智能交互设计原则：从理论到实践的全面综述

当我们在说”智能交互”的时候，到底在说什么？一个聊天框？一个语音助手？还是一个能理解你意图、主动给你建议、出错时还能自己修正的系统？

智能交互不是简单地把传统界面加上 AI 就完事了。它涉及到一整套设计原则的演进——从 90 年代的可用性启发式，到今天的 Agent 可解释性与信任构建。这些原则之间有继承，有冲突，也有全新的命题。

这篇文章试图把智能交互设计原则的全景梳理清楚：哪些是老树新花，哪些是从未有过的挑战，以及在实际做产品时怎么落地。

一、从传统 HCI 到智能交互：一条怎样的演进线

先说一个基本判断：智能交互不是凭空出现的，它站在传统人机交互（HCI）的肩膀上。但同时，AI 系统的不确定性、自主性和学习能力，又让很多传统原则需要重新审视。

1.1 传统 HCI 的核心遗产

HCI 领域积累了几十年的设计智慧，最核心的几块：

Don Norman 的设计心理学（1988 年《The Design of Everyday Things》）提出了六个核心概念——供示（Affordance）、意符（Signifier）、映射（Mapping）、反馈（Feedback）、概念模型（Conceptual Model）、执行与评估鸿沟（Gulf of Execution & Evaluation）。这套框架至今仍然是理解用户如何与系统交互的基石。

Jakob Nielsen 的十大可用性启发式（1994 年）给出了十条实践性极强的原则：系统状态可见性、系统与现实世界的匹配、用户控制与自由、一致性与标准、错误预防、识别而非回忆、灵活与高效使用、美学与极简设计、帮助用户识别诊断和恢复错误、帮助与文档。这十条几乎成了 UX 设计的”十诫”。

Ben Shneiderman 的八条黄金法则（1987 年）则更偏操作性：一致性、通用可用性、信息反馈、对话框结束告知、错误预防与简洁错误处理、操作可逆、用户控制、减少短期记忆负荷。

Giles Colborne 的简约四策略（2011 年《Simple and Usable》）——删除、组织、隐藏、转移——则为信息架构提供了简洁的决策框架。

1.2 AI 时代的新挑战

传统 HCI 假设系统行为是确定性的：点一个按钮，得到一个可预测的结果。但 AI 系统打破了这一假设：

• 不确定性：同样的输入可能产生不同的输出，用户无法建立稳定的心理模型
• 自主性：系统可能主动发起交互，而非被动响应
• 学习性：系统行为会随时间变化，用户需要持续适应
• 黑箱性：用户难以理解系统为什么做出某个决策

这些变化意味着，我们不能简单地把传统原则”套用”到 AI 系统上，而需要发展出新的原则体系。

二、智能交互的六大设计原则领域

我倾向把智能交互设计原则分成六个领域来讨论，每个领域既有从传统 HCI 继承的部分，也有 AI 时代特有的新命题。

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三、原则领域一：可理解性与透明性

3.1 定义与核心思想

可理解性（Understandability）指的是用户能够形成对系统行为的准确心理模型；透明性（Transparency）指的是系统主动暴露其内部状态、决策逻辑和不确定性。

这两者密切相关但不等同：可理解性是用户侧的效果，透明性是系统侧的手段。一个系统可以很透明（展示大量信息）但不可理解（用户看不懂），也可以理解起来很直观但并不透明（用户凭经验猜对了，但系统没解释）。

3.2 理论来源

Norman 的概念模型理论是这里的根基。用户使用任何系统时都会构建一个心理模型，如果这个模型与系统的实际行为不匹配，就会出现执行鸿沟或评估鸿沟。在 AI 系统中，由于系统的非确定性行为，心理模型更容易出错。

可解释 AI（XAI）研究提供了技术层面的支撑。DARPA 的 XAI 项目（2016 年启动）系统性地推动了可解释机器学习的发展，区分了”可解释性”（interpretability，模型本身可理解）和”可说明性”（explainability，事后生成解释）两个维度。

Amershi 等人（2019）的《Guidelines for Human-AI Interaction》是微软研究院提出的 18 条 AI 交互指南，其中多条涉及透明性：让用户知道系统在做什么、展示置信度、说明系统如何随时间变化。

