所属方向: AI可解释性、信任与校准依赖

透明度、可审计性与信任校准机制

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问题/痛点

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2025

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72 条

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help研究问题透明度、可审计性与信任校准机制

311系统的设计决策（如集中化、单一议题报告和标准化指标）如何影响城市居民的体验和信任？

CHI '25Design for Civic Quality of Life Things

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参与式技术和元设计的框架如何支持311系统的连续社会技术协同设计？

CHI '25Design for Civic Quality of Life Things

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311系统在提升居民与政府互动质量方面如何实现灵活性和动态透明性？

CHI '25Design for Civic Quality of Life Things

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城市居民对311系统信任低，报告内容分散，服务效率低下。

CHI '25Design for Civic Quality of Life Things

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语言模型的输出是通过哪些机制引发用户的拟人化感知的？

CHI '25A Taxonomy of Linguistic Expressions That Contribute To Anthropomorphism of Language Technologies

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哪些具体的语言表达类型最容易导致用户产生拟人化的误解？

CHI '25A Taxonomy of Linguistic Expressions That Contribute To Anthropomorphism of Language Technologies

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明确标识技术身份是否能够减少拟人化感知？

CHI '25A Taxonomy of Linguistic Expressions That Contribute To Anthropomorphism of Language Technologies

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用户容易把语言模型误认为有人类特质，导致过度信任或误解。

CHI '25A Taxonomy of Linguistic Expressions That Contribute To Anthropomorphism of Language Technologies

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用户如何看待社交媒体中机器学习模型（例如TikTok和Instagram）的部署与影响？

CHI '25"Impressively Scary:" Exploring User Perceptions and Reactions to Unraveling Machine Learning Models in Social Media Applications

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用户体验和理解这些机器学习模型后会产生哪些行为和感知变化？

CHI '25"Impressively Scary:" Exploring User Perceptions and Reactions to Unraveling Machine Learning Models in Social Media Applications

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当今社交媒体中的机器学习模型透明性如何影响用户的隐私与信任？

CHI '25"Impressively Scary:" Exploring User Perceptions and Reactions to Unraveling Machine Learning Models in Social Media Applications

lightbulb现实痛点透明度、可审计性与信任校准机制

用户不清楚社交媒体如何实时处理其数据，缺乏透明度导致隐私和信任问题。

CHI '25"Impressively Scary:" Exploring User Perceptions and Reactions to Unraveling Machine Learning Models in Social Media Applications

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算法审计如何影响用户对人工智能工具的信任校准？

CSCW '24The Role of Algorithmic Audits and Other Soft Law Approaches in Informing Users' Calibrated Trust in Artificial Intelligence Tools

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用户对算法审计的认知与需求有哪些特点？

CSCW '24The Role of Algorithmic Audits and Other Soft Law Approaches in Informing Users' Calibrated Trust in Artificial Intelligence Tools

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软法（如NIST框架）与硬法在建立可信AI框架中如何协作？

CSCW '24The Role of Algorithmic Audits and Other Soft Law Approaches in Informing Users' Calibrated Trust in Artificial Intelligence Tools

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用户对AI工具缺乏信任，尤其是在高风险的HR领域。

CSCW '24The Role of Algorithmic Audits and Other Soft Law Approaches in Informing Users' Calibrated Trust in Artificial Intelligence Tools

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如何应用LLM（大型语言模型）评估用户定义的多维生成任务标准的效果？

CHI '24EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on User-Defined Criteria

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EvalLM是否能够高效支持设计师优化模型提示（prompts）并改善生成质量？

CHI '24EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on User-Defined Criteria

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在生成任务中，如何通过解释驱动的自动评估提高评估的透明性和可信度？

CHI '24EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on User-Defined Criteria

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设计师难以快速高效地优化生成任务提示的效果。

CHI '24EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on User-Defined Criteria

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如何将可重复性评估指标（定量化的可信度）整合到学术搜索工具中？

CHI '24Integrating measures of replicability into scholarly search: Challenges and opportunities

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AI驱动的预测市场模型在文献可重复性评估中是否有效？

CHI '24Integrating measures of replicability into scholarly search: Challenges and opportunities

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用户对学术搜索中可重复性评分工具的信任和接受度受到哪些因素影响？

CHI '24Integrating measures of replicability into scholarly search: Challenges and opportunities

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学者难以评估文献的可信度和可重复性，尤其是新手或跨学科研究者。

CHI '24Integrating measures of replicability into scholarly search: Challenges and opportunities

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人们是否认为伤害AI是道德上错误的？

CHI '24Which Artificial Intelligences Do People Care About Most? A Conjoint Experiment on Moral Consideration

