涵蓋期間：2026-09-14 – 2026-09-20
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：46 則
原標題Think Before You Accept: Can Written Justification Reduce Uncritical Uptake of AI Writing Suggestions?
AI 摘要研究招募 129 位學生進行隨機實驗，讓他們撰寫資料分析提案並收到優劣參半的 AI 修改建議。結果顯示，被要求書寫接受或拒絕理由的學生，採納錯誤建議的比例從 65% 降至 41%，但對正確建議的採納率未顯著下降。主題分析卻發現，學生在書寫理由時多流於表面，且存在元認知監控與領域知識不足的問題。
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原標題AI-assisted analytical theory in soft matter and multiphysics: new results and lessons from diffusiophoresis and bipolar membranes
AI 摘要研究者提出一套包含誠實規則、關鍵文獻聚焦、預先驗證、單一任務記錄與人類決策把關的AI輔助理論框架。將其應用於球形粒子在任意電解質與德拜長度下的擴散泳動、以及不含水解離動力學的雙極膜I-V曲線解析描述兩難題，原本需數月至一年才能完成的推導，在幾天內解決。研究強調效率提升不應導致認知卸載，AI產出須轉化為人類可讀洞見，並透明揭露使用過程，最後探討如何將AI工具納入研究生理論訓練。
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原標題Alignment and Divergence between Humans and AI in Interpersonal Privacy Decisions
AI 摘要研究招募 76 對雙人關係（N=76）受試者，針對 18 類資訊與 3 種接收者關係進行隱私判斷實驗，並讓 AI 模型完成相同評估。結果顯示：資料擁有者的隱私判斷高度依賴情境與關係；熟悉的共同擁有者雖與擁有者期待大致一致，但會顯著高估需徵得同意的必要性；雙方越熟悉，揭露接受度越高且誤判越低，同理心量表則無顯著關聯；AI 模型在預測揭露接受度上明顯遜於人類共同擁有者，即使提供雙人互動範例仍無法改善。
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原標題Identity Continuity in Long-Term Embodied AI Relationships: From Agent-Specific Identity Representation to Identity-Continuity Appraisal
AI 摘要本文提出一個使用者端框架，探討長期具身 AI 在學習、模型更新、記憶壓縮、硬體維修與跨本體遷移後，使用者如何判斷其是否仍為同一代理人。框架將代理人身分表徵分為具身感知、心理行為、關係自傳三大領域，並指出共享歷史、關係角色與或然回應性會使某些資訊更具身分診斷性。使用者會整合連續與不連續證據，形成從強連續、模糊部分連續到明確不連續的連續體判斷。因果歷史溯源與使用者參與被視為情境證據，而非第四領域。研究並建議將身分連續性作為生命週期設計的心理目標，在隱私與使用者控制限制下進行記憶選擇、模型更新與跨本體遷移。
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原標題Creepy but Useful? Behavioral Acceptance of AI-Generated Customer-Service Replies
AI 摘要研究招募英國 Prolific 參與者進行兩項預先註冊實驗，讓受試者評估 AI 生成的客服回覆，並判斷其實用性、恐怖感與所需修改程度（修改越少代表接受度越高）。實驗一在回覆文本中操弄實用性與恐怖感；實驗二則在回覆文本操弄實用性、在系統描述中操弄恐怖感。結果顯示：實用的回覆在兩個實驗中皆獲得較高接受度；回覆層面的恐怖感會降低接受度（實驗一），但僅在系統描述中標示恐怖感而回覆本身不顯恐怖時，不影響修改判斷（實驗二）。指派的實用性與恐怖感交互作用未達顯著，但在試驗層面，同一回覆若被感知為較恐怖，其實用性對接受度的正向關聯會減弱。
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原標題Value-Sensitive Delegation in Everyday AI Agent Use: Evidence from OpenClaw
AI 摘要研究以價值敏感設計為架構，輔以大型語言模型分析 73,093 篇關於 OpenClaw 的 Reddit 第 一人稱貼文，萃取出 21 項人類價值並歸納為六大群組。發現使用者重視的價值多集中在他們設定的委派條件（如成本、存取、監督），而非代理人產出本身；價值在「代理人交付結果」時多獲滿足，在「使用者監督過程」中則多未被滿足。研究提出「價值敏感委派」概念，強調支援人類價值不只看任務完成度，更需關注使用者圍繞委派所設定的操作條件。
