多任务人机交互中的信念更新与委托：以受控模拟为证据Biswas 等人通过240人7200次试验揭示LLM多任务场景下用户信念跨任务迁移规律及保守更新特征，为期望校准与委托设计提供实证依据。2026SBShreyan Biswas et al.Technical University of Delft大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统可解释人工智能（XAI）CHI
当生活给予你人工智能，你会把它变成柠檬市场吗？理解关于人工智能系统能力的信息不对称如何影响市场结果和采用Erlei 等人通过实验揭示AI市场信息不对称的危害，表明低质量系统与披露要求影响用户采用，部分披露设计可改善人类决策效率。2026AEAlexander Erlei et al.University of Goettingen可解释人工智能（XAI）AI 伦理、公平与问责算法透明度与可审计性CHI
数据与金钱的权衡：个性化 AI 采用中的隐私危害与经济风险Erlei 等人通过 2×3 组间实验发现，隐私泄露的模糊性而非隐私偏好本身驱动用户回避个性化 AI，且用户愿为隐私标签支付过高价格。2026AEAlexander Erlei et al.University of Goettingen数据隐私感知与决策可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统CHI
注意差距！在不同语言的说服性合写任务中使用多语言大语言模型的选择独立性Biswas 等人发现用户使用多语言LLM写作助手违反选择独立性，接触西班牙语LLM会减少后续英语LLM使用，并影响捐赠意愿2025SBShreyan Biswas et al.Technical University of Delft多语言与跨文化语音交互生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作CHI
理解人机协作中的选择独立性和错误类型Erlei 等人通过611人众包研究首次实证探索选择独立性和错误类型，发现人类系统性地违背独立性，为AI系统的适当依赖设计提供重要影响。2024AEAlexander Erlei et al.University of GoettingenAI 辅助决策与自动化系统算法透明度与可审计性CHI
儿童在主动与被动学习条件下从社交机器人学习词汇Sivridag 等人研究儿童在主动与被动学习条件下从社交机器人学习词汇，发现两种条件下词汇学习无显著差异，注视跟随率不影响学习效果。2024FSFatih Sivridag et al.协作学习与同伴教学特殊教育技术社交机器人交互HRI
值多少：人类为了不与AI系统进行谈判而覆盖了自己的经济自我利益Erlei 等人在480人最后通牒博弈实验中发现，人们强烈偏好与人类谈判，为避开自主AI系统愿牺牲经济自利，放弃更高补偿。2022AEAlexander Erlei et al.University of GoettingenAI 辅助决策与自动化系统AI 伦理、公平与问责CHI
萨拉，讲师：利用基于支架的对话代理改善在线教育中的学习Winkler 等人开发 Sara 对话代理，在线视频讲座中通过语音文本提供支持，182名学习者实验表明编程任务学习效果显著提升2020RWRainer Winkler et al.University of St. Gallen对话式聊天机器人在线学习与 MOOC 平台智能辅导系统与学习分析CHI