本文通过系统文献综述，评估了 85 篇人基于 XAI 评估的核心论文，并对解释方法的可信、可懂、公平、可用性和人工智能团队表现等进行了归类。作者提出了关于设计和进行 XAI 用户研究的最佳实践指南，并强调了将心理科学和以人为中心的 XAI 联系起来的几个开放研究方向。

Oct, 2022

本文介绍了可解释 AI 的技术领域以及人们对人机交互和用户体验设计日益重视，在 XAI 的设计、评估、概念和方法论工具方面提供人本方法的作用。本文旨在提供人本的 XAI 设计，并帮助传达和扩展已有的 XAI 工具箱。

Oct, 2021

提出了一个以用户为中心的框架，旨在为非专业用户提供交互式可解释人工智能解决方案。

Sep, 2021

本文探讨了人类尺度的设计、测试和实现 Explainable Artificial Intelligence 的基本概念，并提出了一种 “自解释指南” 的方法，以帮助开发人员了解如何通过启用自解释来赋能用户。最后，提出了一套经过实证基础、以用户为中心的设计原则，可以指导开发人员创建成功的解释系统。

Feb, 2021

本论文以自动驾驶汽车为研究对象，研究了四种常见的可解释人工智能方法，即决策树、文本、程序和图示。研究表明，参与者倾向于使用语言解释，但通过决策树解释更能客观地理解汽车的决策过程，并且结果显示，计算机科学经验和观察汽车成功或失败的情况可以影响解释的感知和有用性，因此本研究提出，设计 XAI 系统必须考虑用户的特定需求和情境因素。

Jan, 2023

我们提出了一种用于最新深度学习为基础的机器人程序优化器的解释用户界面（XUI），它提供了不同的用户体验以应对用户的不同技能水平，同时引入了可解释的人工智能（XAI）功能以促进深度学习方法在实际应用中的应用。为了评估 XUI 对任务性能、用户满意度和认知负荷的影响，我们提出了初步用户调查的结果，并提出了一个大规模后续研究的研究设计。

Apr, 2024

这篇论文从四个主要聚类方向：综述文章、理论和概念、方法及其评估，总结了可解释人工智能领域的最新技术水平并提出了未来研究方向。

May, 2020

研究提出了一个综合的混合方法框架，采用不同样本的老年人，包括用户体验，可用性评估和深入访谈，集成可解释人工智能 (XAI) 方法。研究结果显示，XAI 注入的电子健康界面在调查老年人与电子健康界面交互时的偏好方面，扮演了重要角色，并确定了用户友好的人机交互 (HCI) 工具的重要设计因素。此研究的发现对于用户为中心的电子健康技术的设计和开发，旨在提高老年人的整体幸福感具有深远的意义。

Feb, 2024

通过系统文献综述研究 AI 解释的四个维度 - 格式、完备性、准确性和时效性，以及 XAI 效应的五个维度 - 信任、透明度、可理解性、可用性和公正性，并且针对未来研究议程提出了研究问题和可能的研究方向，从而开发了一个综合框架，并研究了其对用户行为的影响。

Nov, 2022

本文从以人为中心的角度对人工智能可解释性界面在人工智能增强的人机协作系统中的透明性挑战进行了深入研究，并提出了一个用于评估该界面的新框架。通过在可解释人工智能、人机协作以及人机交互等领域进行广泛调查，该研究提供了多个新见解，探讨了将可解释人工智能整合到人工智能增强的人机协作系统中的未来方向。

May, 2024