3.3 设计原则

1. 状态可见性的延伸：传统”系统状态可见性”要求显示加载、进度等，智能系统还需展示推理过程、置信度、不确定性
2. 决策归因：用户应该能理解系统为什么做出某个推荐或决策，而非只看到结果
3. 能力边界声明：系统应主动告知自己能做什么、不能做什么，避免用户形成错误的期望
4. 变化通知：当系统因学习而改变行为时，应告知用户

3.4 实践案例

• GitHub Copilot：在代码建议旁显示置信度和来源信息，让开发者判断是否采纳
• Apple 的 App Store 隐私标签：用标准化的格式展示 App 如何使用数据，降低信息不对称
• Google Maps 的 ETA 解释：不仅显示预计到达时间，还解释”因为前方有交通拥堵”

3.5 与 Agent 系统的关联

Agent 系统的自主性让透明性变得更加关键。当 Agent 代替用户执行操作时（如自动发邮件、自动预订），用户必须了解 Agent 的决策链条。OpenClaw 的 Skills 系统通过明确的工具调用描述和执行反馈，让用户能追踪 Agent 的每一步操作，这是透明性在 Agent 架构中的直接体现。

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四、原则领域二：可控性与代理感

4.1 定义与核心思想

可控性（Controllability）指用户能在需要时干预、调整或中断系统行为；代理感（Agency）指用户感觉自己才是决策的主体，而非被动接受系统的安排。

这是 AI 交互中最容易出问题的地方。系统越智能、越自主，用户越容易感觉失控。而一旦用户感觉失控，信任就会崩塌。

4.2 理论来源

Shneiderman 的”用户控制”原则直接指出：用户应该始终感觉自己在控制交互。这一原则在 AI 时代不仅没有过时，反而更加重要。

Bandura 的自我效能感理论（Self-Efficacy，1977）提供了心理学解释：当个体感觉自己对环境有控制力时，动机和表现都会提升。AI 系统如果让用户感到无力，会直接降低使用意愿。

Schulz 等人（2020）的代理感研究探讨了在 AI 辅助决策中，如何保持人类的代理感。他们提出了”有意义的代理感”（Meaningful Agency）概念——不是给用户一个形式上的按钮，而是让用户的干预确实能产生影响。

Amershi 指南的第 5 条：”支持高效否决”（Support efficient dismissal），第 12 条：”记住用户最近的选择”，都是从可控性角度出发的具体设计建议。

4.3 设计原则

1. 渐进式自主：系统从”建议”开始，逐步获得更多自主权，而非一步到位
2. 关键操作确认：对不可逆或高影响的操作，必须经过用户确认
3. 优雅降级：当用户想要接管时，系统应该平滑地交出控制权，而非让用户”硬切”
4. 可逆性增强：传统”撤销”概念需要扩展——AI 操作的撤销可能涉及多个步骤的回滚
5. 参数暴露：允许用户调整系统的行为参数（如创造性程度、风险偏好）

4.4 实践案例

• ChatGPT 的 Regenerate 按钮：用户对回答不满意时可以重新生成，保持了对输出的控制
• 自动驾驶的 L0-L5 分级：不同级别对应不同的人控/自控比例，用户明确知道自己的角色
• OpenClaw 的 Confirm 模式：敏感操作前询问用户确认，而非自动执行

4.5 与 Agent 系统的关联

Agent 的核心矛盾就在这里：你希望它自主完成任务，又不想它”太自主”。一个好的 Agent 系统应该提供分层控制——日常小事自主完成，关键决策征询确认，异常情况立刻交还控制权。这不是技术问题，是设计哲学问题。

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五、原则领域三：对话式交互设计

5.1 定义与核心思想

对话式交互（Conversational Interaction）以自然语言为核心媒介，模拟人与人之间的对话模式来组织人机交互。它不只是”把按钮换成聊天框”，而是需要遵循对话本身的语用学规则。

5.2 理论来源

Grice 的合作原则（Cooperative Principle，1975）是对话式交互最重要的理论基础。Grice 提出了四条对话准则：

• 量准则（Quantity）：说的既不多也不少
• 质准则（Quality）：说真话，说有依据的话
• 关系准则（Relation）：说与当前话题相关的话
• 方式准则（Manner）：说清楚明白的话

