涵蓋期間：2026-10-12 – 2026-10-18
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：21 則
原標題AI-supported first consultation preparation in oncology: a real-world clinical usability study
AI 摘要研究邀請 9 位腫瘤科醫師，在 33 場真實門診中使用 AI 系統自動整理非結構化病歷為結構化摘要。結果顯示，使用後 NASA-TLX 主觀負荷量表下降 28.9%，醫師平均自報每案節省 3.26 分鐘；系統在 84.9% 諮詢成功生成摘要，其中 63.6% 摘要內容完整。研究採單組前後測設計，樣本較小且可能有倖存者偏差，結論僅具探索性。
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原標題Large language models for depression assessment from brief daily diaries
AI 摘要研究招募 108 位受試者（45% 正在接受心理治療），蒐集 14 至 21 天的每日憂鬱症問卷與影片日記，並進行臨床訪談。以大型語言模型（LLM）分析日記逐字稿產生每日憂鬱分數，發現 LLM 評分與自我報告在個體內相關 r = .45、跨天平均後相關 r = .61，且與臨床訪談嚴重度相關 r = .53。LLM 評分與自我報告對日常功能變項的關聯輪廓高度相似（個體內 profile r = .98），迴歸分析更顯示 LLM 能在自我報告之外額外解釋日常功能（β = .12–.28）與訪談評分（β = .33），顯示 LLM 可捕捉問卷遺漏的臨床資訊。
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原標題Self-disclosure context and parasocial relationship in LLM-based chatbot interaction: The role of mind perception
AI 摘要研究招募 102 位參與者進行雙階段實驗，每人分別在低與高自我揭露語境下與 LLM 聊天機器人對話 30 分鐘，共蒐集 9,084 輪對話。結果顯示，高自我揭露語境顯著提升使用者的準社會關係感知（t=2.46, p=.016）與心智感知（t=2.70, p=.008），且心智感知對準社會關係有中介效果。進一步以 LASSO 回歸分析 51 項語言特徵，發現代詞比例、省略句、詞彙重疊與句法依賴深度正向預測心智感知，感謝表達與長詞比例則呈負向關聯。
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原標題Navigating GenAI in the workplace: skills transformation & tension
AI 摘要研究以深度訪談 20 位知識工作者，透過社會建構科技理論探討生成式 AI 對工作的影響。受訪者認為 GenAI 能提供認知紓解、提升生產力，但也產生關於真實性、創造力、成就感與付出感知的張力。角色從創作者轉向編輯與事實查核，衍生出下游勞動與新技能需求，工作者在追求效率與擔憂技能退化、內容所有權受威脅之間掙扎。
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原標題Measuring Successful Cooperation in Human-AI Teamwork: Development and Validation of the Perceived Cooperativity and Teaming Perception Scales
AI 摘要研究開發並驗證了兩個量表：基於聯合活動理論的「感知合作性量表」（PCS）與基於演化合作理論的「團隊感知量表」（TPS），分別測量單次互動中的合作能力感知與長期浮現的團隊感。透過三項研究（總 N=409），涵蓋合作紙牌遊戲、大型語言模型互動與決策支援系統，結果顯示兩量表皆具良好信效度，能有效區分不同合作品質的夥伴，並呈現預期的建構效度，可供未來人機合作情境的實證研究與系統評估使用。
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原標題Social robots in the real world: an analysis of social robot use based on consumer reviews
AI 摘要研究者對市售社交機器人進行質性內容分析，處理 1,350 筆用戶評論，並輔以 9,333 筆評論的情感分析。結果顯示用戶自報的情緒改善、減輕憂鬱與孤獨等效益，在長期使用後仍能維持；同時也歸納出具體使用情境、用戶特徵與倫理挑戰，為未來機器人開發提供真實世界參考。
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原標題People perceive AI as White
AI 摘要《Nature Reviews Psychology》報導《Journal of Personality and Social Psychology》最新研究指出，受試者在缺乏種族感知線索的情況下，仍傾向將 AI 系統視為白人。研究作者 Monica Gamez-Djokic 指出，社會普遍假設技術中立，但即便 AI 系統去除內部偏見，人們仍可能以帶有種族偏見的方式回應與評價 AI。
