所属方向: AI可解释性、信任与校准依赖

LLM 信任与过度/不足依赖

统计基于当前已索引 question 数据，来源缺失不影响问题展示。

124

问题/痛点

来源

2025

全部问题

124 条

全部研究问题现实痛点

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

多模态交互系统如何通过动态贝叶斯网络（实时推理工具）和大型语言模型（生成上下文知识）集成以适应复杂场景？

IUI '25A Dynamic Bayesian Network Based Framework for Multimodal Context-Aware Interactions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

动态贝叶斯网络如何在多模态传感器输入存在噪声的情况下进行实时推理并处理不确定性？

IUI '25A Dynamic Bayesian Network Based Framework for Multimodal Context-Aware Interactions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

在大规模动态环境中，多模态交互系统如何实现可扩展性和适应性？

IUI '25A Dynamic Bayesian Network Based Framework for Multimodal Context-Aware Interactions

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户操作多传感器智能设备时，环境复杂且误操作频发。

IUI '25A Dynamic Bayesian Network Based Framework for Multimodal Context-Aware Interactions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户如何理解生成式AI（GenAI）聊天机器人生态系统的数据流和隐私保护？

IUI '25Mental Models of Generative AI Chatbot Ecosystem

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户对第一方系统（如Google Gemini）和第三方系统（如ChatGPT）的信任和隐私关注有何不同？

IUI '25Mental Models of Generative AI Chatbot Ecosystem

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

不同的心理模型如何影响用户的信任和数据隐私决策？

IUI '25Mental Models of Generative AI Chatbot Ecosystem

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户难以理解复杂的AI生态系统，影响隐私决策。

IUI '25Mental Models of Generative AI Chatbot Ecosystem

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户如何使用和互动具有复杂目标的能动型生成式AI系统？

IUI '25Building Appropriate Mental Models: What Users Know and Want to Know about an Agentic AI Chatbot

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户对系统行为的透明性和内在逻辑理解如何影响他们的信任与决策？

IUI '25Building Appropriate Mental Models: What Users Know and Want to Know about an Agentic AI Chatbot

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

能动型AI系统如何更好满足用户对解释性内容的不同信息需求？

IUI '25Building Appropriate Mental Models: What Users Know and Want to Know about an Agentic AI Chatbot

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

普通用户无法有效理解复杂生成式AI的行为逻辑和信息来源。

IUI '25Building Appropriate Mental Models: What Users Know and Want to Know about an Agentic AI Chatbot

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何设计干预措施以减少用户对大型语言模型（LLM）的过度依赖或不足依赖？

CHI '25To Rely or Not to Rely? Evaluating Interventions for Appropriate Reliance on Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

不同干预措施（如依赖免责声明、不确定性标注和隐式回答）如何影响用户信任与合理依赖行为？

CHI '25To Rely or Not to Rely? Evaluating Interventions for Appropriate Reliance on Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

哪些因素影响用户在不同任务类型中对LLM建议的信任校准？

CHI '25To Rely or Not to Rely? Evaluating Interventions for Appropriate Reliance on Large Language Models

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户无法恰当地信任LLM导致错误决策或错失机会。

CHI '25To Rely or Not to Rely? Evaluating Interventions for Appropriate Reliance on Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

在大语言模型（LLMs）的开发中，数据治理和处理的主要挑战是什么？

CHI '25Emerging Data Practices: Data Work in the Era of Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

不同开发阶段的数据实践如何受到LLMs特性的影响？

CHI '25Emerging Data Practices: Data Work in the Era of Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

从业者如何应对数据处理中的不确定性，以推动LLMs的发展？

CHI '25Emerging Data Practices: Data Work in the Era of Large Language Models

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

从业者难以管理开发LLMs所需的大规模且复杂的数据。

CHI '25Emerging Data Practices: Data Work in the Era of Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

当前基于大语言模型（LLM）的文本评价方法存在哪些局限性？

CHI '25Think Together and Work Better: Combining Humans' and LLMs' Think-Aloud Outcomes for Effective Text Evaluation

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何结合人类与LLM的优势设计一种更全面和可靠的文本评价框架？

CHI '25Think Together and Work Better: Combining Humans' and LLMs' Think-Aloud Outcomes for Effective Text Evaluation

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

兼具人类与LLM优点的框架能在文本概括和作文评价任务中达到多大提升？

CHI '25Think Together and Work Better: Combining Humans' and LLMs' Think-Aloud Outcomes for Effective Text Evaluation

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

现有文本评价系统覆盖有限且结果不可靠，影响教育和新闻生成等应用。

CHI '25Think Together and Work Better: Combining Humans' and LLMs' Think-Aloud Outcomes for Effective Text Evaluation

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

在不同任务情境下，用户参与对LLM（大型语言模型）规划和执行的信任校准和任务表现有何影响？

CHI '25Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents As A Daily Assistant

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户参与LLM规划和执行的过程中，如何平衡信任、任务表现和用户认知负担？

CHI '25Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents As A Daily Assistant

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

LLM在高风险任务（如金融交易）中的可靠性如何表现，用户参与能否显著降低错误率？

CHI '25Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents As A Daily Assistant

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户在高风险任务中难以信任和正确使用AI助手，可能导致错误或损失。

CHI '25Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents As A Daily Assistant

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

LLM（大语言模型）搜索工具如何影响用户在复杂查询中的效率、准确性和决策质量？

CHI '25Effects of LLM-based Search on Decision Making: Speed, Accuracy, and Overreliance

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

设计一种基于置信度视觉反馈机制（如颜色编码）是否能减少用户对低置信度信息的过度依赖？

CHI '25Effects of LLM-based Search on Decision Making: Speed, Accuracy, and Overreliance

