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

如何设计包含不确定性、证据质量和推理过程的解释性自动化事实核查工具？

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

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

事实核查员难以跟上生成式AI驱动的错误信息浪潮。

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

用户如何在GenAI（生成式人工智能）工具中做出决策以最大化生产力？

CHI '25To Use or Not to Use: Impatience and Overreliance When Using Generative AI Productivity Support Tools

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户在决定是否使用GenAI工具时采用哪些策略？

CHI '25To Use or Not to Use: Impatience and Overreliance When Using Generative AI Productivity Support Tools

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何为优化用户决策和增强生产力设计更适合的GenAI系统？

CHI '25To Use or Not to Use: Impatience and Overreliance When Using Generative AI Productivity Support Tools

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户难以应对GenAI工具输出质量和响应时间的不确定性，降低了生产效率。

CHI '25To Use or Not to Use: Impatience and Overreliance When Using Generative AI Productivity Support Tools

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

盲人在使用生成式人工智能（GenAI）工具时如何应对工具的错误、不完整性和主观性等不确定性？

CHI '25Everyday Uncertainty: How Blind People Use GenAI Tools for Information Access

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

盲人如何利用生成式人工智能、人类帮助及其他社会性资源应对信息访问中的不确定性？

CHI '25Everyday Uncertainty: How Blind People Use GenAI Tools for Information Access

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

将不确定性视为一种常态化实践如何影响生成式人工智能工具的设计与分析？

CHI '25Everyday Uncertainty: How Blind People Use GenAI Tools for Information Access

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

盲人在使用生成式AI工具时，错误输出增加了信息获取的挑战。

CHI '25Everyday Uncertainty: How Blind People Use GenAI Tools for Information Access

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何通过动态选择和呈现LLM生成的分析来提高决策者对AI推荐的适当依赖度和决策准确性？

CHI '25From Text to Trust: Empowering AI-assisted Decision Making with Adaptive LLM-powered Analysis

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

不同呈现方式（顺序或同时）对LLM分析如何影响人类决策？

CHI '25From Text to Trust: Empowering AI-assisted Decision Making with Adaptive LLM-powered Analysis

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何通过计算人类行为模型来优化信息呈现，使人机交互更加高效和智能？

CHI '25From Text to Trust: Empowering AI-assisted Decision Making with Adaptive LLM-powered Analysis

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户对AI推荐过度依赖或忽略，导致决策质量下降。

CHI '25From Text to Trust: Empowering AI-assisted Decision Making with Adaptive LLM-powered Analysis

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

在群体决策中，动态LLM“唱反调”设计是否能提升决策准确性？

IUI '24Enhancing AI-Assisted Group Decision Making through LLM-Powered Devil's Advocate

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

批评AI建议的“唱反调”角色能否减少过度依赖AI的行为？

IUI '24Enhancing AI-Assisted Group Decision Making through LLM-Powered Devil's Advocate

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

不同“唱反调”设计（例如静态与动态、针对AI与多数意见）各自对群体讨论质量的影响如何？

IUI '24Enhancing AI-Assisted Group Decision Making through LLM-Powered Devil's Advocate

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

在群体决策中，成员容易盲目信任AI建议，导致错误决策。

IUI '24Enhancing AI-Assisted Group Decision Making through LLM-Powered Devil's Advocate

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

生成式AI在编程任务中如何影响用户的生产力（如性能、效率和满意度）？

IUI '24Take It, Leave It, or Fix It: Measuring Productivity and Trust in Human-AI Collaboration

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户对生成式AI的信任随时间和任务情景发生了哪些变化？

IUI '24Take It, Leave It, or Fix It: Measuring Productivity and Trust in Human-AI Collaboration

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

专家和新手在使用生成式AI辅助工具时表现出哪些行为差异？

IUI '24Take It, Leave It, or Fix It: Measuring Productivity and Trust in Human-AI Collaboration

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

使用生成式AI编程时，用户难以辨别错误建议，信任错误会降低效率。

IUI '24Take It, Leave It, or Fix It: Measuring Productivity and Trust in Human-AI Collaboration

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何利用大型语言模型（LLMs）在不进行微调的情况下优化文件检索和排序性能？

CUI '24"Advancing Faithfulness of Large Language Models in Goal-Oriented Dialogue Question Answering"

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

在任务导向的对话问答中，如何通过引入自我反思机制减少生成内容的幻想信息（不准确信息）？

CUI '24"Advancing Faithfulness of Large Language Models in Goal-Oriented Dialogue Question Answering"

