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所属方向: AI理解、委派与算法治理

AI理解、任务委派与算法治理实践

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粉丝群体如何形成对算法的集体性理解并将其转化为跨平台的集体行动？

CHI '25

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核心粉丝是如何通过情感动员和技术策略解决大规模参与的“集体行动困境”的？

CHI '25

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在多国、多平台下，粉丝群体如何调整算法操控策略以适应不同算法特性？

CHI '25

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普通用户难以有效应对复杂平台算法的限制。

CHI '25

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AI决策的初始接受态度如何影响用户对补救措施“合理性”和“可行性”的感知？

CHI '25

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补救措施的合理性和可行性如何影响用户最终对AI决策的态度变化？

CHI '25

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哪些补救措施的特征可以有效转变用户的负面态度或巩固积极态度？

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用户对AI决策的负面初始态度可能让补救措施无效。

CHI '25

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如何通过QA驱动的方式简化正式邮件回复过程？

CHI '25

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QA模型在提升邮件回复效率和质量方面的效果如何？

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不同的QA设计如何影响用户的体验与对AI的依赖度？

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正式邮件回复需要耗费时间且增加认知负担。

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客户在与AI专家合作开发应用时，如何弥合因缺乏术语和需求表达能力而导致的计划难题？

CHI '25

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如何通过三维（内容、组合、布局）提供用户灵活定制“总览-详情”界面的能力？

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“流动属性”机制如何帮助用户动态调整界面内容？

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AI辅助功能如何提升用户在定制“总览-详情”界面时的操作效率？

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用户在切换视图时浪费时间，无法快速访问所需信息。

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如何从黑人青年的视角探索种族、种族主义、反黑人逻辑与道德AI之间的关系？

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在AI设计中，种族意识和文化敏感的设计原则相比于传统的种族中立方法能带来哪些新价值和影响？

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如何将边缘化群体的历史、文化和社会经验融入AI设计中以实现技术正义？

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黑人及其他边缘群体因AI设计的种族中立逻辑面临歧视与不公。

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如何通过直观工具优化山脊图（Ridgeline plots）的布局和样式，使其更易用且表达力更强？

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如何将山脊图的布局问题形式化为优化问题，并利用算法提升实时调整效果？

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什么样的设计空间和交互方式可以降低山脊图设计的复杂性，帮助用户更有效地展示数据特点？

CHI '25

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非专业用户难以灵活设计复杂山脊图，以直观呈现数据演化特征。

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AI处理的图片和视频如何影响人类记忆并导致伪造记忆的生成？

CHI '25

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AI生成的视频与图片相比，在伪造记忆生成上有何独特影响？

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不同类型的AI内容修改（如对人物、环境或物体的改动）如何影响记忆失真和记忆信心？

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用户可能因AI生成的内容产生伪造记忆，甚至信以为真，影响决策。

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如何通过人机协作提升非结构化文本数据的增广效率和质量？

CHI '25

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如何在数据增广过程中实现生成过程的透明性和可控性？

CHI '25

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文本增广方法如何平衡语义多样性、生成效率和用户控制权？

CHI '25

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机器学习实践中，生成多样且高质量的文本数据点很耗时。

CHI '25

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机器学习模型中的抽象关系如何影响其推理灵活性和泛化能力？

CHI '25

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如何通过量化方式评估模型的学习是否与人类抽象知识对齐？

CHI '25

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现有的解释性方法如何在分析模型行为时忽略了抽象关系，如何改进？

CHI '25

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用户难以验证机器学习模型的抽象能力是否与人类理解一致。

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AIMC工具能为人际沟通提供哪些支持？

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用户如何评价AIMC工具的使用体验？

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用户在什么情境下会接受AIMC工具？

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用户如何看待AIMC工具对长期沟通实践的影响？

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用户在不同场景下使用AIMC工具时，往往难以平衡效率与真实感。

CHI '24

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超声波艺术装置使用者如何感知和解释声音体验？

CHI '24

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通过听觉探索超声波艺术装置时，人与声音的动态关系如何体现？

CHI '24

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声音的物质性如何影响交互设计中主体间的关系和感知框架？

CHI '24

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声音体验在艺术装置和交互设计中被忽视，缺乏动态感知研究。

CHI '24

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如何在AI应用的原型开发过程中帮助用户识别潜在的社会危害？

CHI '24

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非技术背景的用户是否能够通过工具提升对AI责任问题的理解和反思？

CHI '24

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交互工具如何支持用户构建更全面的AI危害场景？

CHI '24

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非技术用户难以在AI开发早期识别潜在社会危害。

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