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。

関連論文リスト

• "It was 80% me, 20% AI": Seeking Authenticity in Co-Writing with Large Language Models [97.22914355737676]
  我々は、AIツールと共同で書き込む際に、著者が自分の真正な声を保存したいかどうか、どのように検討する。 本研究は,人間とAIの共創における真正性の概念を解明するものである。 読者の反応は、人間とAIの共著に対する関心が低かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T04:42:32Z)
• Diffusion-Based Visual Art Creation: A Survey and New Perspectives [51.522935314070416]
  本調査は,拡散に基づく視覚芸術創造の新たな領域を探求し,その発展を芸術的,技術的両面から検討する。 本研究は,芸術的要件が技術的課題にどのように変換されるかを明らかにし,視覚芸術創造における拡散法の設計と応用を強調した。 我々は、AIシステムが芸術的知覚と創造性において人間の能力をエミュレートし、潜在的に増強するメカニズムに光を当てることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T04:49:50Z)
• Generative AI in Evidence-Based Software Engineering: A White Paper [10.489725182789885]
  1年足らずで、実践者や研究者は、生成人工知能の迅速かつ広範な実装を目撃した。 テキストGAI機能により、研究者は世界中で新しい生成シナリオを探索し、すべての時間を要するテキスト生成と分析タスクを簡素化し、急ぐことができる。 現在の調査に基づいて、EBSE研究者を効果的に支援する包括的モデルスイートの作成と実証検証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T17:16:17Z)
• Collage is the New Writing: Exploring the Fragmentation of Text and User Interfaces in AI Tools [24.71214613787985]
  このエッセイでは、最近のAI記述ツールのユーザインターフェース設計を分析するための分析レンズとしてColllageを採用している。 批判的な視点は、作家が歴史的に文学的コラージュを通して表現した懸念とAI書記ツールに関するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T14:35:17Z)
• AI-Assisted Writing in Education: Ecosystem Risks and Mitigations [3.1723777607318295]
  大学における9年間にわたる筆記フィードバックツールの実践と統合された広範な研究から洞察を得る。 教育書記支援ツールの設計は、イノベーションと実践的なインパクトのバランスをとるために、より広い文脈でより良く整合するように通知する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T04:49:35Z)
• A Design Space for Intelligent and Interactive Writing Assistants [55.9780345526642]
  タスク、ユーザ、テクノロジ、インタラクション、エコシステムの5つの側面について調べる。 各側面において、115の論文を体系的にレビューすることで、次元(アスペクトの基本成分)と符号(各次元の潜在的なオプション)を定義する。 私たちのデザインスペースは、研究者やデザイナーに、アシスタントを書く様々な可能性について、ナビゲートし、理解し、比較するための実用的なツールを提供することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T04:03:16Z)
• Techniques for supercharging academic writing with generative AI [0.0]
  このパースペクティブは、生成的人工知能(AI)を用いた学術著作の質と効率を高めるための原則と方法を示す。 我々は、書面におけるAIの関与の根拠(なぜ)、プロセス(方法)、そして自然(何)を明確にする人間とAIの協調フレームワークを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T04:35:00Z)
• PaperCard for Reporting Machine Assistance in Academic Writing [48.33722012818687]
  2022年11月にOpenAIが発表した質問応答システムChatGPTは,学術論文作成に活用可能な,さまざまな機能を実証した。 これは学術における著者概念に関する批判的な疑問を提起する。 我々は、人間の著者が記述プロセスにおけるAIの使用を透過的に宣言するための文書である"PaperCard"というフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T14:28:04Z)
• The Future of AI-Assisted Writing [0.0]
  我々は、情報検索レンズ(プル・アンド・プッシュ)を用いて、そのようなツールの比較ユーザスタディを行う。 我々の研究結果によると、ユーザーは執筆におけるAIのシームレスな支援を歓迎している。 ユーザはAI支援の書き込みツールとのコラボレーションも楽しんだが、オーナシップの欠如を感じなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T02:46:45Z)
• The Semantic Reader Project: Augmenting Scholarly Documents through AI-Powered Interactive Reading Interfaces [54.2590226904332]
  本稿では,研究論文を対象とした動的読解インタフェースの自動作成を目的としたセマンティック・リーダー・プロジェクトについて述べる。 10のプロトタイプインターフェースが開発され、300人以上の参加者と現実世界のユーザが読書体験を改善している。 本論文は,研究論文を読む際,学者と公衆の面を巡って構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T02:47:09Z)
• Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and Stir" [76.44130385507894]
  本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。 本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z)

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。