論文の概要: Learning from a Generative AI Predecessor -- The Many Motivations for Interacting with Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02978v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 03:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:32:50.243152
• Title: Learning from a Generative AI Predecessor -- The Many Motivations for Interacting with Conversational Agents
• Title（参考訳）: 生成型AIプレデシデントから学ぶ - 会話エージェントと対話するための多くの動機
• Authors: Donald Brinkman and Jonathan Grudin
• Abstract要約: 生成的会話型AIは、その高コストに対応するための明確な収益モデルを持っていない。 生成AIの出現に先立ち、我々は大規模で質的な分析を行い、何百万人もの人々がそのような「仮想の仲間」であるMicrosoftのZoと関わる動機を学習した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.901805145989208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For generative AI to succeed, how engaging a conversationalist must it be? For almost sixty years, some conversational agents have responded to any question or comment to keep a conversation going. In recent years, several utilized machine learning or sophisticated language processing, such as Tay, Xiaoice, Zo, Hugging Face, Kuki, and Replika. Unlike generative AI, they focused on engagement, not expertise. Millions of people were motivated to engage with them. What were the attractions? Will generative AI do better if it is equally engaging, or should it be less engaging? Prior to the emergence of generative AI, we conducted a large-scale quantitative and qualitative analysis to learn what motivated millions of people to engage with one such 'virtual companion,' Microsoft's Zo. We examined the complete chat logs of 2000 anonymized people. We identified over a dozen motivations that people had for interacting with this software. Designers learned different ways to increase engagement. Generative conversational AI does not yet have a clear revenue model to address its high cost. It might benefit from being more engaging, even as it supports productivity and creativity. Our study and analysis point to opportunities and challenges.
• Abstract（参考訳）: 生成的AIが成功するためには、会話主義者の関与はどの程度必要か? 約60年間、一部の会話エージェントは、会話を続けるためにあらゆる質問やコメントに答えてきた。 近年では、Tay、Xiaoice、Zo、Hugging Face、Kuki、Replikaといった機械学習や高度な言語処理を活用している。 生成AIとは異なり、彼らは専門知識ではなくエンゲージメントに焦点を当てた。 何百万人もの人々が彼らと関わり始めた。 魅力は何だった? 生成AIは、等しくエンゲージメントが高い場合、あるいはエンゲージメントが低い場合、より良いものとなるか? 生成AIの出現に先立ち、我々は大規模で質的な分析を行い、何百万人もの人々がそのような「仮想の仲間」であるMicrosoftのZoと関わる動機を学習した。 匿名化2000人のチャットログについて検討した。 私たちは、人々がこのソフトウェアと対話するための12以上のモチベーションを特定しました。 デザイナーはエンゲージメントを高める異なる方法を学びました。 生成的会話型AIは、その高コストに対応するための明確な収益モデルを持っていない。 生産性と創造性をサポートするとしても、より熱心であることの恩恵を受けるかも知れません。 我々の研究と分析は機会と課題を示している。

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