論文の概要: Unpacking Human-AI interactions: From interaction primitives to a design
space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05115v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 12:27:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 14:41:46.020307
- Title: Unpacking Human-AI interactions: From interaction primitives to a design
space
- Title（参考訳）: 人間とAIの相互作用を解き放つ:インタラクションプリミティブからデザイン空間へ
- Authors: Kostas Tsiakas and Dave Murray-Rust
- Abstract要約: これらのプリミティブを相互作用パターンの集合にどのように組み合わせるかを示す。
この背景にある動機は、既存のプラクティスのコンパクトな一般化を提供することである。
我々は,人間-AIインタラクションの設計空間に対して,このアプローチをどのように利用できるかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.778055454461106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper aims to develop a semi-formal design space for Human-AI
interactions, by building a set of interaction primitives which specify the
communication between users and AI systems during their interaction. We show
how these primitives can be combined into a set of interaction patterns which
can provide an abstract specification for exchanging messages between humans
and AI/ML models to carry out purposeful interactions. The motivation behind
this is twofold: firstly, to provide a compact generalisation of existing
practices, that highlights the similarities and differences between systems in
terms of their interaction behaviours; and secondly, to support the creation of
new systems, in particular by opening the space of possibilities for
interactions with models. We present a short literature review on frameworks,
guidelines and taxonomies related to the design and implementation of HAI
interactions, including human-in-the-loop, explainable AI, as well as hybrid
intelligence and collaborative learning approaches. From the literature review,
we define a vocabulary for describing information exchanges in terms of
providing and requesting particular model-specific data types. Based on this
vocabulary, a message passing model for interactions between humans and models
is presented, which we demonstrate can account for existing systems and
approaches. Finally, we build this into design patterns as mid-level constructs
that capture common interactional structures. We discuss how this approach can
be used towards a design space for Human-AI interactions that creates new
possibilities for designs as well as keeping track of implementation issues and
concerns.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザとAIシステム間のインタラクションを規定するインタラクションプリミティブのセットを構築することで,人間-AIインタラクションのための半形式的な設計空間を構築することを目的とする。
これらのプリミティブを、人間とai/mlモデル間のメッセージ交換のための抽象的な仕様を提供し、目的のあるインタラクションを実行するための一連のインタラクションパターンに組み合わせる方法を示します。
第一に、既存のプラクティスのコンパクトな一般化を提供することで、システム間の相互作用行動の類似性と相違を強調すること、第二に、特にモデルとのインタラクションの可能性の空間を開くことによって、新しいシステムの作成をサポートすることである。
本稿では,ヒューマン・イン・ザ・ループ,説明可能なAI,ハイブリッド・インテリジェンスと協調学習アプローチなど,HAIインタラクションの設計と実装に関連するフレームワーク,ガイドライン,分類に関する短い文献レビューを紹介する。
文献レビューから,特定のモデル固有のデータ型の提供と要求という観点から情報交換を記述する語彙を定義する。
この語彙に基づき、人間とモデル間のインタラクションのためのメッセージパッシングモデルが提示され、既存のシステムとアプローチを説明することができる。
最後に、これを共通の相互作用構造をキャプチャする中間層構造として設計パターンに組み込む。
我々は,この手法が人間とAIのインタラクションのための設計空間にどのように適用され,設計の新たな可能性を生み出し,実装上の問題や関心事の追跡を行うかについて議論する。
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