这四条准则直接映射到 AI 对话设计：AI 不应该废话（量准则）、不应该编造信息（质准则）、不应该跑题（关系准则）、不应该含糊其辞（方式准则）。

Searle 的言语行为理论（Speech Act Theory，1969）将话语分为三类：言内行为（Locutionary，字面意思）、言外行为（Illocutionary，说话者的意图）、言后行为（Perlocutionary，话语的效果）。AI 对话系统需要理解用户的言外之意，而非只处理字面意思。

Clark 的共同基础理论（Common Ground Theory，1996）指出，成功的对话依赖于双方建立”共同基础”——共同的知识、信念和假设。AI 系统需要维护与用户的共同基础，包括上下文、偏好和之前的交互历史。

Erika Hall 的《Conversational Design》（2017）则从实践角度提供了对话式界面的设计方法论，强调好的对话界面应该像好的对话伙伴一样——及时回应、主动澄清、承认不确定性。

5.3 设计原则

1. 对话修复机制：人类对话中经常出现误解和修正，AI 系统也需要主动识别和修复对话中的断裂
2. 上下文连续性：对话不是孤立的问答，而是有记忆的持续交互
3. 意图消歧：当用户意图不明确时，主动询问而非猜测
4. 对话节奏控制：不要一次性输出大量信息，而是根据用户的反馈调整节奏
5. 失败优雅处理：当系统无法理解时，诚实说明并引导用户重新表达

5.4 实践案例

• Slack 的 Slash 命令：在对话界面中嵌入结构化操作，是”对话+GUI”混合模式的好例子
• Google Assistant 的追问策略：当用户请求模糊时，系统会追问而非瞎猜
• WeChat 的小程序嵌入：在对话流中无缝嵌入丰富的交互组件

5.5 与 Agent 系统的关联

Agent 系统的对话设计有一个特殊挑战：Agent 不仅仅在”对话”，还在”行动”。一个 Agent 可能在对话中途调用工具、执行操作、访问外部系统。这意味着对话状态和任务状态需要同步管理——用户问”订一张机票”，Agent 需要在对话中完成搜索、比较、预订等多个步骤，同时保持对话的连贯性。

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六、原则领域四：多模态交互设计

6.1 定义与核心思想

多模态交互（Multimodal Interaction）指同时利用两种或以上的模态（文本、语音、图像、手势、触觉等）来组织人机交互。它不是简单地在界面上堆砌多种输入方式，而是让不同模态协同工作，发挥各自的优势。

6.2 理论来源

Bernsen 的模态理论（2008）系统性地分析了不同模态的表达能力和适用场景，提出了模态组合的设计原则——哪些模态组合是互补的，哪些是冗余的，哪些是冲突的。

Oviatt 的多模态交互研究（1999-2012）通过大量实证研究揭示了多模态交互的核心规律：用户在面对复杂任务时自然倾向于使用多模态，但多模态系统的设计需要精确理解不同模态的时序关系和语义对齐。

Clark 的多模态交际理论（1996）指出，人类面对面的交际本身就是多模态的——语言、手势、眼神、语气同时起作用。AI 系统要实现”自然”的交互，就需要理解这种多模态协同。

Material Design 的自适应设计原则（Google，2014）则从工程实践角度提供了跨设备、跨模态的设计框架。

6.3 设计原则

1. 模态适配：不同任务选择最合适的模态组合——简短确认用语音，复杂数据用视觉
2. 模态冗余与互补：关键信息应该跨模态冗余呈现，辅助信息可以模态互补
3. 无缝模态切换：用户应该能在对话中途从语音切换到文本、从文字切换到图形界面
4. 模态一致性：同一信息在不同模态中应保持语义一致
5. 降级策略：当某个模态不可用时，系统能优雅降级到其他模态

6.4 实践案例

• Apple Vision Pro：眼动+手势+语音的三模态融合，是消费级产品中多模态交互最前沿的实践
• Tesla 的语音+触控双模：驾驶场景下语音处理简单指令，触控处理精确操作
• Microsoft Copilot 的对话+画布模式：在聊天界面和文档编辑界面之间无缝切换