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哪些特性使AI更容易被纳入道德考量的范围？

CHI '24Which Artificial Intelligences Do People Care About Most? A Conjoint Experiment on Moral Consideration

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多种特性如何相互作用改变人们对AI的道德认知？

CHI '24Which Artificial Intelligences Do People Care About Most? A Conjoint Experiment on Moral Consideration

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用户对高度拟人化AI的伦理反应复杂，影响信任与交互。

CHI '24Which Artificial Intelligences Do People Care About Most? A Conjoint Experiment on Moral Consideration

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如何通过自动化平台降低多领域用户在决策优化中的入门门槛？

IUI '23AutoDOViz: Human-Centered Automation for Decision Optimization

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交互式可视化如何提升用户对强化学习和决策优化过程的理解和信任？

IUI '23AutoDOViz: Human-Centered Automation for Decision Optimization

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如何在决策优化中引入实时用户参与以增强协作和透明性？

IUI '23AutoDOViz: Human-Centered Automation for Decision Optimization

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企业用户在决策优化时难以快速上手并理解强化学习模型运作。

IUI '23AutoDOViz: Human-Centered Automation for Decision Optimization

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AI的拟人化设计（如命名和外观定制）如何影响用户对其推荐的接受度？

CSCW '23I Create, Therefore I Agree: Exploring the Effect of AI Anthropomorphism on Human Decision-Making

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拟人化设计是否通过心理所有权而非信任来提高用户对AI的接受度？

CSCW '23I Create, Therefore I Agree: Exploring the Effect of AI Anthropomorphism on Human Decision-Making

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拟人化方法在低风险任务场景中的效果是否适用于高风险决策？

CSCW '23I Create, Therefore I Agree: Exploring the Effect of AI Anthropomorphism on Human Decision-Making

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用户在决策中可能不信任或不接受AI推荐。

CSCW '23I Create, Therefore I Agree: Exploring the Effect of AI Anthropomorphism on Human Decision-Making

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机器学习预测的特征重要性是否与空气污染领域的现有知识一致？

IUI '22AQX: Explaining Air Quality Forecast for Verifying Domain Knowledge using Feature Importance Visualization

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如何通过可视化工具验证机器学习模型与领域知识的吻合程度？

IUI '22AQX: Explaining Air Quality Forecast for Verifying Domain Knowledge using Feature Importance Visualization

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利用时空数据如何改进空气质量预测模型的透明性？

IUI '22AQX: Explaining Air Quality Forecast for Verifying Domain Knowledge using Feature Importance Visualization

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环境科学专家不信任机器学习模型的“黑箱”预测结果。

IUI '22AQX: Explaining Air Quality Forecast for Verifying Domain Knowledge using Feature Importance Visualization

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现有的Wikipedia模板和新的信任指标如何影响用户信任？

CHI '22Templates and Trust-o-meters: Towards a widely deployable indicator of trust in Wikipedia

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如何设计一种既紧凑又显眼、不干扰用户的信任信息展示方法？

CHI '22Templates and Trust-o-meters: Towards a widely deployable indicator of trust in Wikipedia

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信任指标如何适应不同用户背景并有效提升内容可信度？

CHI '22Templates and Trust-o-meters: Towards a widely deployable indicator of trust in Wikipedia

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用户常对Wikipedia的内容质量和可信度产生怀疑。

CHI '22Templates and Trust-o-meters: Towards a widely deployable indicator of trust in Wikipedia

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如何设计审核和透明的技术机制以提高普适计算系统的信任度和用户接受度？

UbiComp '21Workshop on Reviewable and Auditable Pervasive Systems (WRAPS)

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在普适计算系统中，哪些数据应被捕获以支持系统功能的审核和解释？

UbiComp '21Workshop on Reviewable and Auditable Pervasive Systems (WRAPS)

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如何在技术透明性与法律合规性之间找到平衡？

UbiComp '21Workshop on Reviewable and Auditable Pervasive Systems (WRAPS)

lightbulb现实痛点透明度、可审计性与信任校准机制

开发者和用户难以理解复杂系统的行为，无法快速定位故障和追责。

UbiComp '21Workshop on Reviewable and Auditable Pervasive Systems (WRAPS)

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如何通过“设计模式”实现AI系统的透明性和可审计性？

UbiComp '21Particles of a Whole: Design Patterns for Transparent and Auditable AI-Systems

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在AI生命周期的不同阶段，哪些“设计模式”能更好地支持透明性和问责性？

UbiComp '21Particles of a Whole: Design Patterns for Transparent and Auditable AI-Systems

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