論文の概要: Not Just Novelty: A Longitudinal Study on Utility and Customization of AI Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09894v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 11:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:49:34.220285
• Title: Not Just Novelty: A Longitudinal Study on Utility and Customization of AI Workflows
• Title（参考訳）: 目新しさだけではない:aiワークフローの実用性とカスタマイズに関する縦断的研究
• Authors: Tao Long, Katy Ilonka Gero, Lydia B. Chilton
• Abstract要約: 我々は、科学コミュニケーションのための生成AIツールの慣れ親しみとカスタマイズを理解するため、12人のユーザを対象に縦断的研究を行った。 慣れ親しんだ後、システムの有用性は以前よりも高く評価され、AIの有用性は単なる新規性効果ではないことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.40978739844832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI brings novel and impressive abilities to help people in everyday tasks. There are many AI workflows that solve real and complex problems by chaining AI outputs together with human interaction. Although there is an undeniable lure of AI, it's uncertain how useful generative AI workflows are after the novelty wears off. Additionally, tools built with generative AI have the potential to be personalized and adapted quickly and easily, but do users take advantage of the potential to customize? We conducted a three-week longitudinal study with 12 users to understand the familiarization and customization of generative AI tools for science communication. Our study revealed that the familiarization phase lasts for 4.3 sessions, where users explore the capabilities of the workflow and which aspects they find useful. After familiarization, the perceived utility of the system is rated higher than before, indicating that the perceived utility of AI is not just a novelty effect. The increase in benefits mainly comes from end-users' ability to customize prompts, and thus appropriate the system to their own needs. This points to a future where generative AI systems can allow us to design for appropriation.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、日々のタスクで人々を助ける、斬新で印象的な能力を提供します。 AI出力と人間のインタラクションをチェーンすることで、現実的で複雑な問題を解決するAIワークフローが数多く存在する。 AIには疑いの余地がないが、新規性がなくなった後に生成するAIワークフローがどれほど有用かは定かではない。 さらに、generative aiで構築されたツールは、パーソナライズされ、迅速かつ容易に適応できる可能性があるが、ユーザはカスタマイズの可能性を活用できるだろうか? 我々は,科学コミュニケーションのための生成AIツールの慣れ親しみとカスタマイズを理解するために,12人のユーザを対象に3週間の縦断的研究を行った。 本研究は、ユーザがワークフローの機能と、どの側面が有用かを調べる4.3セッションにおいて、親しみやすいフェーズが続くことを明らかにした。 慣れ親しんだ後、システムの有用性は以前よりも高く評価され、AIの有用性は単なる新規性効果ではないことを示している。 メリットの増加は、主にエンドユーザがプロンプトをカスタマイズできるため、システムを自身のニーズに適合させることによるものだ。 このことは、生成型AIシステムによって、代償を設計できる未来を指し示している。

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