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一对多：理解来自多个错误和不一致的人工智能生成模型的准确信息
通过研究测试人员对于多个、潜在不一致的模型生成输出的理解，我们发现不一致降低了被测试人员对 AI 的感知能力，同时也提高了对给定信息的理解。因此，我们提出了设计建议，将不一致性透明地呈现出来，以指示这些模型的局限性，并促进批判性的语言模型使
PDF2 months ago
CloChat：大型语言模型中的人物角色定制、交互与体验研究
大语言模型为生成会话代理带来了重大进展，使得在各种话题上实现无缝、情境相关的对话成为可能。然而，现有的以语言模型为驱动的对话代理拥有固定的个性和功能，限制了它们适应个人用户需求的能力。通过创建具有特定专长或特点的个性化代理人物，可以解决这个
PDF4 months ago
探究大型语言模型在写作准备阶段的人工智能与人类共同创造力
描写了人工智能和人类协同创作在预写过程中发生的三个阶段循环的过程，强调了人类的主导地位和人工智能的多变水平，同时提出了设计建议以支持这种协同创作过程。
PDFa year ago
数字建模化为人人所用：初学者进行基于语音的 3D 建模的探索
This research explores the mental model of novices in voice-based 3D modeling and provides design implications for voice
PDFa year ago
野外 AutoML: 障碍、解决方案和期望
本研究通过对 19 名 AutoML 用户进行半结构化访谈，发现用户在实际应用中需要面对可定制性、透明度和隐私等方面的限制，并采取一定策略来应对，最终对 AutoML 的使用产生影响。研究结果提出了未来开发 AutoML 解决方案的设计建议
PDFa year ago
改善儿童福利人工智能合作：理解工作者的实践、挑战和对算法决策支持的愿望
本文研究人工智能决策支持工具在公共部门的应用，并通过对一个儿童福利机构的采访和情境调查，了解了工作人员在 AI 辅助下如何进行儿童虐待筛查决策。最终提出设计建议来支持更有效的人工智能决策制定。
PDF2 years ago
探究 AI 支持的在线心理健康社区中情感支持过程的影响
本文通过设计一种 AI 辅助工作流程，根据用户的情感状态和文本关键词，使得在在线心理健康社区中进行情感支持成为可能，并提出了相应的设计建议。
PDF2 years ago
模型可解释性中的人因因素：行业实践，挑战和需求
我们对 22 位业内从业人员的半结构化访谈结果进行了定性分析，提出了在大量使用机器学习模型的组织中存在的解释性工作的特征，这表明模型可解释性通常涉及不同角色的人员之间的合作和心理模型比较，旨在建立人员和模型之间以及组织内部的信任关系。我们为
PDF4 years ago
移动翻译人工智能的未满足需求和机遇
通过三项研究，包括涵盖了不同社会经济地位和地理区域的美国旅客、印度移民工人和美国移民群体，我们发现了低语言能力的移民群体在日常生活中最需要翻译应用，但是现有的移动翻译应用不能满足他们的需求。因此，本文提出了一些设计启示，以帮助应用更好地满足
PDF4 years ago
如果我听懂了你的话：构建并评估具有积极倾听技能的面试聊天机器人
本论文探讨使用公开可用的 AI 技术来构建有效的面试聊天机器人。我们建立了一个具有一部分积极倾听技能的原型来证明可行性，并在 206 名用户的实时评估中比较了具有或没有积极倾听技能的面试聊天机器人在四个常见面试主题上的表现。我们的工作提出了
PDF4 years ago