論文の概要: How does AI chat change search behaviors?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03826v1
- Date: Fri, 7 Jul 2023 20:41:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 17:17:55.382957
- Title: How does AI chat change search behaviors?
- Title(参考訳): AIチャットはどのように検索行動を変えるのか?
- Authors: Robert Capra, Jaime Arguello
- Abstract要約: chatGPTのようなジェネレーティブなAIツールは、人々がオンライン情報を扱う方法を変えようとしている。
Microsoftは、OpenAIのチャットと生成AI技術を組み込んだ"新しいBing"検索システムを発表した。
Googleは、同様のタイプのテクノロジーを組み込んだ検索インターフェイスをデプロイする計画を発表した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.601937548486356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative AI tools such as chatGPT are poised to change the way people
engage with online information. Recently, Microsoft announced their "new Bing"
search system which incorporates chat and generative AI technology from OpenAI.
Google has announced plans to deploy search interfaces that incorporate similar
types of technology. These new technologies will transform how people can
search for information. The research presented here is an early investigation
into how people make use of a generative AI chat system (referred to simply as
chat from here on) as part of a search process, and how the incorporation of
chat systems with existing search tools may effect users search behaviors and
strategies.
We report on an exploratory user study with 10 participants who used a
combined Chat+Search system that utilized the OpenAI GPT-3.5 API and the Bing
Web Search v5 API. Participants completed three search tasks. In this pre-print
paper of preliminary results, we report on ways that users integrated AI chat
into their search process, things they liked and disliked about the chat
system, their trust in the chat responses, and their mental models of how the
chat system generated responses.
- Abstract(参考訳): chatGPTのようなジェネレーティブなAIツールは、人々がオンライン情報を扱う方法を変えようとしている。
最近Microsoftは、OpenAIのチャットと生成AI技術を組み込んだ"新しいBing"検索システムを発表した。
googleは、同様のテクノロジーを組み込んだ検索インターフェースを展開する計画を発表した。
これらの新しい技術は、人々が情報を探す方法を変えるだろう。
ここで提示された研究は、検索プロセスの一部として、人々が生成的なaiチャットシステムをどのように利用するか、既存の検索ツールとチャットシステムを組み込むことがユーザーの検索行動や戦略にどのように影響を与えるか、に関する初期の調査である。
本稿では,openai gpt-3.5 apiとbing web search v5 apiを利用したチャット+検索システムを用いた探索的ユーザ調査について報告する。
参加者は3つの検索タスクを完了した。
本論文では,ユーザがaiチャットを検索プロセスに統合する方法,チャットシステムに対する好意や嫌悪感,チャット応答に対する信頼度,チャットシステムがどのように応答を生成するかというメンタルモデルについて報告する。
関連論文リスト
- A Survey of Conversational Search [44.09402706387407]
会話検索における最近の進歩と今後の方向性について検討する。
これらのシステムの拡張において,大規模言語モデル(LLM)の統合を強調した。
我々は,現実のアプリケーションに対する洞察と,現在の対話型検索システムの堅牢な評価を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T01:54:46Z) - Crafting Knowledge: Exploring the Creative Mechanisms of Chat-Based
Search Engines [3.5845457075304368]
本研究の目的は,LLMを利用した検索エンジン,特にBing Chatが応答情報ソースを選択するメカニズムを解明することである。
Bing Chatは読みやすく、形式的に構造化されたコンテンツを好むだけでなく、より低いパープレキシティレベルを示す。
本調査では,RAG技術が引用するWebサイトと従来の検索エンジンの上位のWebサイトとの類似性を比較検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T18:20:37Z) - Social Commonsense-Guided Search Query Generation for Open-Domain
Knowledge-Powered Conversations [66.16863141262506]
本稿では,ソーシャルコモンセンスによってガイドされたインターネット検索クエリ生成に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
提案フレームワークは,トピックトラッキング,コモンセンス応答生成,命令駆動クエリ生成を統合することで,受動的ユーザインタラクションに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-22T16:14:56Z) - Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion [0.0]
本研究は,現在あるチャットボット技術環境を網羅的に分析するものである。
ユーザインタラクションと会話体験を改善するために強化学習戦略を利用する、非常に柔軟なシステムを提供する。
チャットボット技術の発展の複雑さと、これらの開発を推進してきた要因と、それらが様々な分野に及ぼした影響についても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T09:47:24Z) - ChatGPT vs. Google: A Comparative Study of Search Performance and User
Experience [0.0]
本稿では,情報検索タスクに検索エンジンとChatGPTツールを用いた場合のユーザ行動の違いについて検討する。
以上の結果から,ChatGPT群はタスク全体のパフォーマンスに有意な差はなく,全てのタスクに継続的に費やす時間が少ないことが明らかとなった。
ユーザはChatGPTのレスポンスを、Google検索と比較して情報品質が高いと認識している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T16:15:34Z) - To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。
我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。
評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T03:04:28Z) - FaceChat: An Emotion-Aware Face-to-face Dialogue Framework [58.67608580694849]
FaceChatは、感情に敏感で対面的な会話を可能にするWebベースの対話フレームワークである。
システムには、カウンセリング、感情サポート、パーソナライズされたカスタマーサービスなど、幅広い潜在的なアプリケーションがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-08T20:45:37Z) - Search-Engine-augmented Dialogue Response Generation with Cheaply
Supervised Query Production [98.98161995555485]
応答生成のために,任意の検索エンジンから膨大な動的情報にアクセス可能な対話モデルを提案する。
コアモジュールとして、クエリプロデューサを使用して、対話コンテキストからクエリを生成して、検索エンジンと対話する。
R@1とR@5のレートを62.4%と74.8%で達成できることを示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T01:58:10Z) - Investigating Conversational Search Behavior For Domain Exploration [0.5512295869673147]
本研究では,未知の情報景観を通したナビゲーションのオープンな探索行動について検討する。
5つの領域にわたる一般的な情報探索パターンを明らかにするために,統計解析とプロセスマイニング手法を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-10T17:43:03Z) - Neural Approaches to Conversational Information Retrieval [94.77863916314979]
会話情報検索(CIR)システムは、会話インタフェースを備えた情報検索(IR)システムである。
近年のディープラーニングの進歩により、自然言語処理(NLP)と会話型AIが大幅に改善されている。
この本は、ここ数年で開発された神経アプローチに焦点を当てた、CIRの最近の進歩を調査します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T19:04:59Z) - On the Social and Technical Challenges of Web Search Autosuggestion
Moderation [118.47867428272878]
自動提案は通常、検索ログと文書表現のコーパスに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)システムによって生成される。
現在の検索エンジンは、このような問題のある提案を抑えるのに、ますます熟練している。
問題のある提案のいくつかの側面、パイプラインに沿った困難な問題、そしてWeb検索を超えたアプリケーションの増加になぜ私たちの議論が適用されるのかについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T19:22:00Z)
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。