論文の概要: Writer-Defined AI Personas for On-Demand Feedback Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10433v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 15:20:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 20:50:22.088090
• Title: Writer-Defined AI Personas for On-Demand Feedback Generation
• Title（参考訳）: オンデマンドフィードバック生成のための書き手AIペルソナ
• Authors: Karim Benharrak, Tim Zindulka, Florian Lehmann, Hendrik Heuer, Daniel Buschek
• Abstract要約: 著者が定義したAIペルソナを対象とする,オンデマンドのフィードバックを生成するコンセプトを提案する。 この研究は、AIツール設計における社会技術的視点を広げることで、AIでライターをサポートするというビジョンに寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.19315306717165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compelling writing is tailored to its audience. This is challenging, as writers may struggle to empathize with readers, get feedback in time, or gain access to the target group. We propose a concept that generates on-demand feedback, based on writer-defined AI personas of any target audience. We explore this concept with a prototype (using GPT-3.5) in two user studies (N=5 and N=11): Writers appreciated the concept and strategically used personas for getting different perspectives. The feedback was seen as helpful and inspired revisions of text and personas, although it was often verbose and unspecific. We discuss the impact of on-demand feedback, the limited representativity of contemporary AI systems, and further ideas for defining AI personas. This work contributes to the vision of supporting writers with AI by expanding the socio-technical perspective in AI tool design: To empower creators, we also need to keep in mind their relationship to an audience.
• Abstract（参考訳）: 執筆は読者向けに調整されている。 ライターは読者に共感したり、時間内にフィードバックを得たり、ターゲットグループへのアクセスを得るのに苦労するかもしれません。 著者が定義したAIペルソナを対象とする,オンデマンドのフィードバックを生成するコンセプトを提案する。 我々は,この概念を2つのユーザスタディ(N=5とN=11)のプロトタイプ(GPT-3.5)を用いて検討する。 フィードバックはテキストとペルソナの改訂に役に立ち、刺激を受けたものと見なされたが、しばしば冗長で具体的ではなかった。 オンデマンドフィードバックの影響、現代のaiシステムの表現能力の制限、aiペルソナの定義に関するさらなるアイデアについて論じる。 この研究は、AIツールデザインにおける社会技術的視点を拡張することによって、AIでライターをサポートするというビジョンに寄与する。

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)
• Human Bias in the Face of AI: The Role of Human Judgement in AI Generated Text Evaluation [48.70176791365903]
  本研究では、偏見がAIと人為的コンテンツの知覚をどう形成するかを考察する。 ラベル付きおよびラベルなしコンテンツに対するヒトのラッカーの反応について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T04:31:45Z)
• The Future of Open Human Feedback [65.2188596695235]
  私たちは学際的な専門家を集めて、AIのための人間のフィードバックのオープンなエコシステムを実現するための機会と課題を評価します。 私たちはまず、ピアプロダクション、オープンソース、市民科学コミュニティで成功したプラクティスを探します。 最終的には、持続可能なオープンな人間のフィードバックエコシステムを支えるために必要なコンポーネントを想定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T17:59:14Z)
• GhostWriter: Augmenting Collaborative Human-AI Writing Experiences Through Personalization and Agency [1.7707677585873678]
  大規模言語モデル(LLM)はより広く普及し、様々な形式の筆記補助を提供するのにユビキタスな用途を見出した。 我々はGhostWriterを紹介した。GhostWriterはAIによって強化された書き込みデザインプローブで、ユーザーは強化されたエージェンシーとパーソナライゼーションを実行できる。 GhostWriterを2つの異なる書き込みタスクで使用した18人の参加者を対象に、ユーザがパーソナライズされたテキスト世代の作成を支援し、システムの書き込みスタイルを制御する複数の方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T23:48:59Z)
• UltraFeedback: Boosting Language Models with Scaled AI Feedback [99.4633351133207]
  大規模で高品質で多様なAIフィードバックデータセットである textscUltraFeedback を提示する。 我々の研究は、強力なオープンソースのチャット言語モデルを構築する上で、スケールしたAIフィードバックデータの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:40:01Z)
• 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)
• Creative Writing with an AI-Powered Writing Assistant: Perspectives from Professional Writers [9.120878749348986]
  ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語生成(NLG)は、AIによるクリエイティブな記述ツールを構築するという目標に、これまで以上に近づいています。 ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語生成の最近の進歩は、AIを使ったクリエイティブな記述ツールを構築するという目標に、これまで以上に近づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T17:00:56Z)
• What Do End-Users Really Want? Investigation of Human-Centered XAI for Mobile Health Apps [69.53730499849023]
  説明可能なAI(XAI)を評価するために,ユーザ中心のペルソナ概念を提案する。 分析の結果,ユーザの人口統計や性格,説明のタイプ,影響説明の嗜好が示された。 私たちの洞察は、対話的で人間中心のXAIを実践的な応用に近づけます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T12:51:27Z)
• Suggestion Lists vs. Continuous Generation: Interaction Design for Writing with Generative Models on Mobile Devices Affect Text Length, Wording and Perceived Authorship [27.853155569154705]
  モバイル端末上でAIで書き込むための2つのユーザインタフェースを提示し、イニシアティブとコントロールのレベルを制御する。 AIの提案では、人々は積極的に書くことは少なかったが、著者であると感じた。 どちらの設計においても、AIはテキストの長さを長くし、言葉に影響を与えていると認識された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T13:57:11Z)

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。