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原標題How Researchers Use and Verify AI Coding Assistants: Tasks and Validation Practices in Scientific Programming
AI 摘要研究團隊分析 2025 年對 527 位撰寫程式的研究人員（多數在美國大學）的問卷自由文字回覆，每位受訪者描述一項實際任務、如何使用 AI 工具以及如何評估結果。使用集中在資料處理、視覺化、除錯、數學/科學計算與統計分析五大任務；驗證多為非正式個人判斷，超過半數僅執行生成程式碼，自動化測試與同儕審查極少。程式經驗與使用情境、驗證策略關聯不大，但影響信心：經驗較淺者較信任 AI，資深者則相反；評估信心最強相關為對工具與自身的信心，而非具體驗證手段。研究指出科學程式碼的 AI 貢獻驗證主要仰賴個人判斷，缺乏共享測試或審查基礎建設，建議介面設計應支援針對任務的評估機制。
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原標題Can I Trust My Body? A Three-Year Autoethnography of ChatGPT's Place in My Support System for Panic Attacks
AI 摘要第一作者以自身為研究對象，蒐集三年來與 ChatGPT 的對話紀錄、個人筆記及親友專業人士回饋，進行敘事分析。研究發現：熟悉的解釋能降低身體感覺的恐懼，但症狀改變會重燃重病恐懼；發作時建議難以執行，部分回覆反而誘發更多檢查行為；對話結束後症狀與求助常持續。作者提出軌跡層級安全概念，包含可執行的建議、檢查與求安心的停止點，以及長期可用的理解與人際支持。
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原標題People escalate against a competitor labelled human and hold back against one labelled an optimising machine
AI 摘要研究招募 1,395 位參與者進行預先登記的動態全付拍賣實驗，交叉操控對手實際身分（人類、模仿人類的 AI、優化競爭的 AI）與告知參與者的標籤。結果顯示，單純被告知對手可能是人類時，中位出價上升 6.7 點；被告知是優化機器時則下降 8.8 點，差距約佔獎金 15%。實際面對 AI 會降低出價，卻也減少雙方都獲利的機會，證實資訊標籤與對手本質分別影響競爭行為。
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原標題Two's a Crowd: Human and AI-Based Copresence for Developers with ADHD
AI 摘要研究訪談 14 位自我認同有 ADHD 的軟體工程師，探討他們在人類協作（如結伴編程、Body Doubling）與 AI 程式助理共在下的工作體驗。發現人類共在雖提供社會支持與入職結構，卻迫使工程師持續管理職業形象、犧牲隱私；相對地，AI 共在能維持責任感與認知流暢度，且免除社交焦慮、表現評判與被監視感。研究將發現對應 Goffman 共在理論與 SPACE 生產力框架，並提出面向 ADHD 包容協作的 AI 工具設計建議。
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原標題Your Programming Students' Cognition with ChatGPT: Higher Performance, Lower Retention, and Reduced Ownership
AI 摘要研究招募 55 位大學電腦科學系學生，分組完成三項 C 語言入門程式任務，一組可用 ChatGPT-4.5，另一組僅能用傳統網頁搜尋。結果顯示 ChatGPT 組程式碼得分較高（89% 對 69%），但即時與 48 小時後的回憶測驗得分皆較低（41% 對 53%、39% 對 52%），且學生對繳交程式碼的歸屬感明顯較低（45% 對 81%）。主觀心智負荷在 ChatGPT 組隨任務增加較緩慢，生理指標（瞳孔、心率變異）則無顯著差異。研究指出輔助完成任務與後續記憶保留、歸屬感之間存在落差。
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原標題Trustworthy FinAInce: Unpacking How AI-Mediated Financial Advice is Judged
AI 摘要研究招募 285 位美國成人進行隨機情境實驗，測試八項財務決策中 AI、專家、網路社群三種建議風格與來源標籤的效果。結果顯示建議風格最強烈影響訊息品質與安全感知，專家標籤僅提升來源知識感知，決策情境則主導風險與安全判斷。這些評價能解釋 69% 整體品質、76% 信任度與 83% 採納意圖；即便隱藏來源標籤，專家風格建議仍最受偏好。
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原標題What Parents Can See: Divergent Accounts of Youth AI Companion Use in Parenting and Teenager Subreddits