6.5 与 Agent 系统的关联

Agent 系统的多模态设计有一个独特优势：Agent 可以作为”模态翻译器”。用户用语音说”把这张图里的表格整理成 Excel”，Agent 就能理解跨模态的意图并执行。这比传统的”先语音转文字、再 OCR 识别、再手动复制”流程自然得多。

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七、原则领域五：个性化与自适应

7.1 定义与核心思想

个性化（Personalization）指系统根据用户的特征、偏好和行为调整交互方式和内容；自适应（Adaptivity）指系统根据上下文、任务和环境动态调整自身行为。

两者的区别：个性化是”因人而异”，自适应是”因时而变”。一个理想的智能系统应该同时具备这两种能力。

7.2 理论来源

Fischer 的用户建模理论（2001）提出了”简化的用户模型”和”扩展的用户模型”的区分——前者根据显式偏好调整，后者根据隐式行为推断。AI 系统让后者成为可能，但也带来了隐私和操纵的风险。

Krug 的”别让我思考”原则（2005 年《Don’t Make Me Think》）虽然主要针对 Web 可用性，但其核心思想——减少用户的认知负荷——在个性化设计中同样适用：好的个性化应该让用户”不假思索”就能完成目标。

Jameson 的自适应界面研究（2003-2009）系统性地探讨了自适应界面的利弊。他提出了一个关键洞察：自适应系统存在”可预测性-适应性权衡”——系统越自适应，用户越难预测其行为，这反而可能增加认知负荷。

Horvitz 的不确定性与决策辅助框架（1999，2013）从贝叶斯推理的角度提出了 AI 辅助决策的设计原则，强调在不确定性下如何平衡系统自主与用户控制。

7.3 设计原则

1. 渐进式个性化：从通用状态开始，逐步收集偏好，而非一开始就要求用户填写大量信息
2. 可解释的个性化：让用户知道系统为什么做某个个性化推荐，而非感到”被监视”
3. 可调节的自适应：用户应该能调整系统的自适应程度，从”完全手动”到”完全自动”
4. 个性化与通用性的平衡：个性化不应让用户陷入”信息茧房”，系统需要保留探索的空间
5. 冷启动策略：在缺乏用户数据时，系统应提供合理的默认行为

7.4 实践案例

• Spotify 的 Discover Weekly：基于用户听歌历史的个性化推荐，但每周也混入少量陌生歌曲，平衡熟悉与探索
• Notion 的 AI 助手：根据用户的工作空间内容提供上下文相关的建议
• OpenClaw 的 SOUL.md 机制：通过可编辑的配置文件让用户定义 Agent 的个性和行为偏好，是”可调节的个性化”的实践

7.5 与 Agent 系统的关联

Agent 的个性化有一个独特的维度：不仅是个性化的内容推荐，更是个性化的交互风格。不同用户可能偏好不同详细程度的回复、不同主动性的 Agent、不同风格的沟通方式。OpenClaw 的 IDENTITY.md 和 SOUL.md 机制，让用户可以定义 Agent 的”性格”和”行为准则”，这是 Agent 个性化的一种优雅实现。

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八、原则领域六：伦理与包容性

8.1 定义与核心思想

伦理设计（Ethical Design）确保系统不侵犯用户权利、不加剧社会不公；包容性设计（Inclusive Design）确保系统能服务于最广泛的用户群体，包括不同能力、文化、语言和情境的用户。

在 AI 交互中，这两者比以往任何时候都更加紧迫——因为 AI 系统的规模效应更大、偏见更隐蔽、影响更深远。

8.2 理论来源

Batya Friedman 的价值敏感设计（Value Sensitive Design，VSD，1996-2013）提出了一个三阶段框架：概念分析（识别利益相关者和价值观）、实证分析（调查利益相关者的实际价值观）、技术分析（将价值观嵌入设计）。VSD 强调”价值观不是约束，而是设计目标”。

Microsoft 的包容性设计方法论（2016）提出了三条原则：识别排他性、从多样性中学习、解决一人拓展至众人。其中最有洞见的观点是：”为残障人士设计的功能往往惠及所有人”——例如语音控制最初是为运动障碍者设计的，但现在被所有人在免提场景下使用。

