論文の概要: Prompting Diverse Ideas: Increasing AI Idea Variance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01727v1
- Date: Sat, 27 Jan 2024 21:02:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-11 16:16:17.271858
- Title: Prompting Diverse Ideas: Increasing AI Idea Variance
- Title（参考訳）: 多様なアイデアを促す: aiのアイデアの分散化
- Authors: Lennart Meincke, Ethan R. Mollick, Christian Terwiesch
- Abstract要約: この論文は、アイデア生成プロセスの生産性と品質を高めるために、人工知能を活用することへの新たな関心を掘り下げるものである。
これまでの研究によると、AIのアイデアの平均品質は非常に高い。
以前の研究では、AIベースのブレインストーミングが、アイデアの十分な分散を生み出すことができないことも指摘されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unlike routine tasks where consistency is prized, in creativity and
innovation the goal is to create a diverse set of ideas. This paper delves into
the burgeoning interest in employing Artificial Intelligence (AI) to enhance
the productivity and quality of the idea generation process. While previous
studies have found that the average quality of AI ideas is quite high, prior
research also has pointed to the inability of AI-based brainstorming to create
sufficient dispersion of ideas, which limits novelty and the quality of the
overall best idea. Our research investigates methods to increase the dispersion
in AI-generated ideas. Using GPT-4, we explore the effect of different
prompting methods on Cosine Similarity, the number of unique ideas, and the
speed with which the idea space gets exhausted. We do this in the domain of
developing a new product development for college students, priced under $50. In
this context, we find that (1) pools of ideas generated by GPT-4 with various
plausible prompts are less diverse than ideas generated by groups of human
subjects (2) the diversity of AI generated ideas can be substantially improved
using prompt engineering (3) Chain-of-Thought (CoT) prompting leads to the
highest diversity of ideas of all prompts we evaluated and was able to come
close to what is achieved by groups of human subjects. It also was capable of
generating the highest number of unique ideas of any prompt we studied.
- Abstract（参考訳）: 一貫性が重視される日常的なタスクとは異なり、創造性やイノベーションにおいて、目標は多様なアイデアを生み出すことだ。
本稿では、人工知能(AI)を活用したアイデア生成プロセスの生産性と品質を高めることへの関心の高まりについて述べる。
これまでの研究では、AIのアイデアの平均品質は非常に高いことが分かっていたが、以前の研究では、AIベースのブレインストーミングが、アイデアの十分な分散を生み出すことができないことも指摘されている。
本研究は,AI生成アイデアの分散性を高める方法を検討する。
gpt-4を用いて,コサインの類似性,独特なアイデアの数,アイデア空間が枯渇する速度に異なるプロンピング手法が与える影響について検討した。
私たちは、50ドル以下で、大学生向けの新しい製品開発を開発する領域でこれを行います。
この文脈では,(1)GPT-4が生成するアイデアのプールは,人体集団が生成するアイデアよりも多様性が低いこと(2)AIが生成するアイデアの多様性は,素早い工学を用いて著しく改善可能であること(3)CoT(Chain-of-Thought)の促進により,評価したすべてのプロンプトのアイデアの最も多様性が高く,人体集団が達成したものに近づいた。
また、我々が研究した任意のプロンプトの最も多くのユニークなアイデアを生成できた。
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