論文の概要: Beyond Summarization: Designing AI Support for Real-World Expository
Writing Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02623v1
- Date: Wed, 5 Apr 2023 17:47:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 11:58:15.104175
- Title: Beyond Summarization: Designing AI Support for Real-World Expository
Writing Tasks
- Title(参考訳): 要約を超えて - 実世界の展示書作成タスクのためのAIサポートの設計
- Authors: Zejiang Shen, Tal August, Pao Siangliulue, Kyle Lo, Jonathan Bragg,
Jeff Hammerbacher, Doug Downey, Joseph Chee Chang, David Sontag
- Abstract要約: 大規模言語モデルは、新しいAI支援書き込み支援ツールの設計と開発において、エキサイティングな新しい機会と課題をもたらした。
最近の研究は、この新技術を活用することで、創造的執筆時の構想、編集支援、要約など、多くのシナリオで文章を変換できることを示している。
実証書作成のためのAIサポートの開発には、独特でエキサイティングな研究課題があり、高い実世界への影響をもたらす可能性がある、と私たちは主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.702425557409516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models have introduced exciting new opportunities and
challenges in designing and developing new AI-assisted writing support tools.
Recent work has shown that leveraging this new technology can transform writing
in many scenarios such as ideation during creative writing, editing support,
and summarization. However, AI-supported expository writing--including
real-world tasks like scholars writing literature reviews or doctors writing
progress notes--is relatively understudied. In this position paper, we argue
that developing AI supports for expository writing has unique and exciting
research challenges and can lead to high real-world impacts. We characterize
expository writing as evidence-based and knowledge-generating: it contains
summaries of external documents as well as new information or knowledge. It can
be seen as the product of authors' sensemaking process over a set of source
documents, and the interplay between reading, reflection, and writing opens up
new opportunities for designing AI support. We sketch three components for AI
support design and discuss considerations for future research.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデルは、新しいAI支援書き込み支援ツールの設計と開発において、エキサイティングな新しい機会と課題をもたらした。
最近の研究は、この新技術を活用することで、創造的執筆時の構想、編集支援、要約など、多くのシナリオで文章を変換できることを示している。
しかし、aiが支援する、文献レビューを書く学者や進歩のメモを書く医師といった現実世界の作業は、比較的軽視されている。
本稿では,実証書作成を支援するAIの開発には,独特でエキサイティングな研究課題があり,高い実世界への影響をもたらす可能性があることを論じる。
我々は,実証書をエビデンスに基づく知識生成として特徴付け,外部文書の要約と新たな情報や知識を含む。
一連のソースドキュメントに対する著者のセンスメイキングプロセスの産物と見ることができ、読み書きとリフレクションの相互作用によって、AIサポートを設計する新たな機会が開ける。
我々は,AIサポート設計のための3つのコンポーネントをスケッチし,今後の研究について考察する。
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