AI 摘要研究分析 2023 至 2026 年 Reddit 育兒版與青少年版共 1,628 篇貼文，並以 LLM 大規模編碼。結果顯示：青少年最常提到從 AI 獲得情感支持（31%），父母最常關注戀愛與性互動（36%）；雙方對依賴風險關注度相近（青少年 19%、父母 16%），但父母極少提及情感支持益處（5% vs. 27%）。研究指出，父母易察覺留下紀錄的性內容與長時間使用痕跡，卻難發現外觀普通的情感傾訴，建議家長引導與系統設計應重視這類「隱形」使用情境。
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原標題Ownership in AI-Assisted Everyday Tasks
AI 摘要研究透過質性問卷，請受試者各舉出一項「感覺屬於自己」與「感覺不屬於自己」的 AI 協作任務。發現當使用者僅被動核准 AI 建議時會產生疏離感；反之，若能主導流程、反覆迭代或重寫內容，仍能保有所有權感。即使無法獨自完成任務，只要掌握專案願景，受試者仍報告高度所有權。個人風格消失與無法理解輸出內容會削弱所有權；願不願意揭露 AI 使用則更受社群規範與擔心功勞被抹滅影響，而非單純取決於自豪感。
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原標題Stereotypically Yours: Portrayal and Perception of Race-Coded AI Companions
AI 摘要研究結合演算法審計與 12 位使用者訪談，發現開放權重模型中，亞裔男性人設被評為較順從，黑人、拉丁裔與原住民男性人設則被評為較具攻擊性。受訪者期待 AI 提供文化熟悉感與外部視角，卻對何謂刻板印象看法不一，甚至拒絕顯性種族標示仍期待文化特色回應。研究指出單靠使用者滿意度不足以評估個人化設計，須納入表徵傷害考量。
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原標題Designing Against Deskilling: Metacognitive Feedback Reduces Cognitive Offloading to LLM Assistants
AI 摘要研究招募 704 位參與者進行線上預註冊實驗，採 2×2 設計加無 AI 對照組，讓受試者練習分數運算並可主動要求 LLM 提供解答。結果顯示，讓使用者明確知道卸載答案對學習的影響（元認知回饋），能顯著降低尋求答案的比率（OR=0.47），並提升後續無輔助測驗表現（OR=1.51）；以獎勵激勵減少求助則無顯著效果。
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原標題Tailored to you: longitudinal effects of personalising language models
AI 摘要研究招募 992 位參與者進行為期五天的每日諮詢互動，比較無個人化、記憶式（基於對話歷史）與問卷式（基於前置問卷）三種語言模型。結果發現，隨時間改變的互動模式主要源於重複使用而非個人化本身；但記憶式個人化讓使用者願意更多自我揭露且覺得較不恐怖，問卷式個人化則導致使用者對分享個資感到更多後悔。
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原標題Faithful Where It Can Be Checked: Auditing a Reflection Agent Against Its System Prompt in a Randomized Trial
AI 摘要研究團隊對 17,930 輪對話進行編碼，比較 GPT-4o 職涯反思代理與靜態問卷的實際表現。代理遵守回覆長度上限等易檢查規則，卻在半數回覆中讚美參與者（違背「不諂媚」指令），幾乎從未溫和挑戰（違背「溫和挑戰」指令）。關鍵發現：代理在參與者猶豫時反覆要求決定，導致被催促最多者最終對職涯規劃最懷疑。研究指出指令可檢查性對代理行為的決定性影響。
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原標題Nodding of virtual humans does not necessarily increase customer trust: a temporal analysis
AI 摘要研究招募 429 位參與者觀看虛擬人推薦衣櫃的影片，分組比較虛擬人聽講時點頭與不點頭的差異，並要求受試者以滑桿即時回報信任度、事後填寫問卷。結果顯示點頭行為未顯著提升整體信任、感知回應性，也未在互動過程中建立較高的時間信任；信任主要在虛擬人發言時累積。探索性分析發現點頭會增加擬人化感知，研究者推測其他社交線索可能已足夠建立信任。
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原標題When Code Breaks the Heart: Disrupting the relational continuity of AI companionship
AI 摘要研究者對 Reddit 上關於 Replika 重大更新的討論進行主題分析，探討更新如何破壞使用者與 AI 夥伴的情感關係連續性。分析歸納出三大主題：使用者經歷悲傷與背叛感，因更新突然讓互動變冷、抹除共同記憶；使用者直面演算法控制的限制，對夥伴的自主性與人格產生幻滅；依賴 Replika 紓解孤獨、焦慮的使用者失去支持性陪伴。研究指出 AI 陪伴能喚起被理解、被支持的感受，但缺乏關係互惠，關係連續性是連結深度的關鍵。