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原標題Stress and self-efficacy under artificial intelligence disruption: A mixed-methods study on the usage of artificial intelligence among Finnish workers
AI 摘要研究結合全國問卷（2109 人）與深度訪談（54 人），探討芬蘭工作者面對 AI 導入的心理反應。結果顯示，頻繁使用 AI、感覺專業身分受威脅、以及組織大規模部署 AI，皆與較高的「AI 壓力」相關；反之，AI 自我效能感強者較常使用 AI、態度較正向、主觀幸福感也較好。專業身分威脅會調節上述關係，質性分析進一步揭示員工在「必須、能夠、知道、想要」四重張力中協商 AI 使用，雖目前多屬自願，但預期未來能力要求與責任將增加。
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原標題The Blurring of Reality in the Age of AI: Development of the AI-Induced Reality Perception Confusion Scale and Its Association with Generative AI Literacy and AI Anxiety
AI 摘要研究開發「AI 導致現實感知混淆量表」（AI-RPCS），透過三項研究（N=355、332、408）驗證其單一因素結構與心理測量效度。結構方程模型顯示，生成式 AI 素養較高者較少經驗現實感知混淆，進而與較低的 AI 焦慮相關。
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原標題The Reflection Penalty: when managers accept leadership coaching from a human but not an AI agent
AI 摘要研究在全球顧問公司進行設計基礎研究第四週期，八位管理者分別接受人類教練與文字型 AI 教練的同一套反思提問協定，並在觀察下的入職活動中應用、事後訪談。結果發現：所有受試者都歡迎人類教練的深度提問，但面對 AI 給出同樣提問時產生抗拒，反而期待 AI 直接給答案。研究命名此現象為「反思代價」，並依受試者自發建議整理出「工作導向圖」，將教練任務拆解並分配給最適合的人類或 AI 執行。
原標題Algorithm or Assembly? An Experimental Study of Recommendations by AI Versus Deliberative Mini-Publics in Democratic Decision-Making
AI 摘要研究招募 502 位美國成人進行線上問卷實驗，讓受試者閱讀虛構新聞，內容為同一項政策建議，隨機標示來源為 AI 系統或審議式公民會議。結果顯示：公民會議被評為較公平、較令人滿意，但 AI 被視為較有用；輿論氣候提示無調節效果。進一步分析發現，個人既有議題態度與對 AI 的信任度，決定了受試者較傾向接受哪種來源的建議。
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原標題Is Influencer Identity a Key Cue? The Sequential Process of Message Acceptance in Issue-Based Communication on Social Media
AI 摘要研究以社會認同理論與 CASA 架構為基礎，進行兩項實驗探討虛擬網紅（VI）與真人網紅（HI）在議題型傳播中的說服效果。研究一發現虛擬網紅帶來較高的訊息接受度，知覺社交親密度呈正向中介、信任則呈負向中介，兩者串聯路徑為正向。研究二進一步指出知覺人類感是上游中介變項，影響親密度、信任與接受度，信任同樣在競爭機制中扮演負向中介。結果顯示網紅身分透過多層知覺與關係歷程影響接受度，而非單純身分分類。
原標題Anticipated Acceptance of AI-Proactive Smart Sofas: A Value–Reactance Dual-Pathway Model
AI 摘要研究採混合方法，先訪談 10 位潛在使用者，再以情境問卷蒐集 401 份有效樣本，透過 PLS-SEM 分析。結果顯示，感知 AI 主動性同時正向影響感知有用性與感知侵擾性，前者路徑係數顯著較大；有用性正向預測 AI 信任與行為意圖，侵擾性則透過心理抗拒負向影響信任與意圖。隱私敏感度對侵擾性→抗拒路徑有微弱正向調節。因受測者僅評估假設產品，結論為預期接受而非實際採納，建議設計端強化使用者控制、透明度與隱私保護。
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原標題From Representation to Relational Mentorship: User Perceptions of Virtual Heritage Mentors in AI-Mediated Intangible Cultural Heritage Learning
AI 摘要研究針對 370 位線上問卷與 20 位深度訪談的華人受試者，探討 AI 虛擬遺產導師（VHM）在非物質文化遺產學習中的接受度。結果顯示，參與者更看重互動解釋、釐清與引導支援，而非視覺寫實度；信任建立於文化準確性、情境連結、透明度與對傳承社群的尊重。情感共鳴不在於擬人模擬，而在於耐心、鼓勵、重複解釋與回應等教學關懷。受試者期待 VHM 成為適應性學習夥伴，並強調 AI 應輔助而非取代人類傳承人。
