論文の概要: Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service
Co-Creation with LLM-Based Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15065v2
- Date: Wed, 29 Nov 2023 22:37:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 22:55:27.759074
- Title: Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service
Co-Creation with LLM-Based Agents
- Title（参考訳）: ヒューマンAIエージェンシーの総合化 : LLMエージェントを用いたサービス共同作成のための23のヒューリスティックガイド
- Authors: Qingxiao Zheng, Zhongwei Xu, Abhinav Choudhry, Yuting Chen, Yongming
Li, Yun Huang
- Abstract要約: この研究は、に関心のあるサービスプロバイダが、その実践者やより広範なコミュニティに対して、Large Language Models(LLM)技術が統合されるかどうかを判断するための原動力となる。
LLMをベースとしたサービス共同作成ツールであるCoAGentを通じて,非AI専門家とAIの相互学習の旅について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.560339524456268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This empirical study serves as a primer for interested service providers to
determine if and how Large Language Models (LLMs) technology will be integrated
for their practitioners and the broader community. We investigate the mutual
learning journey of non-AI experts and AI through CoAGent, a service
co-creation tool with LLM-based agents. Engaging in a three-stage participatory
design processes, we work with with 23 domain experts from public libraries
across the U.S., uncovering their fundamental challenges of integrating AI into
human workflows. Our findings provide 23 actionable "heuristics for service
co-creation with AI", highlighting the nuanced shared responsibilities between
humans and AI. We further exemplar 9 foundational agency aspects for AI,
emphasizing essentials like ownership, fair treatment, and freedom of
expression. Our innovative approach enriches the participatory design model by
incorporating AI as crucial stakeholders and utilizing AI-AI interaction to
identify blind spots. Collectively, these insights pave the way for synergistic
and ethical human-AI co-creation in service contexts, preparing for workforce
ecosystems where AI coexists.
- Abstract（参考訳）: この実証的研究は、関心のあるサービス提供者にとって、LLM(Large Language Models)技術が実践者やより広いコミュニティにどのように統合されるかを決定する原動力となる。
LLMをベースとしたサービス共同作成ツールCoAGentを通じて,非AI専門家とAIの相互学習について検討する。
3段階の参加型デザインプロセスを導入し、米国中の公立図書館の23のドメインエキスパートと協力して、AIを人間のワークフローに統合するという基本的な課題を明らかにしました。
私たちの発見は、23のアクション可能な“AIによるサービス共同創造のためのヒューリスティック”を提供し、人間とAIの間の微妙な共有責任を強調しています。
さらに、AIの9つの基礎機関の側面を例示し、所有権、公平な扱い、表現の自由といった本質を強調します。
我々の革新的なアプローチは、AIを重要な利害関係者として取り入れ、盲点を特定するためにAIとAIのインタラクションを活用することによって、参加型デザインモデルを強化します。
これらの洞察は、サービスコンテキストにおける相乗的かつ倫理的な人間-AI共同創造の道を開き、AIが共存する労働環境に備える。
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