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原標題Durably Reducing Belief in Women's Health Misinformation Through Culturally Adaptive AI Videos
AI 摘要研究在印度郊區進行田野實驗（N=434），讓低識字女性觀看 AI 生成的健康影片，比較「文化適應性主持人」（外貌像社區成員）與「中性主持人」的效果。結果顯示，適應性主持人使謠言信念降低 30%，效果幾乎是中性主持人的兩倍，且效果持續三週；對於社區規範強化的謠言（如歸咎女性不孕）效果最大，對單純醫療知識缺口（如疫苗認知）則不明顯。訪談發現受試者記得適應性主持人，卻將中性版視為普通影片。
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原標題"Okay, I've Actually Softened My Take on This": How People in Decentralized Social Media Reason about the Appropriateness of Generative AI
AI 摘要研究者對 Mastodon 與 Bluesky 的 20 位用戶進行半結構化訪談，呈現七種生成式 AI 情境，探討去中心化社群環境下人們如何劃定技術、整合與使用的條件界線。發現參與者非單純支持或反對，而是依情境權衡多項考量，形成可見的「界線劃定」過程，有助於未來設計、政策與集體討論。
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原標題Verify, Offload, Extend & Recommend: Selective Complementarity in AI Support for Physical Activity Planning with Longitudinal Patient Data
AI 摘要研究招募 26 位運動生理學家，以配對設計讓他們針對四個真實心血管病例，分別在有無生成式 AI 輔助下制定運動計畫，並記錄 152 筆聊天機器人查詢。量化結果顯示 AI 整體未顯著改善工作負荷、易用性、信心或計畫品質，但視覺化素養較低者計畫品質受益較大，素養較高者工作負荷反而增加。訪談歸納出驗證、卸載、延伸與生成四類使用模式，指出 AI 更像選擇性互補工具，且臨床醫師在專業知識不足處尋求 AI 支援時，面臨驗證困境。
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原標題Misgendering as Breakdown in Human-Machine Communication: How AI Companion Chatbot Users Experience and Repair Misgendering
AI 摘要研究質性分析 326 篇 Reddit 上關於 AI 陪伴與角色扮演聊天機器人誤判性別的貼文。發現用戶為防止與修復誤判，需持續經營自身性別呈現，研究並討論設計者如何減輕此類傷害。
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原標題AI Peers Exert Social Influence on Human Dishonesty in Groups
AI 摘要研究透過兩階段隨機行為實驗（N=280 與 N=360），探討 AI 代理人對群體中人類不誠實行為的影響。結果顯示，AI 同儕施加的社會影響力大小與人類同儕相當；當接觸不誠實的規範線索時，參與者回報更多不誠實行為，此效應存在於命令性、主觀與描述性規範中。只有首次出現不誠實同儕行為時會產生顯著行為改變，進一步增加不誠實同儕數量效果較弱且非單調。參與者決策快速收斂，經反覆暴露後不誠實回報略微增加。
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原標題AI Mediators Regulate Emotion and Create Value in Disputes
AI 摘要研究以組間實驗比較 AI、新手人類調解員與無調解三組，受試者參與模擬爭端。結果顯示 AI 顯著降低負面情緒，並在高整合潛力爭端中邊際顯著地協助雙方實現共同利得；訊息分析發現 AI 提出交換條件的頻率顯著高於人類。
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原標題Does AI Assistance Leave a Temporal Fingerprint? Detecting Overreliance in AI-Assisted Writing and Programming
AI 摘要研究分析三組公開資料集，包含 1,447 筆協同寫作按鍵記錄、243 位程式設計師編輯遙測資料，以及 510 萬筆純人類按鍵基線，比較極少 AI、協作式 AI 與模擬全權委託三種情境。發現 AI 貢獻在寫作與程式設計皆呈現明顯爆發模式，超出作者基線；但寫作保留 93% AI 字元，程式碼僅 14% 完整存活。僅用可觀測時間特徵的分類器，能近乎完美區分全權委託與真實創作（F1 ≥ 0.997），一般協作則難與無輔助創作區分。
