本文通过主题式地回顾和分析了 27 篇 CHI 研究论文和 19 个工具包，提出了对人本 AI (HCR-AI) 研究现状的基础性映射，结果显示当前 HCR-AI 研究热点为可解释性、公平性、隐私和安全等方面，同时指出应开展 AI 问责性的研究，并为非专业人员构建一种可用工具问责 AI，以解决 AI 对个人、社会和自然资源（人类繁荣和可持续性）的长期影响问题。

Feb, 2023

介绍了人与自然语言处理模型 (NLP) 的交互式 (HITL) 的短暂但激动人心的历史，总结了近期以任务、目标、人机交互和反馈学习方法为重点的各种 HITL NLP 框架，并讨论了将来在 NLP 开发中整合人类反馈的方向。

Mar, 2021

通过对现有文献进行广泛分析，我们发现在自然语言处理的人工评估方法中存在一些缺陷，这促使我们开发了一种层次化评估框架，该框架具有更全面地表示自然语言处理系统性能的显著优点，并应用于评估机器阅读理解系统及其与人工智能共生模型中的输入和输出的质量之间的关联。

Oct, 2023

介绍了五种方法论提案，并将其位于 ML-based 的 NLP 模型的背景下，以在 HCI 和 NLP 交叉的位置上培育跨学科合作和进步。

Feb, 2021

该研究综述了当前 NLP 技术在事实核查方面的能力和局限性，并强调将人性化设计方法融入模型开发，早期与事实核查利益相关者合作以及开展支持人性化事实核查技术的基准开发的必要性。

Jan, 2023

该研究论文提出了人类中心的人工智能的理念，这需要从社会文化视角设计人工智能算法，并包括帮助人类理解算法、公平公正性、解释性和透明度等方面的问题。

Jan, 2019

研究自然语言处理的 NLP 和人工智能领域对实体理解的影响，提出了基于实体概念的方法，并介绍了如何在实体链接任务中使用这种方法。通过核指代文簇难题进行了实验研究，分析了知识库实体集成到文本中的方法并从时间视角分析了实体的演变。

Apr, 2023

本研究聚焦于人类中心的负责任的人工智能研究，旨在开发符合人权与伦理规范、减少潜在危害的 AI，通过学术界和工业界的合作与思想共享推进该领域的未来研究趋势和发展。

Feb, 2023

近期的人工智能的普适性进展凸显出引导人工智能系统走向个人和群体的目标、道德原则和价值观的重要性，这被广泛称为对齐。然而，人工智能和哲学领域对于人工智能和人类对齐的定义和范围尚未被明确界定，而且这个问题的长期互动和动态变化也基本被忽视。为了填补这些空白，我们对 2019 年至 2024 年 1 月间发表的 400 多篇论文进行了系统综述，涵盖了人机交互、自然语言处理、机器学习等多个领域。我们对人工智能与人类对齐进行了描述、定义和范围界定，并从以人为中心的视角提出了一个 “双向人工智能与人类对齐” 的概念框架来组织文献。该框架包括了将人工智能与人类对齐的传统研究，即确保人工智能系统产生由人类确定的预期结果，以及调整人类与人工智能对齐的概念，旨在帮助个人和社会在认知和行为上适应人工智能进展。此外，我们阐述了文献分析的关键发现，包括关于人类价值观、交互技术和评估的讨论。为了未来研究的发展，我们展望了未来方向的三个关键挑战，并提出了潜在的未来解决方案的例子。

Jun, 2024

基于我们之前的工作，本文提出了一个综合的基于人为中心的人工智能（HCAI）框架，包括设计目标、设计原则、实施方法、跨学科团队和 HCAI 流程，同时提出了一个 “三层” 方法以促进框架的实施，我们相信这个系统性和可执行性框架可以克服当前 HCAI 框架中的不足，并应对当前实践中面临的挑战，进一步实现 HCAI 的发展。

Nov, 2023