本论文探讨了信任对使用人工智能技术意图的影响，结果显示信任通过感知有用性和使用者对助手的态度影响了使用意图，功能相关的信任对使用意图的影响大于人类的信任，在 AI 相关应用中，信任对技术的接受起着重要的作用，并提供了可用于未来研究的基于多维度的信任度量方法。

Mar, 2022

通过一项针对 17 名参与者的纵向研究，我们调查了信任、人机协作、辅助机器人个性化以及定制化因素之间的关系，我们的研究结果表明，辅助机器人的定制化程度与信任感和舒适度感知之间呈正相关，这对于设计可信赖和定制化机器人的辅助机器人设计过程具有重要意义。

Oct, 2023

对用户信任、影响因素和测量方法进行的 23 个实证研究的综述确认了定义信任的多种方法和用户特征对 AI 启用系统中的信任产生的影响等主题，从而为未来技术和设计策略、研究和举措提供了洞察。

Apr, 2023

这篇论文通过对多个经过验证和可靠的人机互动信任测量工具的元分析，提出了一个一致的人机互动信任模型，为今后的研究提供了一个综合框架，并确定了信任测量的边界和需进一步调查的领域。

Mar, 2023

这篇论文针对机器人、虚拟角色、智能车辆、决策帮助等各类 AI 系统中关于信任模型的应用和测量方法缺乏标准化的现状进行了概述和分析。作者提出了一些系统的研究目标，并为当前文献汇总的优点和缺点提供了解决方案和研究议程。

Apr, 2022

通过一个模拟物体检测系统的实验，我们研究了交互反馈对用户对智能系统及其准确性理解的影响，结果表明提供循环反馈降低了参与者对系统的信任和其对系统准确性的感知，这凸显了在设计智能系统时考虑用户反馈对用户信任的影响的重要性。

Aug, 2020

本研究进行实证研究，以确定不确定性估计和模型解释对用户对模型的信任和理解的影响，探讨如何将自信度纳入分析结果以提高决策求同的准确性。

Apr, 2023

本文主要探讨在当前和未来的自动机器学习系统中，人与计算机交互如何发生（包括开发、部署和维护阶段的 HCI），不同类型的用户和利益相关方对 HCI 的期望是否存在差异，如何管理 HCI 以使自动机器学习获得人的信任和广泛接受，以及随着自动机器学习系统变得更加自主和学习能力增强，HCI 的基本特性是否会发生变化。研究关键领域包括自动化机器学习，人机交互，用户界面设计，人工智能信任等方面。

May, 2022

人工智能在我们的日常生活中越来越广泛地使用，尤其在各种应用、服务和产品中。因此，从用户角度来看，对人工智能的信任或不信任变得非常重要。这篇论文通过系统文献综述，探讨了当前人工智能领域的信任概念，并研究了不同类型的人机交互中的信任以及其对不同领域的技术接受度的影响。此外，还提出了技术和非技术的可信度指标以及一些可信度衡量标准，并分析了一些人工智能中的主要破坏因素和信任建立因素，并为实现可信度从而实现人工智能的可靠过渡提出了一些未来的方向和可能的解决方案。

Mar, 2024

研究报告对美国的智能城市中的有条件自动驾驶汽车（SAE 3 级）的公众接受度进行了调查，并采用 UTUAT2 模型分析了这一问题。研究发现，社会影响、性能期望、享乐动机、促进条件和努力期望依次是决定该技术接受程度的重要因素。此外，享乐动机、社会影响、促进条件和努力期望对技术的实用性感知有积极影响；促进条件、享乐动机和社会影响对努力期望有积极影响；社会影响和促进条件对享乐动机有积极影响；社会影响对促进条件有积极影响。此外，性别对享乐动机对采用意愿的影响具有调节效应，男性更受享乐动机影响。

Feb, 2024