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

在什么情况下，LLM生成的错误信息会显著增加用户的决策错误率？

CHI '25Effects of LLM-based Search on Decision Making: Speed, Accuracy, and Overreliance

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

使用LLM工具时，用户容易依赖错误信息，导致决策失误。

CHI '25Effects of LLM-based Search on Decision Making: Speed, Accuracy, and Overreliance

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何在保证伦理标准的前提下，将生成式AI技术整合到纪录摄影实践中？

CHI '25Generative AI in Documentary Photography: Exploring Opportunities and Challenges for Visual Storytelling

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

生成式AI在提升社区叙事透明度和社区参与度方面的潜力与局限性是什么？

CHI '25Generative AI in Documentary Photography: Exploring Opportunities and Challenges for Visual Storytelling

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

现有生成式AI工具如何影响纪录影像的真实性及其对社会叙事的作用？

CHI '25Generative AI in Documentary Photography: Exploring Opportunities and Challenges for Visual Storytelling

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

新闻摄影中AI生成图像的真实性和可信度难以被信任。

CHI '25Generative AI in Documentary Photography: Exploring Opportunities and Challenges for Visual Storytelling

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

多语言大语言模型（LLMs）是否违反了选择独立性原则，对用户行为有何影响？

CHI '25Mind the Gap! Choice Independence in Using Multilingual LLMs for Persuasive Co-Writing Tasks in Different Languages

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

低资源语言（如西班牙语）中LLMs的表现如何改变用户对高资源语言（如英语）中LLMs的信任？

CHI '25Mind the Gap! Choice Independence in Using Multilingual LLMs for Persuasive Co-Writing Tasks in Different Languages

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

文化和性别因素如何影响用户对AI生成内容的态度及社会行为（如捐赠）？

CHI '25Mind the Gap! Choice Independence in Using Multilingual LLMs for Persuasive Co-Writing Tasks in Different Languages

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户在多语言环境下难以信任LLMs，影响跨语言协作与生产力。

CHI '25Mind the Gap! Choice Independence in Using Multilingual LLMs for Persuasive Co-Writing Tasks in Different Languages

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

生成式AI在广播行业的真实工作流程中有哪些适用场景与挑战？

CHI '25Understanding the Dynamics in Deploying AI-Based Content Creation Support Tools in Broadcasting Systems - Benefits, Challenges, and Directions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

广播专业人员如何看待和使用生成式AI工具，存在哪些问题？

CHI '25Understanding the Dynamics in Deploying AI-Based Content Creation Support Tools in Broadcasting Systems - Benefits, Challenges, and Directions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何设计生成式AI工具以更好适配多方协作和用户需求？

CHI '25Understanding the Dynamics in Deploying AI-Based Content Creation Support Tools in Broadcasting Systems - Benefits, Challenges, and Directions

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

广播从业者对生成式AI工具信任低，难以融入复杂工作流程。

CHI '25Understanding the Dynamics in Deploying AI-Based Content Creation Support Tools in Broadcasting Systems - Benefits, Challenges, and Directions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户如何根据解释、引用来源和一致性等特性决定对大语言模型（LLMs）的信任程度？

CHI '25Fostering Appropriate Reliance on Large Language Models: The Role of Explanations, Sources, and Inconsistencies

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

系统解释、引用来源和输出一致性如何影响用户对错误和正确信息的依赖？

CHI '25Fostering Appropriate Reliance on Large Language Models: The Role of Explanations, Sources, and Inconsistencies

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

加强输出质量中的不一致性展示是否能有效降低用户对错误输出的过度依赖？

CHI '25Fostering Appropriate Reliance on Large Language Models: The Role of Explanations, Sources, and Inconsistencies

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户容易对大语言模型的错误信息过度信任，导致决策失误。

CHI '25Fostering Appropriate Reliance on Large Language Models: The Role of Explanations, Sources, and Inconsistencies

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

大型语言模型（LLMs）和生成式AI增加的错误信息复杂性如何影响事实核查员的工作流程？

CHI '25Show Me the Work: Fact-Checkers' Requirements for Explainable Automated Fact-Checking

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

事实核查员对 AI 工具的可解释性有何具体需求？

CHI '25Show Me the Work: Fact-Checkers' Requirements for Explainable Automated Fact-Checking

相邻分类

AI可解释性、信任与校准依赖

LLM 信任与过度/不足依赖

全部问题

相关论文

基于动态贝叶斯网络的多模态上下文感知交互框架

生成式人工智能聊天机器人生态系统的用户心智模型

建立合适的心理模型：用户对代理型AI聊天机器人已知和想知道的

依赖还是不依赖？评估对大型语言模型适当依赖的干预措施

新兴数据实践：大型语言模型时代的数据工作

共同思考，更好地工作：结合人类和大语言模型的思维 aloud 结果进行有效的文本评估

先计划后执行：一项关于用户信任和团队表现的经验研究，当使用LLM代理作为日常助手时

基于LLM的搜索对决策制定的影响：速度、准确性和过度依赖

生成式AI在纪实摄影中的应用：探索视觉叙事的机会与挑战

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

理解在广播系统中部署基于AI的内容创作支持工具的动态 - 优势、挑战和方向

促进对大型语言模型的适当依赖：解释、来源和不一致性的角色

相邻分类

不确定性传达与校准依赖

医疗AI信任、临床决策支持与医患协作

XAI 解释与适当依赖校准

解释形式设计与理解效果

透明度、可审计性与信任校准机制

对话式 AI 与聊天机器人中的信任

AI 决策支持与依赖行为

虚假信息、内容标注与真实性信任