論文の概要: The HCI Aspects of Public Deployment of Research Chatbots: A User Study,
Design Recommendations, and Open Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04765v1
- Date: Wed, 7 Jun 2023 20:24:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 17:45:15.538399
- Title: The HCI Aspects of Public Deployment of Research Chatbots: A User Study,
Design Recommendations, and Open Challenges
- Title(参考訳): 研究チャットボットの公開展開におけるhciの側面--ユーザスタディ、デザイン推奨、オープンチャレンジ
- Authors: Morteza Behrooz, William Ngan, Joshua Lane, Giuliano Morse, Benjamin
Babcock, Kurt Shuster, Mojtaba Komeili, Moya Chen, Melanie Kambadur, Y-Lan
Boureau, Jason Weston
- Abstract要約: 本稿では,最近の研究チャットで実施した混合手法のユーザスタディについて報告する。
エージェントの抽象人為的表現は,ユーザの知覚に重要な影響を与え,AIの説明可能性の提供はフィードバック率に影響を与え,チャット体験の2つの(ディジタルおよび外部)レベルは意図的に設計されるべきである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.965388973809336
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Publicly deploying research chatbots is a nuanced topic involving necessary
risk-benefit analyses. While there have recently been frequent discussions on
whether it is responsible to deploy such models, there has been far less focus
on the interaction paradigms and design approaches that the resulting
interfaces should adopt, in order to achieve their goals more effectively. We
aim to pose, ground, and attempt to answer HCI questions involved in this
scope, by reporting on a mixed-methods user study conducted on a recent
research chatbot. We find that abstract anthropomorphic representation for the
agent has a significant effect on user's perception, that offering AI
explainability may have an impact on feedback rates, and that two (diegetic and
extradiegetic) levels of the chat experience should be intentionally designed.
We offer design recommendations and areas of further focus for the research
community.
- Abstract(参考訳): 研究チャットボットの公開展開は、必要なリスク・ベネフィット分析を伴う微妙な話題である。
このようなモデルをデプロイする責任があるかどうかについては,近年は頻繁に議論されているが,目標をより効果的に達成するために,インターフェースが採用すべきインタラクションパラダイムや設計アプローチにはあまり注目されていない。
我々は,最近の研究チャットボットで実施した混合手法のユーザ調査を報告し,このスコープに関わるhci質問に対して,ポーズ,グラウンド,そして回答を試みることを目的とする。
エージェントの抽象人為的表現は,ユーザの知覚に重要な影響を与え,AIの説明可能性の提供はフィードバック率に影響を与え,チャット体験の2つの(ディジタルおよび外部)レベルは意図的に設計されるべきである。
我々は,デザインレコメンデーションと,研究コミュニティにさらなる焦点をあてる領域を提供する。
関連論文リスト
- OntoChat: a Framework for Conversational Ontology Engineering using
Language Models [0.32985979395737786]
OntoChatは、要求の誘導、分析、テストをサポートする会話エンジニアリングのためのフレームワークである。
会話エージェントと対話することで、ユーザーはユーザーストーリーの作成と能力的質問の抽出を操ることができる。
音楽メタオントロジーのエンジニアリングを再現し,ユーザから各コンポーネントの有効性に関する予備的な指標を収集することにより,OntoChatを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T14:04:06Z) - Generating Human-Centric Visual Cues for Human-Object Interaction
Detection via Large Vision-Language Models [59.611697856666304]
人-物対検出(Human-object Interaction:HOI)は、人-物対を検出し、その相互作用を予測することを目的とする。
我々はVLMを用いた3つのプロンプトを提案し、人間の複数の視点から画像内で人間中心の視覚的手がかりを生成する。
我々は,マルチトワーアーキテクチャを用いたトランスフォーマーベースのマルチモーダル融合モジュールを開発し,視覚的キュー機能をインスタンスと対話デコーダに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T09:11:32Z) - Leveraging Large Language Models for Automated Dialogue Analysis [12.116834890063146]
本稿では,現在最先端の大規模言語モデル(LLM)であるChatGPT-3.5を用いて,実際のロボット対話における9つのカテゴリの対話行動検出を行う。
以上の結果から, 特殊モデルもChatGPTもこの課題に満足できない結果が得られず, 人的性能に乏しいことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T18:03:55Z) - Ethical Aspects of ChatGPT in Software Engineering Research [4.0594888788503205]
ChatGPTは、自然言語の相互作用に基づいた効率的でアクセスしやすい情報分析と合成を提供することで、ソフトウェア工学(SE)の研究プラクティスを改善することができる。
しかしChatGPTは、盗用、プライバシー、データセキュリティ、バイアスや有害なデータを生成するリスクを含む倫理的課題をもたらす可能性がある。
本研究の目的は、モチベーター、デモティベーター、SEリサーチでChatGPTを使用する倫理的原則といった重要な要素を解明することで、与えられたギャップを埋めることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-13T06:13:21Z) - Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T17:18:29Z) - A Survey on Proactive Dialogue Systems: Problems, Methods, and Prospects [100.75759050696355]
本稿では,対話エージェントの多種多様な対話における能動性に関する顕著な問題と先進的な設計について概説する。
我々は、現実世界のアプリケーションのニーズを満たすが、将来もっと研究に焦点を当てる必要がある課題について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T11:38:49Z) - A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。
それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T04:21:59Z) - Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A
Survey [71.43956423427397]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。
この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。
もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T13:37:57Z) - Rules Of Engagement: Levelling Up To Combat Unethical CUI Design [23.01296770233131]
いわゆる暗黒パターンの先行研究から得られた5次元のインタフェースを簡易に評価する手法を提案する。
提案手法はユーザに対して,評価されたインタフェースの操作性を表す数値スコアを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T14:02:24Z) - Investigating Human Response, Behaviour, and Preference in Joint-Task
Interaction [3.774610219328564]
我々は、説明可能な計画(XAIP)エージェントと相互作用する人間の行動と反応を調べる実験を設計した。
また,シミュレーションユーザに対する2つのエージェントの挙動を実証分析により検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-27T22:16:59Z) - You Impress Me: Dialogue Generation via Mutual Persona Perception [62.89449096369027]
認知科学の研究は、理解が高品質なチャット会話に不可欠なシグナルであることを示唆している。
そこで我々は,P2 Botを提案する。このP2 Botは,理解を明示的にモデル化することを目的とした送信機受信者ベースのフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-11T12:51:07Z)
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。