Floridi 等人的 AI 伦理框架（2018）提出了 AI 伦理的五个核心原则： Beneficence（行善）、Non-maleficence（不伤害）、Autonomy（自主）、Justice（公正）、Explicability（可解释）。这一框架后来被欧盟 AI 高级专家组采纳，成为 EU AI Ethics Guidelines 的基础。

Crawford 的《Atlas of AI》（2021）则从政治经济学角度揭示了 AI 系统中的权力不对称——数据来自哪里、劳工如何被剥削、环境影响如何被忽视。这本书提醒我们，伦理不只是”算法公平性”的技术问题，更是关于权力和资源的分配问题。

8.3 设计原则

1. 偏见审计：定期检测系统的输出是否存在系统性偏见（性别、种族、年龄、文化等）
2. 隐私设计：从设计之初就嵌入隐私保护，而非事后补救
3. 可访问性优先：确保视障、听障、运动障碍、认知障碍用户都能使用
4. 文化敏感性：不同文化对 AI 的接受度和期望差异很大，避免”一刀切”
5. 儿童与弱势群体保护：对特殊群体需要额外的安全设计
6. 退出权：用户应该能够选择不使用 AI 功能，而不因此被排除在核心功能之外

8.4 实践案例

• Apple 的语音控制：为无法使用触屏的用户提供完整的设备控制能力
• Google 的 Inclusive Images 竞赛：鼓励开发者训练更公平的图像识别模型
• Mozilla 的 Trustable AI 清单：为 AI 产品团队提供的伦理自检工具

8.5 与 Agent 系统的关联

Agent 系统的伦理挑战尤为突出：Agent 可以代替用户发送消息、执行操作、做出决策——这些行为的伦理后果远比一个推荐列表严重。Agent 系统需要内置”伦理护栏”：哪些操作永远不应该自动执行？哪些信息永远不应该自动分享？这些边界需要明确设计，而非依赖模型的”常识”。

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九、原则的交叉与张力

上面六个领域不是彼此孤立的，它们之间存在大量交叉和张力。理解这些张力，比记住每条原则更重要。

9.1 透明性 vs. 认知负荷

越透明（展示越多信息），用户认知负荷越高。你不可能把神经网络的每一层权重都展示给用户——那不是透明性，那是信息轰炸。真正的挑战是”有意义的透明”：在正确的时间、以正确的方式、展示刚好够的信息。

9.2 自适应 vs. 可预测性

系统越自适应，用户越难预测。一个每次打开都不一样的界面，即使每次都是”最优”的，也会让用户感到不安。Jameson 说的”可预测性-适应性权衡”在这里体现得淋漓尽致。

解法：给用户提供稳定的”锚点”——即使内容在变化，布局、交互模式、核心入口应该保持稳定。变化应该发生在可预期的区域，而非随机出现。

9.3 个性化 vs. 隐私

越个性化的服务需要越多用户数据，但这直接侵犯隐私。用户想要”懂我”的 AI，又不想被”监控”——这是一个真实的矛盾。

解法：本地化处理（数据不离开设备）、差分隐私（在数据中加入噪声）、联邦学习（模型在本地训练，只上传参数而非数据）。技术上已经有不少方案，但设计上的沟通同样重要——让用户知道”你为什么懂我”比”你居然懂我”更能建立信任。

9.4 自主性 vs. 安全性

Agent 越自主，效率越高，但出错的风险也越大。一个能自动发邮件的 Agent 如果理解错了意图，后果比一个只提供建议的系统严重得多。

解法：分级自主——低风险操作高自主，高风险操作低自主。同时建立”安全网”：异常检测、操作回滚、人工介入机制。

9.5 包容性 vs. 效率

为最广泛的用户设计往往意味着降低效率（更简化的界面、更慢的交互）。为专家设计则意味着排除了新手。

解法：分层设计——默认层简洁包容，高级层强大高效。让用户自己选择在哪一层，而不是替他们决定。

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十、一个整合框架

把上面的讨论整合起来，我尝试提出一个智能交互设计的整合框架，叫做 CLEAR 框架：

维度	核心问题	关键原则
Clarifiable（可澄清）	用户能理解系统在做什么吗？	透明性、可解释性、状态可见
Leveragable（可借力）	用户能借助系统更高效地完成任务吗？	自适应、个性化、多模态协同
Engageable（可参与）	用户能在需要时介入决策吗？	可控性、代理感、渐进自主
Adaptable（可适应）	系统能适应不同用户和场景吗？	个性化、包容性、文化敏感性
Responsible（可信赖）	系统的行为是负责任的吗？	伦理设计、隐私保护、偏见审计

