本研究通过对人与虚拟人物互动对话进行语言学、组织结构及结构分析，提出了为机器创建面对面多模态界面的必要性，并观察了多模态动作和事件的分布，数据表明需要在多模态融合层之外增加一个控制层来组织会话流、集成社会背景以及拟定进展计划，需要将会话分析、认知科学和心智理论等内容融入到界面系统中。

Nov, 2022

人工智能与人类的交互越来越重要，人机交互的一个子领域人工智能与人的交互 (Human-AI Interaction) 的出现旨在探索人类与人工智能的交互方式及认知科学方面的影响。先前的研究表明，心智模型在成功与 AI 进行无障碍沟通中至关重要，然而在与人工智能进行交互时，心智模型建立的具体机制尚不明确。

Jan, 2024

该研究旨在开发半正式的设计空间，为人工智能交互建立一套规范用户与 AI 系统在交互过程中的通信的交互基元，进而将这些基元组合为一组交互模式，为人类和 AI/ML 模型之间交换信息提供抽象规范，以评估现有实践的相似性和差异性，并为新系统的创建提供可能性空间。

Jan, 2024

本文探讨了大型语言模型在文本生成方面的出色表现，介绍了不同人工智能与人类交互模式下的文本生成任务谱系，并鼓励研究人员关注需要更高程度人类参与的复杂、相互依存的创作任务。

Mar, 2023

人工智能在决策支持系统中的应用主要集中在技术进步方面，忽视了算法输出与人类期望的一致性。为了解决这个问题，可解释的人工智能提倡更加以人为中心的发展。为了更好地理解人与人工智能的交互，我们通过对 105 篇选定文章进行系统综述，提出了一种交互模式分类系统，以深入研究不同人机交互方式。通过对现有研究的分析发现，现有的交互方式主要是简单的合作模式，对于真正的交互功能的支持相对较少。我们的分类系统将有助于理解当前决策环境中人与人工智能的交互方式，并促进交互设计的有意选择。

Oct, 2023

通过分析与 Google 助手和 Siri 的互动，本研究探讨了对话修复中互动语言在虚拟助手和用户之间的重要性，并发现虚拟助手在生成策略方面存在差异，但不能复制人类的修复策略。用户接受度调查显示英语和西班牙语用户在修复策略偏好和虚拟助手使用上存在不同。这些结果揭示了人类间互动语言与人机交互之间的不平等问题，强调了需要进一步研究交互语言在英语和其他语言中对人机交互的影响。

Nov, 2023

本文通过开发人工智能与自然语言交互评估（HALIE）框架，进行基于人的语言模型交互评估，包括交互过程、第一人称主观体验和执行效果等方面，设计并测试了五种交互式任务，研究了四种先进的语言模型，发现非交互式的性能并不总是导致更好的人工智能与自然语言交互，并且第一人称和第三方评价的指标可以有所区别，因此研究人工智能与自然语言交互的微妙差别非常重要。

Dec, 2022

声控助手的普及是受欢迎的，但由于人的能力与期望与现有技术的功能和好处之间不可避免的不匹配，存在可居住差距，拟解决此类问题，但是否存在语言交互的固有限制？基于目前对语言的特殊性质的看法，回答是可能存在。然而，作者得出结论，将来的人机交互设计可以从母语与非母语发言者、成人和儿童以及人类和狗之间的交互中获得关键的灵感。

Jul, 2016

研究人工智能中的对话代理，探索深度学习技术如何提高人工对话代理水平。

Nov, 2022

人工智能需要与人类价值观保持一致，本文研究了自然语言代理程序中存在的一些行为问题，重点讨论了系统设计者意外错误规定可能导致的一些问题，如使用欺诈或操纵性语言，以及避免这些问题的一些方法。

Mar, 2021