生成式人工智能在工作中的应用
一项覆盖 5,172 名客服人员的分阶段部署研究显示，使用生成式 AI 后，每小时解决的问题平均增加 15%。经验较少的员工获益最大，而经验最丰富者的效率增幅较小，质量还略有下降。
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人机反馈循环如何改变人的知觉、情绪与社会判断
多项实验共纳入 1,401 名参与者，结果显示带有偏差的 AI 会改变人的知觉、情绪与社会判断，并可能在反馈循环中放大偏差；参与者往往低估系统对自己的影响。
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何时人类与 AI 的组合真正有用：系统综述与元分析
这项预注册系统综述汇总了 106 项实验和 370 个效应量。平均而言，人机组合的表现低于单独使用人类或 AI 中更优的一方；任务类型差异明显，决策任务更易受损，内容创作更可能获益。
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“脑力流失”效应真的存在吗？一项元分析
这项遵循 PRISMA 的元分析综合了 22 项研究和 43 个效应，发现智能手机在场或使用与认知表现之间存在小幅总体负相关，但不同认知领域和地区之间差异显著。
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生成式人工智能生产力效应的实验证据
一项纳入 453 名专业人员的预注册实验显示，使用 ChatGPT 后任务耗时减少 40%，评定的产出质量提高 18%；在所研究的短篇写作任务中，技能较低者获益最大。
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人机互补性的贝叶斯建模
该研究以贝叶斯框架刻画人类与机器分类器何时能够互补，并处理双方表达置信度方式的差异。结果有助于混合智能设计，但主要适用于分类任务。
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整体是否超过部分之和？AI 解释对互补团队表现的影响
基于三个数据集的混合方法研究发现，AI 辅助能带来表现提升，但解释并未进一步提高人机互补表现；解释反而会增加人们接受 AI 建议的概率，无论建议正确与否。
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“在线大脑”：互联网可能如何改变我们的认知
这项多学科综述指出，网络环境可能对注意、记忆与社会认知产生即时和持续影响，但效应会随活动类型、人群与生命阶段而变化。
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脑力流失：仅仅看到自己的智能手机就会降低可用认知能力
两项控制实验发现，手机放在另一个房间时，参与者的工作记忆与流体智力表现最好；手机可见时表现最低。不过后续复现结果并不一致。
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认知卸载
这篇综述将认知卸载定义为：通过身体行动或外部工具减少内部加工负担。人是否选择卸载，部分取决于对自身认知能力和外部辅助可靠性的判断。
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搜索解释：互联网如何抬高人们对自身知识的估计
九项实验显示，在线搜索会提高参与者对自身解释性知识的估计，甚至影响无关主题。研究指出，人可能把获取外部信息的能力误认为自己内部已经掌握的知识。
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谷歌对记忆的影响：信息触手可及时的认知后果
四项实验发现，当人预期未来仍能获取信息时，对信息本身的记忆会下降，但更能记住信息在哪里。这支持了互联网使用中的“交互记忆”解释。
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媒体多任务使用者的认知控制
重度媒体多任务使用者更容易受到无关刺激与记忆表征的干扰，在任务切换中的表现也更差；但组间比较设计无法证明媒体多任务使用导致了这些差异。