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原標題"We Are Tired of Explaining": Communication Practice and AI Roleplay Training for Community Health Workers in Rural India
AI 摘要研究觀察印度拉賈斯坦邦 20 位認證社會健康活動家（ASHA）進行模擬家庭規劃諮詢通話與訪談，並測試 LLM 聊天機器人角色扮演原型。發現工作者常以健康風險資訊回應社會關切、否認憂慮或列舉醫療方案卻缺乏解釋，僅少數回應會接納關切、尋求許可再涉及家人或將決定權留給受益者。依動機式訪談理論解讀，建議 AI 訓練工具定位為練習角色、提供描述性而非規範性回饋、評估諮商過程而非標準答案一致性。
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原標題CareMirror: Bringing Caregiver Wellbeing into the Dementia Care Ecosystem
AI 摘要研究團隊設計 CareMirror 生態系統，包含照顧者與臨床醫師介面，支援長期自我反思、個人化支持與照顧者自主決定的資訊分享。透過 14 位失智症家庭照顧者的半結構式訪談，發現參與者重視長期覺察、情境化支持與能帶來實質後續行動的臨床可見性；但也擔憂反覆反思可能增加負擔、自動分享會抑制坦誠揭露，並期望 AI 輔助反思與溝通，而非取代照顧者聲音或醫師判斷。
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原標題When AI Becomes Hard to Understand: Cognitive Demands in Real-World Human-AI Conversations
AI 摘要研究以 84,000 份 ChatGPT 與 Gemini 的金融與健康領域對話為樣本，觀察使用者因誤解而重複提問或要求澄清的情形，作為認知困難的指標。結果顯示，回應的長度、可讀性與詞彙多樣性之間的關係並非固定，而是會因彼此組合而變化；例如在較短回應中，詞彙多樣性較高時重複提問較少，但隨著回應變長，此關聯會減弱。研究提出「對話複雜度預算」概念，指出回應特徵的認知需求相互依存，設計上需依使用者、任務與情境調整回應的複雜度。
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原標題Beyond "ChatGPT Can Make Mistakes": Designing Interventions to Support Metacognitive Monitoring in AI-Assisted Work
AI 摘要研究邀請 11 位專家彙整 30 種介入策略，建構出時間、層級、來源三維的設計空間。隨機實驗招募 917 位參與者完成 12 道規劃與組織題目，比較可靠度卡片、對比回覆、暫停點與事後反思四種介入。結果顯示可靠度卡片與對比回覆能降低自信過度與估計誤差，提升整體信心辨別力，但未觀察到任務表現或項目內辨別力的顯著改善，指出監控品質與任務績效是可分離的設計目標。
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原標題Disrupted Companionship: A Risk Assessment Framework and Cross-Platform Quantitative Analysis of Psychosocial Responses to AI Companion Disruptions
AI 摘要研究整理 30 起主流平台 AI 伴侶中斷事件，建立六類中斷類型與三大成因分類，並提出關係中斷、族群脆弱、溝通缺口、轉移支援不足四維風險評估框架。利用 Reddit 縱向資料與階層貝氏中斷時間序列模型分析，發現中斷發生後社群焦慮、壓力、自殺表達與悲傷啟動顯著上升，關係中斷程度與轉移支援不足與即時負面反應關聯最強。
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原標題Available but Unclaimed: An Empirical Study of Human-AI Synergy
AI 摘要研究招募 535 位參與者，分組完成 40 題矩陣推理、心智旋轉、三段論與字串類比測驗，分別為無協助或必須諮詢 GPT-5.6-Luna、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash、Kimi K3 其中一款模型。每款模型亦獨立各答 100 次作為基準。結果顯示：協助組與無協助組的正確率差距隨題目層級的模型能力上升而擴大；參與者遵從建議的程度隨任務類型與模型能力不同；事後信心區分正誤的效力較無協助時降低；約一半的模型準確率提升實際轉化為人機協作準確率，且轉化率因模型而異。研究建議未來評估應著重人機互動情境，並設計支援選擇性遵從的機制以保留獨立推理。
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原標題AI literacy over tool design: a mixed-methods study of scaffolded versus unrestricted generative AI in programming education
