Hexagon的研究显示，全球对机器人技术的看法差异显著。英国人对机器人感到最焦虑（52%），而韩国人则最低（29%）。中国成年人对机器人接受度高，75%见过机器人，81%对未来感到兴奋。人们普遍接受能解决实际问题的机器人，但主要担忧安全风险，尤其是黑客攻击（51%）。

文章讨论了Linux系统的易用性提升及其在普通用户中的接受度。作者分享了家人成功转向Linux的经历，强调现代Linux比以往更友好，用户体验显著改善。尽管仍有技术障碍，普通用户的转变与Windows和Mac的切换相似。Linux的设计和支持逐渐增强，吸引了更多用户，尤其是在游戏和办公软件方面。

本研究探讨了协作生成型人工智能（GenAI）在团队环境中的应用。研究表明，精心设计的GenAI代理能够提升团队解决问题的能力，但其接受度受到个体、团队和组织因素的影响。此研究为未来工作场所的GenAI应用提供了重要的设计考量。

本研究解决了人机共创在音乐领域的应用问题，特别是如何评估AI工具的用户接受度和体验。文章提出了一种将多轨音乐机（MMM）整合到流行数字音频工作站Cubase中的新方法，并通过三部分混合方法研究评估该系统的可用性和用户体验。结果显示用户对该系统的可用性和接受度评价积极，指出了在生成音乐时控制性和可预测性方面的局限性，表明不同水平作曲者之间在使用体验上并无显著差异。

本研究探讨了人类与人工智能互动中的“道德溢出效应”。研究发现，AI的不道德行为会导致对所有AI的负面看法，而人类的行为则不会影响对其他人类的评判。这表明人类对AI的判断标准更为严格，可能影响对AI的信任和接受度。

本研究解决了人工智能（AI）公众认知及其潜在风险与收益间权衡的关键问题，强调了这些认知对政策决策及社会接受度的重要性。研究通过对1100名德国参与者的调查，分析了71个关于AI未来能力的陈述，发现尽管许多场景被认为是可能的，但参与者普遍认为相关风险高、收益有限，整体价值较低。研究结果为研究人员、开发者和政策制定者提供了行动指导，以更好地理解公众关注的问题和个人价值观。

本研究探讨具备心智理论（ToM）能力的自适应机器人对用户表现和感知的影响，设计了双层架构，结合Q学习与ToM推断，结果表明具备ToM的机器人显著提升了用户的表现和接受度。

研究发现，AI系统在福利补贴分配中的部署导致了不公平和虚假指控的增加。索赔人群对于使用AI的接受度较低，可能导致政策偏好不一致。非索赔人群高估了索赔人群对速度-准确性权衡的接受意愿。研究结果强调了在设计和部署这些系统时需要利益相关方参与和透明沟通的重要性。

本研究解决了用户接受新开发的便携式智能个人助理Rabbit R1所面临的因素问题，扩展了技术接受模型（TAM），融入了具体的人工智能因素和用户界面设计因素。研究表明，所有假设关系均得到支持，并识别出用户接受度的三种配置，为系统设计者和市场营销人员提供了有价值的洞见，以促进智能个人助理的广泛采用和长期参与。

该研究调查了协作机器人在简单和复杂组装任务中的合作效果，发现协作机器人可以减少任务复杂度对工作负荷和产出质量的影响，但会增加完成任务所需的时间和手势数量。这些研究结果有助于了解引入协作机器人对生产链的影响。

人工智能在医学和自然科学研究中广泛应用，但专家对其接受度低。研究建议在系统使用初期积极支持专家，传达系统能力，遵循合作规则。

研究探讨自由形式对话对提高用户理解静态解释能力、改善接受度和信任度、促进人工智能与人类合作的影响。实证结果表明自由形式对话显著提高了理解、接受度、信任度和合作能力，为未来对话解释设计提供了启示。