介绍了基于 HCI 和 AI 社区的人工智能协作的最新研究，提出了七个面向多个结果和潜在危害的生成式人工智能设计原则。

Jan, 2023

研究发现，经验丰富的设计师对于 Generative Artificial Intelligence（GenAI）的作用持支持态度，强调了人类在享受和作为 “AI 合作伙伴” 的裁决者方面的独特优势，然而，技能退步、工作替代和创造力衰竭可能会对初级设计师产生不利影响。研究探讨了人类与 GenAI 的合作的责任和参与度，包括版权和所有权，人类的创造力和主权，以及 AI 读写能力和使用方面的机会。

Sep, 2023

在建筑设计中，该研究论述了通过人工智能与生成设计相结合，可以增强决策过程，并在复杂的设计空间中进行地图绘制和导航，从而实现几个感兴趣的结果和性能指标。

Oct, 2023

我们提出了 GREAT PLEA 伦理原则，涵盖了在医疗中应用生成型人工智能所面临的治理、可靠性、公平性、问责制、可追溯性、隐私、合法性、同理心和自主性等伦理困境和挑战。

Aug, 2023

这篇文章探讨了生成人工智能在建筑设计中的广泛应用，从生成 2D 图像、视频和 3D 模型的基本原理到对建筑设计各个阶段的影响，指出了设计创新的新方向和应用生成人工智能的新轨迹。

Mar, 2024

本文回顾并讨论了人工智能技术在 HCI/UX 领域的转型，并评估了人工智能技术将如何改变我们的工作。我们首先讨论了如何利用 AI 来增强用户研究和设计评估的结果。然后我们讨论了如何利用 AI 技术来增强 HCI/UX 设计。最后，我们讨论了当用户与计算系统、应用程序和服务进行交互时，启用 AI 功能如何改善用户体验。

Jan, 2023

人工智能与生成式人工智能的应用领域，特别是语言生成与伦理考虑的最新研究成果与未来发展轨迹的综合分析。

May, 2024

通过本文讨论了三种不同的方法来利用人工智能 (AI) 来支持应用设计师创造更好、更多样化和更具创意的移动应用界面 (UI)：第一种方法是设计师可以使用大型语言模型 (LLM)，如 GPT，直接生成和调整一个或多个 UI；第二种方法是使用视觉 - 语言模型 (VLM) 有效地搜索大型截图数据集，例如应用商店中发布的应用；第三种方法是训练一个专门设计用于生成应用界面的扩散模型 (DM)，作为启发性图片。我们讨论了如何使用 AI 来激发和辅助创造性应用设计，而不是自动化它。

Jun, 2024

发展分析和缓解策略，提供了一个初始框架来理解模型限制、尊重隐私、保密和版权、避免抄袭和政策违规、确保应用程序提供整体利益，并透明可重现地使用人工智能，以保护研究的完整性。

Jan, 2024

本文提出了一种将生成性用户体验（UX）研究与开发领域自然语言处理（NLP）应用程序相结合的方法论，并在案例研究中证明，将领域专家参与其中可以提高他们对最终 NLP 应用程序的兴趣和信任。

Jun, 2023