AI 摘要研究在碩士級資料分析課程進行七週混合方法實驗，33 位學生隨機分組，一組使用內建逐步提示、不生成程式碼且限制提示次數的 AI Study Coach，另一組自由使用自選 AI 工具。結果顯示作業表現兩組無顯著差異，Coach 組信心較高但提示預算管理不佳，自由組滿意工具卻擔心過度依賴。訪談發現兩組學生都視「覺察自己對 AI 的依賴」為最大收穫；能自訂使用規則者表現較佳，且最了解模型運作（皆為自學）的學生使用最審慎、分數最高。研究結論：工具設計影響力小於學生自我治理能力，建議以評核推理過程與將 AI 素養列為核心技能作為結構性因應。
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原標題Beyond Benefit or Risk: Perceived Impact Profiles of Human-AI Affective Interaction and Their Associations with Psychological Functioning
AI 摘要研究一訪談 52 位與 AI 建立情感連結的使用者，歸納出四大正向影響（情緒紓解、紓解孤獨、增進人際功能、個人成長）與四大負向影響（虛實界限模糊、社交取代、認知情緒強化、過度使用）。研究二追蹤 673 位中國使用者六個月，識別出四類影響概貌：極小影響、獲益主導、混合影響、風險主導。風險主導群雖同樣擁有高人機情感連結，但人際需求受挫、情緒調節困難、憂鬱焦慮症狀較重、自尊與繁榮感較低。控制基線後，首波概貌僅能預測六項指標中的繁榮感：混合影響群較極小影響群顯著較高。研究指出人機關係危害有限且具選擇性，建議採個別化、自適應防護。
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原標題A light-touch AI literacy intervention helps protect against AI political persuasion
AI 摘要研究招募 3,208 位美國民眾進行兩項實驗，讓受試者與被指示改變政治觀點的大型語言模型對話。結果顯示，僅在對話前給予「LLM 可能被提示說服並選擇性呈現資訊」的簡短警告，即可將信念改變幅度減少約 48%，且未顯著降低受試者對生成式 AI 的整體信任度。
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原標題Do job seekers value procedure in AI hiring only for error correction? Evidence from a conjoint experiment
AI 摘要研究招募 1,919 名美國求職者進行預先註冊的配對輪廓聯合實驗，隨機變化系統決策權限、錯誤率、解釋、退出權、申訴權與獨立偏見審計六項屬性。結果顯示，申訴權、退出權與偏見審計的價值不隨錯誤率上升而增加，皆落於預設等價邊界內；人類介入的影響力大於任何程序特徵，效果相當於將錯誤拒絕率從 30% 降至 10%。發現不支持單純「錯誤修正」解釋，求職者部分因程序本身價值而重視程序正義。
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原標題From Momentary Emotion Inference to Sustained Emotion Support: Evaluating a Companion Agent in a Longitudinal Study
AI 摘要研究團隊部署理論導向的情緒調節陪伴代理人 PAIR，邀請 19 位參與者進行 14 天縱向研究，共記錄 1,093 次互動階段。結果顯示，代理人的情緒估測在愉悅度與支配性上與自我報告較吻合，引導式對話後參與者愉悅度提升、喚醒度呈現狀態依賴性變化。參與者感受到被理解，並依據自身需求採納建議；隨著時間推移，對引導對話有幫助的感知顯著增加。研究發現記憶更新與保留修正能支撐跨階段個人化，為未來能適應演變需求、從過往結果學習並保留使用者記憶控制權的情緒支持工具提供實證依據。
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原標題AI-Driven Feedback Systems, Digital Labour, and Silent Quitting: Transforming African Workplaces
AI 摘要本文探討情感分析、脈搏調查、聊天機器人等 AI 回饋機制如何在非洲公私部門提供持續傾聽、即時績效資訊與主動介入，以識別員工早期脫離狀態。研究同時指出數位不平等、基礎建設不足、隱私疑慮、演算法偏見與職場監控風險等發展中國家實施挑戰，並提出負責任、情境敏感的職場轉型建議。
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原標題When AI Says "I Am Unable to Answer": Understanding User Responses to AI Refusals
