新手AI辅助决策依赖校准研究
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2026年10月7日，arXiv Human-Computer Interaction 发布一项关于AI辅助决策中新手依赖校准的一手研究（论文arXiv:2610.07800，状态 under review）。该研究为110名参与者、临床实体抽取任务的被试间实验，考察解释与自我评估的作用。结果显示，在缺乏即时表现反馈时，新手用户在AI解释存在下出现系统性过度依赖漂移；自我报告任务理解度更高者依赖选择更审慎。研究将依赖校准引入无实时表现信号的人机协作场景，并提出支持适度依赖的AI工具设计准则。目前未见后续验证或同行评议结果。
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- arXiv · Human-Computer InteractionAI 辅助决策中的新手依赖校准：解释与自我评估的作用
一项 110 名参与者、临床实体抽取任务的被试间研究显示，在缺乏即时表现反馈时，新手用户在 AI 解释存在下出现系统性过度依赖漂移，而自我报告任务理解度更高者依赖选择更审慎。研究将依赖校准引入无实时表现信号的人机协作场景，并给出支持适度依赖的 AI 工具设计准则。论文已投稿 arXiv:2610.07800，状态为 under review。
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