涵蓋期間：2026-08-31 – 2026-09-06
每週從一份人工挑選的學術來源清單抓取，只收有真實受試者的研究。全部保留原文標題與官方連結。中文摘要由模型生成，僅供快速判斷是否值得點進去讀。
符合條件：10 則
原標題Bridging the Gender Gap in STEM Education with AI: Female-Coded Chatbot as Role Model and Learning Assistant
AI 摘要研究招募 195 位德國九年級學生（平均 14.33 歲），在數學課以準實驗設計，比較女性編碼聊天機器人 ADA 與傳統紙本提示卡教授海倫公式。結果顯示：性別刻板信念顯著下降，效果量雖小但具意義；科技接受度高且無性別差異；兩性在學習表現、情緒反應、認知負荷皆無顯著差距，情境興趣顯著提升。研究指出系統化設計的 AI 聊天機器人可兼具挑戰刻板印象與促進公平學習，但長期效果仍需縱向研究驗證。
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原標題Research on the Interaction between Creator and Intelligence-Generated Content (AIGC) Painting Tools from the Perspective of Technological Mediation Theory
AI 摘要研究以半結構式訪談 24 位視覺與相關領域從業者，運用扎根理論與技術中介理論分析 AIGC 繪圖工具在創作流程中的角色。發現工具主要用於創作前中期的構思、參考生成與迭代探索，並未減少勞動，反而產生提示詞撰寫、比對篩選、修改輸出等新工作。創作者透過設定方向、審美判斷與選擇輸出保留能動性，形成非對稱的人機協作。評價受專業背景、熟練度、版權、平台依賴與勞動預期變化影響，互動呈現接觸、嵌入、協商、判斷與適應的動態歷程。
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原標題AI-based writing assistants for emotional tone: Investigating users’ acceptance and recipients’ perceptions in online negotiations
AI 摘要研究招募1,532名英國英語使用者進行兩項線上實驗，測試使用者對AI與非AI寫作助手推薦正向或負向情感語氣的接受度；結果顯示使用者較傾向接受AI推薦，不受語氣正負影響。第三項研究再邀請408名受試者評估修訂後訊息，發現語氣修改顯著改變接收者對發送者的印象與讓步意願，證實AI建議能改變訊息社會效果。
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原標題Immerse & befriend: The role of synthetic relationship perception and narrative transportation in a mental health app
AI 摘要研究針對 348 位心理健康 App Betwixt 的活躍用戶進行橫斷面研究，探討用戶對對話代理人的合成關係感知（特別是朋友般關係）與敘事沉浸程度，如何預測 App 參與度與感知壓力。結果顯示，強烈的敘事沉浸與將代理人視為朋友，能正向預測享樂利益與未來使用意圖，但這兩項因素與感知壓力無顯著關聯。研究指出敘事設計對合成關係形成的潛力，並討論培養友誼型關係的倫理疑慮。
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原標題Perceptions of AI-generated profile pictures: Effects on quality, attractiveness, and trustworthiness
AI 摘要研究招募817名美國成人進行預先註冊實驗，受試者評估被告知為社群媒體頭像的專業風格照片，設計為2×2因子實驗，變因為圖片是否由AI生成以及是否揭露AI生成。結果顯示，AI生成圖片在品質評分上高於同主體的專業照片，但標示為AI生成會降低圖片品質感知；對人物社交吸引力與可信度則無顯著影響。探索性分析發現，受試者自我評估的AI知識會調節揭露效果：低知識者對標示圖片與人物評價較低，高知識者則評價較高。結論指出，AI揭露主要影響圖片作為物件的評價，而非人物層面印象。
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原標題Author Correction: On the conversational persuasiveness of GPT-4
AI 摘要期刊刊出勘誤，更正先前關於 GPT-4 個人化說服效果的統計檢定結果。修正後顯示「人機個人化」與「人機非個人化」條件的直接比較 P 值為 0.07，未達統計顯著，原文宣稱的顯著差異（P=0.04）屬計算錯誤。作者因而修正結論，指出無法單憑此比較斷定個人化帶來額外優勢，僅能確認 GPT-4 整體說服表現優於人類。
原標題Mourning the loss of AI companions
AI 摘要此文為 Nature Human Behaviour 期刊文章的參考文獻清單，收錄 40 多筆學術論文、新聞報導與預印本，涵蓋 AI 伴侶依附、情感操縱、孤獨感減緩、聊天機器人停止服務後的用戶反應等主題。原文未提供實證研究的具體對象、方法或發現，僅列出相關文獻供進一步閱讀。
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原標題Are explainable AI (XAI) evaluation strategies aligned? Comparing subjective, objective, and mathematical evaluation measures using saliency maps
AI 摘要研究招募 166 位參與者進行預先註冊的組間實驗，以 LIME、Grad-CAM、Guided Backpropagation 三種顯著性圖方法為測試平台，比較主觀問卷（信任、滿意度）、客觀任務表現與數學忠實度指標三類評估方式。結果顯示三類指標得出不同結論：參與者主觀感受無差異，Grad-CAM 能提升使用者任務表現，數學指標卻偏好 Guided Backpropagation；數學指標與使用者表現僅部分相關，且關係有時違反直覺。研究強調評估 XAI 時需同時納入三類指標，以揭示它們之間的張力與一致面向。
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原標題Can AI Debias the News? LLM Interventions Improve Cross-Partisan Receptivity but LLMs Overestimate Their Own Effectiveness
AI 摘要研究進行兩項預先註冊實驗，測試 LLM 對自由派新聞標題去偏見後，是否能改善保守派讀者的信任相關判斷。研究一發現僅替換情緒詞彙的輕微去偏見無效；研究二證實實質性重構介入顯著提升保守派對標題的可信度、完整度感知與閱讀意願，且未對自由派產生反彈效果。同步以六款模型模擬的「矽基參與者」進行預測，發現模型在研究一錯誤預測有效、研究二高估效果大小並錯誤預測自由派反彈，且模型推測政治內群認同高者較受影響，但人類受試者未出現此調節效應。結論指出 LLM 去偏見若針對意識型態框架而非表層語言可改善跨派系接受度，但現有模型缺乏準確評估自身介入效果的量化精度與心理保真度，仍需人工監督。
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原標題Exploring Real-World Use of AI Chatbots for Mental Health Support: Cross-Sectional Survey Study
AI 摘要本研究以線上問卷調查比利時兩個樣本（共349名受測者，其中276名一般大眾與73名學生），探討使用AI聊天機器人（以ChatGPT為主）進行心理健康支持的情況。受訪者多為女性，且多數已有或正在接受專業心理健康服務，主要談話主題為個人與人際議題。受訪者選擇AI聊天機器人主要因其隨時可用、易取得；學生樣本重視匿名性，一般樣本則感受到支持。初步分析顯示數位工作聯盟與使用參與度之間可能存在關聯，提示關係因素或影響持續使用。
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