角色与用户交互，显著提升了环保行为意图和可持续选择偏好，为海洋环保教育提供新途径。2026PPPat Pataranutaporn et al.MIT Media Lab面向人类目标的 AI 系统CHI
打破负面循环：面向适应性变化的反思-行动系统Kim 等人设计WhatIf-Planning系统桥接反思与行动，15天实地研究表明该系统显著提升coping灵活性，格罗斯引导条件产生更多反事实替代和行动方案。2026MKMinsol Michelle Kim et al.Massachusetts Institute of Technology压力管理与情绪调节CHI
感知事实：实时可穿戴事实核查器可通过暗示减少用户对虚假信息的信任Gupta 等人开发了一款实时可穿戴事实核查系统，通过环境监听检测可验证声明并提供触觉暗示，实验证明显著提升用户对虚假信息的辨别能力。2026CGChitralekha Gupta et al.National University of Singapore数字福祉框架与设计策略CHI
LLM中的个人验证效应：积极AI响应虚构预测的有效性、可靠性、个性化与有用性偏见Pataranutaporn 等人对238名参与者研究发现，LLM积极预测比消极预测在有效性、个性化、可靠性和有用性上分别提升36%、42%、27%、22%，揭示了个人验证效应在AI交互中的持续影响。2026PPPat Pataranutaporn et al.Massachusetts Institute of Technology实践中的 AICHI
NeuroChat：用于定制学习体验的神经自适应人工智能聊天机器人Baradari 等人开发 NeuroChat 神经自适应AI导师，整合实时EEG参与度跟踪与大语言模型，显著提升学习者的EEG测量和自我报告参与度。2025DBDunya Baradari et al.脑机接口（BCI）与神经反馈大语言模型（LLM）的人机协作智能辅导系统与学习分析CUI
从合成到人类：聊天机器人说服后 AI 预测与实际环保行为改变之间的差距Doudkin 等人揭示了聊天机器人说服中的“合成说服悖论”：模拟参与者行为显著改变而真人态度几乎不变，警告 LLM 预测人类环保行为响应的局限性。2025ADAlexander Doudkin et al.AI 伦理、公平与问责算法公平与偏见可持续性 HCI（Sustainable HCI）CUI
聊天中的渗透：大型语言模型聊天机器人对话中虚假信息的微妙注入增加了错误记忆的形成Pataranutaporn 等人通过 180 名参与者实验发现，与误导性摘要相比，与大型语言模型聊天机器人讨论时注入微妙虚假信息会导致更高比例的错误记忆形成，揭示了对话式 AI 带来的新型认知风险。2025PPPat Pataranutaporn et al.AI 伦理、公平与问责虚假信息与事实核查IUI
MemPal：利用多模态人工智能和大型语言模型在老年人家中实现语音激活的物体检索Maniar 等人开发 MemPal 可穿戴记忆助手，通过可穿戴摄像头获取视觉上下文，利用多模态大型语言模型创建实时活动日志并提供语音物体检索服务，在 15 名老年人家中测试验证了物体查找性能的提升。2025NMNatasha Maniar et al.智能家居交互设计老年居家辅助系统IUI
合成人类记忆：AI编辑的图像和视频可以植入虚假记忆并扭曲回忆Pataranutaporn 等人通过200人四组实验发现，AI生成的视频使虚假记忆增加2.05倍，信心提升1.19倍，揭示了AI视觉内容对记忆的潜在风险。2025PPPat Pataranutaporn et al.Massachusetts Institute of Technology, MIT Media Lab生成式AI（文本、图像、音乐、视频）可解释人工智能（XAI）AI 伦理、公平与问责CHI
利用AI生成的情感自我声音来引导人们走向理想的自我Fang 等人开发了情感自我语音系统（ESV），结合情感语言模型与语音克隆技术生成个性化自我引导反馈，实验发现其显著提升用户韧性、自信与目标承诺。2025CFCathy Mengying Fang et al.MIT Media Lab智能语音助手（Alexa、Siri 等）生成式AI（文本、图像、音乐、视频）AI 伦理、公平与问责CHI
