論文の概要: GhostWriter: Augmenting Collaborative Human-AI Writing Experiences Through Personalization and Agency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08855v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 23:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 17:18:57.957866
• Title: GhostWriter: Augmenting Collaborative Human-AI Writing Experiences Through Personalization and Agency
• Title（参考訳）: GhostWriter: パーソナライゼーションとエージェンシーによるコラボレーション型AI記述体験の拡大
• Authors: Catherine Yeh, Gonzalo Ramos, Rachel Ng, Andy Huntington, Richard Banks
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7707677585873678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are becoming more prevalent and have found a ubiquitous use in providing different forms of writing assistance. However, LLM-powered writing systems can frustrate users due to their limited personalization and control, which can be exacerbated when users lack experience with prompt engineering. We see design as one way to address these challenges and introduce GhostWriter, an AI-enhanced writing design probe where users can exercise enhanced agency and personalization. GhostWriter leverages LLMs to learn the user's intended writing style implicitly as they write, while allowing explicit teaching moments through manual style edits and annotations. We study 18 participants who use GhostWriter on two different writing tasks, observing that it helps users craft personalized text generations and empowers them by providing multiple ways to control the system's writing style. From this study, we present insights regarding people's relationship with AI-assisted writing and offer design recommendations for future work.
• Abstract（参考訳）: 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。 しかし,LSMを利用した書記システムでは,個人化や制御の制限によりユーザをフラストレーションし,迅速なエンジニアリングの経験が欠如している場合にはさらに悪化させる可能性がある。 私たちはデザインをこれらの課題に対処する方法の1つと考え、ユーザーが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エクササイズできるaiエンハンスメントライティングデザインプローブであるghostwriterを紹介します。 GhostWriter は LLM を活用して,ユーザの意図した書き込みスタイルを暗黙的に学習すると同時に,手動のスタイル編集やアノテーションを通じて明示的な指導モーメントを可能にする。 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。 本研究は,AIを活用した文章作成と今後の作業へのデザインレコメンデーションの提供に関する知見を提示する。

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