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原標題The power of framing AI: preliminary evidence on hybrid intelligence and future work perceptions
AI 摘要研究對象為商業智慧與數位設計碩士生，透過兩項實驗探討「混合智慧」與「AI 自動化」不同框架的呈現順序對認知的影響。研究發現，先接觸混合智慧框架的學生，對工作被取代的預期較低，且在書面回應中更傾向用增強導向的語言描述 AI 角色；但數值化的自動化比例估計則無顯著差異。結果顯示框架呈現順序可能影響風險感知與理解語言，但不一定改變具體數值判斷。
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原標題Petition style changes with AI writing support but outcomes do not improve
AI 摘要研究觀察 Change.org 於 2023 年推出 AI 輔助撰寫連署書工具後的變化。結果顯示，使用工具的使用者連署文本風格明顯改變，且文本之間的相似度顯著提高，但整體連署結果並未因此改善，顯示 AI 整合在線上倡議社群中的效果有限。
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原標題Using AI, Doubting AI: Developer Mental Models and Trust in AI-Assisted Software Work
AI 摘要研究分析 2025 年 Stack Overflow 開發者問卷 40,052 份回覆，發現專業開發者雖比學習者更頻繁使用生成式 AI，卻對其信任度更低，且對複雜任務的勝任評估更謹慎。信任度受損主因在於「修正成本」（如除錯時間），而非程式碼可讀性。聚類分析劃分出四類心智模型：開放輕度用戶、懷疑依賴者、抗拒/離脫者、熱情採用者，專業開發者多集中於「懷疑依賴」群。研究指出，採用行為本身無法解決信任問題，心智模型才是開發者決定何時依賴、驗證或退讓的關鍵過濾器。
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原標題Assessing AI-Supported Problem-Solving in Young Adults Reporting Previous Learning-Disorder Diagnoses: Adaptation and Validation of the PS-AIRES and Preliminary Evaluation of a Claude-Based Training Program
AI 摘要研究分兩階段進行，第一階段透過 12 人質性訪談、40 人試測與 500 人大樣本驗證，開發出「AI 豐富環境解題技能量表」（PS-AIRES），確認包含策略任務框架與 AI 指令設計、迭代提示與回應修正、驗證批判評估與整合三大因素，模型適配度佳、內部一致性高且具時間穩定性（ICC=0.713）。第二階段以 120 名曾接受專家診斷有學習障礙的年輕成人為對象，採隨機前測後測設計，初步驗證簡短 Claude 訓練方案，發現該結構化、對閱讀障礙友善的 AI 素養訓練在短期內能提升 AI 豐富環境下的解題表現。
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原標題How AI Transparency Affect Manufacturing Employee Decision Quality: A Stress Cognitive Appraisal Perspective
AI 摘要研究對象為 321 位智慧製造業員工，採問卷與結構方程模型分析。發現 AI 透明度能提升決策品質，路徑在於促進「挑戰評價」並降低「威脅評價」，兩者皆具中介效果。AI 賦能的工作複雜度會調節透明度對威脅評價的負向影響及其中介路徑，但不調節挑戰評價路徑。
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原標題Logic or Emotion? The Impact of Persuasion Strategies on Human-AI Trust
AI 摘要研究設計多輪社會推理線上實驗，招募人類參與者評估人類或 AI 以邏輯、情感兩種策略產出的說服訊息，並測量單輪可信度評分與最終接受/拒絕決策。結果顯示：在明確揭露身分時，AI 的邏輯訊息可信度高於人類邏輯訊息，人類的情感訊息可信度卻高於 AI 情感訊息；身分模糊時差異縮小。另以 GPT-4o 與 Qwen-Max 進行探索性模擬，兩模型皆偏好邏輯策略，Qwen-Max 差異較大。
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原標題Effects of Transparent Robot Intentions on Human Trust and Compliance in Decision-Making: The Role of Benevolent and Ulterior Intentions of Robots
AI 摘要研究招募 182 位參與者進行實驗室實驗，操縱機器人展示善意意圖、隱藏動機或無意圖資訊，並改變參與者在決策任務中的介入程度。結果顯示，無論介入程度高低，機器人展示隱藏動機會顯著降低人類的信任與順從；反之，善意意圖對這兩項指標皆無顯著影響。研究建議在設計人機協作決策時，需審慎考慮是否讓機器人透露模擬意圖。
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