AI 摘要研究招募 599 位參與者與三種 AI 系統互動：從不拒絕、低頻拒絕、高頻拒絕，並測試拒絕是否附帶解釋。結果顯示，使用者最滿意真實回答，其次是幻覺回答，最不滿意拒絕回答，即使他們知道幻覺較不準確。解釋能提升低頻拒絕的滿意度，但對高頻拒絕無效。認知封閉需求較高的參與者，對拒絕系統評價更負面。研究揭示避免幻覺與使用者滿意度之間的張力，強調需設計平衡的拒絕策略。
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原標題More Than Just Access: Generative AI as Communication Intermediary for Blind and Low-Vision Users
AI 摘要研究以半結構化訪談 19 位盲視障（BLV）使用者，探討 ChatGPT、Google Gemini、Be My AI、Seeing AI 等生成式 AI 工具如何充當溝通中介，不僅轉譯視覺與文字內容，更開始取代向家人詢問標籤或場景描述等人力協助。發現這類工具在閱讀、描述與求助上既有成功也有失誤，使用者在獲得獨立性的同時，也面臨資訊保護與不確定性誠實呈現的風險。研究提出設計與政策建議，強調系統應誠實傳達不確定性、保護隱私，並支持使用者自主而非不安全地替代之。
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原標題Beyond AI Literacy: A Structured Review and Exploratory Meta-Analysis of Measures for Competent Generative-AI Use
AI 摘要研究回顧 24 篇實證文獻，將生成式 AI 職場能力測量歸類為知識與使用、認知監督、依賴校準、工具代理操作控制四大面向。元分析合併三項主觀-客觀相關（N=2,765），結果 r=.055（95% CI [-.047, .156]），並因最大樣本研究的相關係數與 p 值不一致而權重不確定；加入第四研究的 12 項交叉因子相關後 r=.079（95% CI [-.025, .181]）。現有證據不足以確立總體相關、驗證職場截斷點，或證明自我評分可替代表現分數。文中盤點既有量表（如 AICOS-S、GLAT）並提出四層職場測驗電池，但尚未驗證其門檻與效用。
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原標題When AI Companions Disappear: Relational Continuity and Collective Contestation during China's National AI Regulatory Transition
AI 摘要研究分析 2026 年 4 至 8 月小紅書上 89 篇貼文、1,425 則留言與 2,005 筆回覆，探討中國實施擬人化 AI 互動服務新規後，使用者如何因應多平台同步下架或更新導致的 AI 伴侶中斷。使用者嘗試保留對話紀錄、遷移或重建伴侶，卻發現紀錄無法完整還原共同記憶與互動模式；他們比較法規條文、平台說明與執行細節以歸責，並在互助與呼籲尊重他社群依戀中形成團結，同時也因抗爭目標與手段產生分歧。研究指出基礎設施依賴將關係延續與集體抗爭在國家級法規轉型中緊密連結。
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原標題Time Machine Experiments: Using Historically-Bounded AI for Inquiry into the Human Mind
AI 摘要研究者訓練一個只讀過 1930 年前文本的大型語言模型，讓 240 位參與者與之互動，並以預先註冊的隨機實驗設計，對照使用當代模型的對照組。結果顯示，與歷史邊界模型互動能降低參與者的「道德衰退錯覺」，即減少將過去視為比當下更有道德的傾向。此範例確立了「時間機器實驗」範式，將時間知識邊界作為實驗變項，把思想實驗轉化為可實證的互動式研究。
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原標題First Impressions: How Placement Shapes the Influence of AI Summaries
AI 摘要研究以 Amazon AI 摘要為例，進行預先註冊的隨機實驗（N=278），比較 AI 摘要與用戶評論對產品感知的影響，並測試情感傾向與呈現順序的作用。結果顯示兩者皆會影響判斷，負面摘要影響力大於正面；呈現順序為最關鍵因素，先出現的資訊會產生錨定效應，且只有用戶評論能置換既有錨點。參與者雖自稱偏好用戶評論，卻低估 AI 摘要對自身判斷的影響。
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原標題PeerPen: AI-Assisted Writing for Online Mental Health Peer Support
AI 摘要研究團隊開發 PeerPen，嵌入類 Reddit 介面，提供草稿生成與修潤兩大功能，協助無正式訓練的志工撰寫支援回應。透過 15 位參與者的半結構訪談發現，工具降低撰寫負擔並提升提供支援的信心，但參與者希望 AI 僅輔助不接管作者權，並預期真實性與信任將產生張力；即便未使用 AI 的回應，也可能因作者身分模糊而削弱社群整體信任。
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