这五个维度不是孤立的检查项，而是一个需要持续平衡的生态系统。好的智能交互设计，就是在五个维度之间找到适合当前场景的平衡点。

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十一、实践路线图

知道原则是一回事，怎么落地是另一回事。这里给一个从 0 到 1 的实践路线。

阶段一：基础（1-2 个月）

1. 审计现有交互：用 CLEAR 框架逐条检查当前产品，找出最严重的短板
2. 建立透明性基线：确保用户始终知道系统在做什么、为什么这么做
3. 实现基础可控性：关键操作确认、操作回退、参数调节

阶段二：增强（2-4 个月）

4. 对话设计优化：基于 Grice 准则审查对话流程，修复信息过量、跑题、含糊等问题
5. 多模态整合：识别当前交互中”模态错配”的场景（该用语音的用了文字，该用视觉的用了语音）
6. 个性化冷启动：设计合理的默认行为，同时开始收集用户偏好

阶段三：成熟（4-8 个月）

7. 自适应系统：基于用户行为动态调整交互策略
8. 偏见审计：建立定期的偏见检测和修正机制
9. 包容性测试：针对不同能力、文化、语言的用户进行可用性测试

阶段四：持续迭代

10. 用户反馈闭环：建立从用户行为和反馈中持续学习的机制
11. 原则更新：随着 AI 能力和用户期望的演化，定期更新设计原则本身

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十二、结语

智能交互设计原则不是一份检查清单，打完勾就完事了。它更像是一组持续的张力，需要在每个具体场景中重新平衡。

传统 HCI 给了我们坚实的基础——Norman 的概念模型、Nielsen 的启发式、Shneiderman 的黄金法则，这些智慧不会因为 AI 的出现而失效。但 AI 确实带来了新问题：怎么在不确定中建立信任？怎么在自主中保持控制？怎么在个性化中保护隐私？

这些问题没有标准答案。但有一些东西是确定的：好的智能交互设计，永远是站在用户这一边的。不是让用户适应系统，而是让系统适应人。

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参考资料

书籍

1. Norman, D. A. (2013). The Design of Everyday Things (Revised and Expanded Edition). Basic Books.（原版 1988 年，中译《设计心理学》）
2. Nielsen, J. (1994). Usability Engineering. Morgan Kaufmann.
3. Shneiderman, B., Plaisant, C., Cohen, M., Jacobs, S., Elmqvist, N., & Diakopoulos, N. (2016). Designing the User Interface (6th Edition). Pearson.
4. Colborne, G. (2011). Simple and Usable Web, Mobile, and Interaction Design. New Riders.
5. Krug, S. (2014). Don’t Make Me Think (3rd Edition). New Riders.
6. Hall, E. (2017). Conversational Design. A Book Apart.
7. Clark, H. H. (1996). Using Language. Cambridge University Press.
8. Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.

论文与报告

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11. Searle, J. R. (1969). Speech Acts: An Essay in the Philosophy of Language. Cambridge University Press.
12. Friedman, B. (1996). Value-Sensitive Design. Interactions, 3(6), 16-23.
13. Horvitz, E. (1999). Principles of Mixed-Initiative User Interfaces. Proceedings of CHI 1999, ACM.
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15. Schulz, J., Foulsham, T., & Chater, N. (2020). Agency and Artificial Intelligence. Minds and Machines, 30, 505-532.
16. Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a Unifying Theory of Behavioral Change. Psychological Review, 84(2), 191-215.
17. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., … & Vayena, E. (2018). AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society. Minds and Machines, 28, 689-707.
18. Oviatt, S. (2012). Multimodal Interfaces. In The Human-Computer Interaction Handbook (3rd Edition), CRC Press.
19. Bernsen, N. O., & Dybkjær, L. (2009). Multimodal Usability. Springer.

行业标准与指南

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在线资源

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26. DARPA. Explainable AI (XAI) Program. darpa.mil
27. Mozilla. Trustable AI Checklist. mozilla.org