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所属方向: AI可解释性、信任与校准依赖

XAI 解释与适当依赖校准

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问题/痛点

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2025

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help研究问题XAI 解释与适当依赖校准

不同的交互式可解释人工智能（XAI）界面如何影响用户对AI的理解、信任和适当依赖？

IUI '25

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评估对话（evaluative dialogues）在增强用户反思AI建议和优化行为方面的效果如何？

IUI '25

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大语言模型（LLMs）在对话式XAI中是否会导致用户过度依赖或信任AI？

IUI '25

lightbulb现实痛点XAI 解释与适当依赖校准

用户在使用AI系统时难以理解其建议，可能导致过度信任或拒绝其推荐。

IUI '25

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XAI（可解释AI）如何在动态交互环境中影响用户的学习过程？

IUI '25

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用户的信任和理解能力是否通过任务中的XAI解释得到显著提升？

IUI '25

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任务复杂性如何影响XAI的学习促进效果？

IUI '25

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用户难以在与AI的持续交互中建立长期学习能力。

IUI '25

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按需提供的AI解释和认知干预能否降低用户对AI建议的过度依赖？

IUI '25

lightbulb现实痛点XAI 解释与适当依赖校准

用户不理解AI建议且决策中过度依赖AI，导致错误风险增加。

IUI '25

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对比'对比解释'与单向解释，哪种方式更能提高用户的学习能力？

CHI '25

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如何根据用户的心理模型生成有效的对比解释？

CHI '25

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人机任务合作中，对比解释如何影响用户的独立决策能力和技能发展？

CHI '25

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用户无法从AI解释中有效学习，导致过度依赖AI和技能退化。

CHI '25

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现有的可解释人工智能（XAI）方法如何应对解释过程中人与AI之间的“误解”问题？

CHI '25

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如何通过引入反馈机制和共享知识（common ground）改善AI解释的动态性和有效性？

CHI '25

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AI的解释过程能否根据不同用户类型（开发者、普通用户、领域专家）调整以更好地满足用户需求？

CHI '25

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用户因AI解释不清或误解而难以信任智能系统甚至做出错误决策。

CHI '25

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如何提高可解释AI工具在无处不在计算和可穿戴设备中的适用性？

UbiComp '24XAI for U: Explainable AI for Ubiquitous, Pervasive and Wearable Computing

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可解释AI如何处理时序、多模态数据和互联机器学习组件的解释需求？

UbiComp '24XAI for U: Explainable AI for Ubiquitous, Pervasive and Wearable Computing

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如何将用户隐私和伦理考量融入可解释AI工具以增强用户信任？

UbiComp '24XAI for U: Explainable AI for Ubiquitous, Pervasive and Wearable Computing

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用户很难理解无处不在计算和可穿戴技术中AI的决策过程。

UbiComp '24XAI for U: Explainable AI for Ubiquitous, Pervasive and Wearable Computing

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特征型解释和示例型解释如何分别影响用户对AI的依赖模式？

UbiComp '24Towards Understanding Human-AI Reliance Patterns Through Explanation Styles

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两种解释方式的结合对用户依赖模式会产生什么交互性影响？

UbiComp '24Towards Understanding Human-AI Reliance Patterns Through Explanation Styles

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不同类型任务中，解释类型对依赖模式的影响是否存在差异？

UbiComp '24Towards Understanding Human-AI Reliance Patterns Through Explanation Styles

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用户在依赖AI决策时可能过度依赖或轻视，降低决策质量。

UbiComp '24Towards Understanding Human-AI Reliance Patterns Through Explanation Styles

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现有的解释型人工智能（XAI）技术如何不能充分满足孟加拉用户的需求？

UbiComp '24Know Your Users: Towards Explainable AI in Bangladesh

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如何设计适合孟加拉用户文化和习惯的XAI解释方法？

UbiComp '24Know Your Users: Towards Explainable AI in Bangladesh

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在孟加拉低技术素养和低带宽环境下，哪些方案可以增强用户对AI系统的信任？

UbiComp '24Know Your Users: Towards Explainable AI in Bangladesh

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孟加拉用户因技术和文化障碍难以理解AI系统结果。

UbiComp '24Know Your Users: Towards Explainable AI in Bangladesh

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在公共部门，如何通过协同设计创建用户友好的解释性人工智能（XAI）接口？

CHI '24

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文本解释是否比图形解释更适合繁忙的失业顾问工作流程？

CHI '24

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公共部门用户的哪些具体需求应优先在XAI设计中得到满足？

CHI '24

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公共部门职员难以理解和信任复杂的AI决策系统。

CHI '24

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任务复杂性和不确定性如何分别或共同影响用户对AI系统的信任和依赖？

CHI '24

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诊断性任务（当前信息可验证）和预测性任务（需预测未来信息）在用户对AI的依赖行为中有什么不同？

CHI '24

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如何通过设计实验控制任务特性以促进人类对AI的适当依赖？

CHI '24

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用户在复杂或不确定任务中难以适当依赖AI系统。

CHI '24

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在AI辅助图像标注中，符合预测的预测集合（conformal prediction sets）相比传统的top-1和top-k预测显示效果如何？

CHI '24

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“正则化自适应预测集合”（RAPS）如何在不同任务难度和数据类型场景中表现？

CHI '24

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预测集合的大小和覆盖率对用户准确性和认知负担有什么影响？

CHI '24

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AI模型给出过度自信预测，用户难以信任结果或做出准确决策。

CHI '24

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用户特征如何影响他们对可解释性人工智能（XAI）系统的信任、互动和理解？

CHI '24

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个性化在XAI设计中是否总是必要的，还是可能引入不必要的复杂性？

CHI '24

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哪种广义的用户组差异对XAI的有效性影响更大，而非基于微观特征的个性化设计？

CHI '24

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不同用户群体对AI系统解释的理解和信任程度存在显著差异。

CHI '24

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用户的AI背景如何影响他们对AI解释的感知？

CHI '24

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哪种类型的AI解释（自然语言解释、平实的描述、数值表示）在不同用户群体中更受欢迎？

CHI '24

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是否存在因用户背景不同而导致的不恰当信任行为或误解？

CHI '24

lightbulb现实痛点XAI 解释与适当依赖校准

AI解释无法同时满足专业用户和普通用户的需求，导致误解和不当信任。

CHI '24

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AI可解释性、信任与校准依赖

解释个性化与信息过载管理

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