与手交谈：一个具有视觉指针作为主动伴侣的LLM驱动聊天机器人，用于屏幕任务Prasongpongchai 等人设计 Pointer Assistant，LLM 驱动聊天机器人以视觉指针形式主动引导用户，220人研究证明显著降低任务负担。2025TPThanawit Prasongpongchai et al.KASIKORN Business-Technology Group, Beacon Interface语音用户界面（VUI）设计大语言模型（LLM）的人机协作交互式数据可视化CHI
将事物置于上下文中：生成式AI支持的上下文个性化词汇学习提高学习动机Leong 等人通过272人在线实验研究发现，生成式AI驱动的上下文个性化词汇学习虽未提升学习表现，但对学习动机产生显著积极影响2024JLJoanne Leong et al.MIT生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作在线学习与 MOOC 平台CHI
通过触觉和多模式节奏刺激使用可穿戴设备提高注意力Whitmore 等人研究发现，有节奏声光和触觉刺激可改善注意力，其中眼镜声光效果最佳但接受度低，腕带触觉振动效果良好且社会接受度最高，智能手表实地研究显示实用性强的特点。2024NWNathan W Whitmore et al.Massachusetts Institute of Technology振动反馈与皮肤刺激触觉可穿戴设备足部与手腕交互CHI
一种可访问的三轴绘图机，通过生成的动作来增强书法学习Fang 等人设计可访问的三轴绘图机，利用生成的动作路径辅助书法学习，为视障人士提供通过触觉学习书法的新途径2024CFCathy Mengying Fang et al.MIT Media Lab特殊教育技术形变材料与四维打印CHI
Memoro：使用大型语言模型实现简洁的实时记忆增强界面Zulfikar 等人开发 Memoro 系统，利用 LLM 推断记忆需求并提供最小化建议，使设备交互时间减少、回忆信心增加，保持对话质量。2024WZWazeer Deen Zulfikar et al.MIT Media Lab脑机接口（BCI）与神经反馈大语言模型（LLM）的人机协作认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）CHI
AI走出柜门: 利用AI生成的虚拟角色帮助个人练习LGBTQIA+倡导Pillis 等人开发AI虚拟角色模拟LGBTQIA+出柜对话场景,323名用户研究显示该系统可提升用户对性少数群体的共情与支持意愿。2024DPDaniel Pillis et al.会话代理的人格与拟人化生成式AI（文本、图像、音乐、视频）性别与种族在HCI中的议题IUI
Joie：基于愉悦的脑机接口Vujic 等人开发了 Joie 脑机接口系统，利用前额叶不对称性作为输入控制游戏角色收集金币，经15次训练后实验组显著优于对照组，为情感 BCI 和心理健康应用提供新思路。2023AVAngela Vujic et al.脑机接口（BCI）与神经反馈游戏用户体验与玩家行为心理健康应用与在线支持社区UIST
《想象观众...》：探索在线公开演讲中的私人AR面部滤镜Leong 等人探索在线演讲中私有 AR 面部滤镜应用，通过100人调查和16人原型测试，发现该技术可帮助缓解演讲焦虑，同时揭示了潜在争议和使用边界。2023JLJoanne Leong et al.MIT Media LabAR 导航与情境感知互动叙事与沉浸式故事CHI
不要只是告诉我，问我：将解释作为问题来智能构建的AI系统可以提高人类逻辑辨别准确性，超过因果AI解释Danry 等人提出 AI 框架下的提问概念，对 204 名参与者实验表明，该方法将逻辑错误辨别准确率提升至超越因果 AI 解释水平2023VDValdemar Danry et al.MIT可解释人工智能（XAI）隐私设计与用户控制CHI