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。

研究表明，AI能够提升人类团队在决策任务中的表现，尤其是通过提高人类对AI建议的接受度。用户的专业水平会影响决策的准确性，过度信任AI可能导致不良选择。提供第二意见可以减少对AI的依赖，促进人机协作的有效性。

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。

本文介绍了一种基于演示学习和姿态估计的人机协作装配系统，能够适应人类操作的不确定性。实验表明，该系统在不同目标位置的适应性良好，有效提高了任务效率和安全性。此外，研究发现注视机器人是协同活动的前兆，为提升人机协同体验提供了改进方法。

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。