lightbulb现实痛点AI理解、任务委派与算法治理实践
普通用户难以有效应对复杂平台算法的限制。CHI '25
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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102
问题/痛点
27
来源
2025
最近年份
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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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正式邮件回复需要耗费时间且增加认知负担。CHI '25
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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。CHI '25
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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。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。CHI '25
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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。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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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。CHI '25
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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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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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非技术用户难以在AI开发早期识别潜在社会危害。CHI '24
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用户难以在理解复杂AI模型的同时，快速记忆并应用其解释。CHI '24
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当前反洗钱系统效率低，未能充分发现和阻止非法资金活动。CHI '24
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用户对AI的预期可能过度影响实际性能的评估。CHI '24
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用户不理解技术系统的内部运作，对技术控制有限。CHI '24
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数据分析师在分析任务中难以兼顾规划深度和决策多样性。CHI '24
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普适计算中，低质量数据降低了算法性能。UbiComp '23CPD 2023: The 6th International Workshop on Combining Physical and Data-Driven Knowledge in Ubiquitous Computing
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很多人缺乏有效分配任务给AI的能力，导致人机协作效率低下。CHI '23
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信息工作者难以管理时间，深度工作易被通讯中断。CHI '23
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青少年拒学问题导致家长与学校沟通受阻，协作支持不足。CHI '23
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用户在算法中发现的偏差和问题无法被系统化利用。CHI '23
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达利特工程师在科技行业中面临隐形的等级歧视，机会不平等。CHI '22
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HCI研究中缺乏一致的参与者报酬报告，影响伦理性和透明性。CHI '21
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非专业用户难以高效使用复杂的迁移学习技术。CHI '21