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何有效地结合多文档检索与答案生成以提升对话系统的可信度（基于检索信息的准确性）？

CUI '24"Advancing Faithfulness of Large Language Models in Goal-Oriented Dialogue Question Answering"

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

当前对话系统难以在依赖外部知识时生成准确且可靠的回答。

CUI '24"Advancing Faithfulness of Large Language Models in Goal-Oriented Dialogue Question Answering"

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

GPT-3在与用户互动时会表达出哪些具体的人格维度？

UbiComp '24The Personality Dimensions GPT-3 Expresses During Human-Chatbot Interactions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

GPT-3的人格维度是否与传统心理学模型（如“大五人格特质”）一致？

UbiComp '24The Personality Dimensions GPT-3 Expresses During Human-Chatbot Interactions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户如何在互动中感知GPT-3的不同人格维度？

UbiComp '24The Personality Dimensions GPT-3 Expresses During Human-Chatbot Interactions

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户与对话式AI互动时难以获得自然与信任感。

UbiComp '24The Personality Dimensions GPT-3 Expresses During Human-Chatbot Interactions

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

实时编程（live programming）是否能降低开发者在验证AI生成代码正确性时的认知负担？

CHI '24Validating AI-Generated Code with Live Programming

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

实时编程如何影响开发者在选择和验证多个AI代码建议时的行为？

CHI '24Validating AI-Generated Code with Live Programming

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

引入实时编程是否能提升AI辅助编程工具的信任度和使用效率？

CHI '24Validating AI-Generated Code with Live Programming

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

开发者难以快速验证AI生成代码的正确性，导致效率低下或工具不信任。

CHI '24Validating AI-Generated Code with Live Programming

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

生成式AI工具（如ChatGPT和DALL-E）如何影响资源有限的社区创业者的技术采纳及信任感？

CHI '24Deconstructing the Veneer of Simplicity: Co-Designing Introductory Generative AI Workshops with Local Entrepreneurs

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

设计哪些支持系统能够帮助贫困及边缘化社区的创业者克服技术焦虑并高效使用生成式AI？

CHI '24Deconstructing the Veneer of Simplicity: Co-Designing Introductory Generative AI Workshops with Local Entrepreneurs

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

社区主导的协作设计模型如何增强创业者对生成式AI的技能掌握和心理适应能力？

CHI '24Deconstructing the Veneer of Simplicity: Co-Designing Introductory Generative AI Workshops with Local Entrepreneurs

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

贫困和边缘社区的创业者难以理解或信任生成式AI工具。

CHI '24Deconstructing the Veneer of Simplicity: Co-Designing Introductory Generative AI Workshops with Local Entrepreneurs

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

如何针对生成式AI的独特特性设计用户体验？

CHI '24Design Principles for Generative AI Applications

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

生成式AI的设计原则应如何调整以增强用户信任与合作效率？

CHI '24Design Principles for Generative AI Applications

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

哪些设计策略能减少生成式AI对用户可能造成的潜在伤害？

CHI '24Design Principles for Generative AI Applications

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户在使用生成式AI时易因信任不足或模型复杂性而遇阻。

CHI '24Design Principles for Generative AI Applications

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户界面如何帮助用户高效识别大语言模型（如ChatGPT）的幻觉内容？

CHI '24HILL: A Hallucination Identifier for Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

哪些设计特性（如信心分数、源链接）能够显著提高用户检测幻觉的能力？

CHI '24HILL: A Hallucination Identifier for Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

交互设计如何平衡用户对AI工具的信任与对潜在幻觉的警惕？

CHI '24HILL: A Hallucination Identifier for Large Language Models

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户容易过度信赖大语言模型输出，即使它们可能包含幻觉内容。

CHI '24HILL: A Hallucination Identifier for Large Language Models

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

生成式AI（如大语言模型）在写作辅助中的价值和风险具体是什么？

CHI '24The Value, Benefits, and Concerns of Generative AI-Powered Assistance in Writing

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

用户如何看待生成式AI写作助手的财务价值及其对写作体验的影响？

CHI '24The Value, Benefits, and Concerns of Generative AI-Powered Assistance in Writing

help研究问题LLM 信任与过度/不足依赖

不同写作场景中，生成式AI的协助模式如何影响用户的写作表现、信任感和满意度？

CHI '24The Value, Benefits, and Concerns of Generative AI-Powered Assistance in Writing

lightbulb现实痛点LLM 信任与过度/不足依赖

用户在使用AI写作助手时常担忧创意控制权和作品归属感降低。

CHI '24The Value, Benefits, and Concerns of Generative AI-Powered Assistance in Writing

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