論文の概要: Understanding User Perceptions, Collaborative Experience and User
Engagement in Different Human-AI Interaction Designs for Co-Creative Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13217v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 22:37:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-30 05:18:16.522064
- Title: Understanding User Perceptions, Collaborative Experience and User
Engagement in Different Human-AI Interaction Designs for Co-Creative Systems
- Title（参考訳）: 協調システムのための異なるAIインタラクション設計におけるユーザ知覚・協調体験・ユーザエンゲージメントの理解
- Authors: Jeba Rezwana and Mary Lou Maher
- Abstract要約: 人間-AIのコクリエーションには、人間とAIが協力し、共同で創造的なプロダクトをパートナーとして提供する。
多くの既存の共同作成システムでは、ユーザーは通常ボタンやスライダーを使用して、AIと通信することができる。
本稿では,38人の参加者を対象に,2つのインタラクションデザインがユーザエンゲージメント,協調体験,共同創造型AIのユーザ認識に与える影響について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human-AI co-creativity involves humans and AI collaborating on a shared
creative product as partners. In a creative collaboration, communication is an
essential component among collaborators. In many existing co-creative systems
users can communicate with the AI, usually using buttons or sliders. Typically,
the AI in co-creative systems cannot communicate back to humans, limiting their
potential to be perceived as partners rather than just a tool. This paper
presents a study with 38 participants to explore the impact of two interaction
designs, with and without AI-to-human communication, on user engagement,
collaborative experience and user perception of a co-creative AI. The study
involves user interaction with two prototypes of a co-creative system that
contributes sketches as design inspirations during a design task. The results
show improved collaborative experience and user engagement with the system
incorporating AI-to-human communication. Users perceive co-creative AI as more
reliable, personal, and intelligent when the AI communicates to users. The
findings can be used to design effective co-creative systems, and the insights
can be transferred to other fields involving human-AI interaction and
collaboration.
- Abstract（参考訳）: human-ai co-creativityは、人間とaiがパートナーとして共有されたクリエイティブプロダクトで協力することを伴う。
創造的なコラボレーションでは、コミュニケーションは協力者にとって不可欠な要素です。
多くの既存の共同作成システムでは、ユーザーは通常ボタンやスライダーを使用して、AIと通信することができる。
通常は、共同創造システムのAIは人間と通信することができないため、ツールではなくパートナーとして認識される可能性を制限する。
本稿では、38人の参加者を対象に、AIと人間とのコミュニケーションのない2つのインタラクション設計が、ユーザエンゲージメント、協調体験、共同創造型AIのユーザ認識に与える影響を調査する。
この研究は、デザイン作業中にデザインインスピレーションとしてスケッチに貢献する共同創造システムの2つのプロトタイプとのユーザインタラクションを含んでいる。
その結果、ai対人コミュニケーションを組み込んだシステムとのコラボレーション体験とユーザエンゲージメントが向上した。
ユーザは、AIがユーザと通信するとき、より信頼性が高く、個人的で、インテリジェントである、と認識する。
この発見は効果的な共同創造システムの設計に利用することができ、その洞察は人間とAIのインタラクションやコラボレーションを含む他の分野に伝達することができる。
関連論文リスト
- Survey of User Interface Design and Interaction Techniques in Generative AI Applications [79.55963742878684]
我々は,デザイナやディベロッパの参照として使用できる,さまざまなユーザインタラクションパターンのコンペレーションを作ることを目指している。
また、生成AIアプリケーションの設計についてもっと学ぼうとする人たちの参入障壁を低くしようと努力しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T23:10:06Z) - Mutual Theory of Mind in Human-AI Collaboration: An Empirical Study with LLM-driven AI Agents in a Real-time Shared Workspace Task [56.92961847155029]
心の理論(ToM)は、他人を理解する上で重要な能力として、人間の協調とコミュニケーションに大きな影響を及ぼす。
Mutual Theory of Mind (MToM) は、ToM能力を持つAIエージェントが人間と協力するときに発生する。
エージェントのToM能力はチームのパフォーマンスに大きな影響を与えず,エージェントの人間的理解を高めていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T13:19:48Z) - Building Machines that Learn and Think with People [72.40300991089445]
我々は、協調認知の科学が、本当に思考パートナーと呼ばれることのできるエンジニアシステムにどのように機能するかを示す。
我々は、人間とAIの思考パートナーが協力し、人間と互換性のある思考パートナーシップのためのデシダータを提案できる、協力的思考のいくつかのモードを配置した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T02:42:45Z) - Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z) - Enhancing Human Capabilities through Symbiotic Artificial Intelligence
with Shared Sensory Experiences [6.033393331015051]
我々は、共生人工知能と共有感覚体験(SAISSE)と呼ばれる人間とAIの相互作用における新しい概念を紹介する。
SAISSEは、共有感覚体験を通じて、AIシステムと人間のユーザ間の相互に有益な関係を確立することを目的としている。
本稿では,AIシステムとユーザの両方の長期的な成長と開発のためのメモリストレージユニットの導入について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T04:13:59Z) - Creative Wand: A System to Study Effects of Communications in
Co-Creative Settings [9.356870107137093]
共創造的な混合開始システムは、アルゴリズムに影響を与えるユーザー中心の手段を必要とする。
共創造AIの主な疑問は以下のとおりである。
本稿では,共同創造型混合開始生成のためのカスタマイズ可能なフレームワークCREATIVE-WANDを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-04T20:56:40Z) - Team Learning as a Lens for Designing Human-AI Co-Creative Systems [12.24664973838839]
ジェネレーティブでML駆動の対話システムは、人々が創造的なプロセスでコンピュータと対話する方法を変える可能性がある。
オープンエンドタスクドメインにおいて,効果的な人間とAIのコラボレーションを実現する方法が,まだ不明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-06T22:11:13Z) - Designing Creative AI Partners with COFI: A Framework for Modeling
Interaction in Human-AI Co-Creative Systems [0.7614628596146599]
共創造性分野における相互作用設計に関する研究は比較的少ない。
共同創造性研究の主な焦点は、AIの能力である。
本稿では、コ・クリーティブ・システムにおけるインタラクション・デザインの重要性と、コ・クレーティブ・フレームワーク・フォー・インタラクション・デザイン(COFI)の開発に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-15T22:35:23Z) - Identifying Ethical Issues in AI Partners in Human-AI Co-Creation [0.7614628596146599]
人間-AIのコクリエーションには、人間とAIが協力し、共同で創造的なプロダクトをパートナーとして提供する。
多くの既存のコクリエイティブシステムでは、ユーザーはボタンやスライダーを使用してAIと通信する。
本稿では,AIと人間のコミュニケーションが共同創造システムにおけるユーザ認識とエンゲージメントに与える影響について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-15T20:41:54Z) - Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of
AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。
未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z) - Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot
Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。
その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。