論文の概要: Contextual AI Journaling: Integrating LLM and Time Series Behavioral Sensing Technology to Promote Self-Reflection and Well-being using the MindScape App
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00487v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 23:01:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 03:30:20.089921
- Title: Contextual AI Journaling: Integrating LLM and Time Series Behavioral Sensing Technology to Promote Self-Reflection and Well-being using the MindScape App
- Title（参考訳）: コンテキストAIジャーナリング:MindScapeアプリによる自己回帰と幸福を促進するLLMと時系列行動センシング技術の統合
- Authors: Subigya Nepal, Arvind Pillai, William Campbell, Talie Massachi, Eunsol Soul Choi, Orson Xu, Joanna Kuc, Jeremy Huckins, Jason Holden, Colin Depp, Nicholas Jacobson, Mary Czerwinski, Eric Granholm, Andrew T. Campbell,
- Abstract要約: MindScapeは、時系列の行動パターンをLarge Language Models (LLMs)と統合することの利点を研究することを目的としている。
我々は、LLMと行動センシングを用いて、自己回帰と感情発達を促進するために作られた、コンテキスト的かつパーソナライズされたジャーナリングプロンプトを生成するMindScapeコンテキストジャーナル「App Design」について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.479200977503295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: MindScape aims to study the benefits of integrating time series behavioral patterns (e.g., conversational engagement, sleep, location) with Large Language Models (LLMs) to create a new form of contextual AI journaling, promoting self-reflection and well-being. We argue that integrating behavioral sensing in LLMs will likely lead to a new frontier in AI. In this Late-Breaking Work paper, we discuss the MindScape contextual journal App design that uses LLMs and behavioral sensing to generate contextual and personalized journaling prompts crafted to encourage self-reflection and emotional development. We also discuss the MindScape study of college students based on a preliminary user study and our upcoming study to assess the effectiveness of contextual AI journaling in promoting better well-being on college campuses. MindScape represents a new application class that embeds behavioral intelligence in AI.
- Abstract（参考訳）: MindScapeは、時系列の行動パターン(会話のエンゲージメント、睡眠、場所など)をLarge Language Models(LLM)と統合して、コンテキストAIジャーナリングの新しい形式を作成し、自己反映と幸福を促進するというメリットを研究することを目的としている。
LLMに行動センシングを統合することは、AIの新たなフロンティアにつながる可能性が高い、と私たちは主張する。
本稿では,LLMと行動センシングを併用したMindScapeコンテキストジャーナル『App Design』について論じ,自己反省的・感情的な発達を促すために考案された,コンテキスト的・パーソナライズされたジャーナリングプロンプトを生成する。
また,大学生を対象としたMindScape研究について,予備的ユーザスタディと今後の研究に基づいて,大学構内における健康向上に資する文脈型AIジャーナリングの有効性を評価する。
MindScapeは、AIに振る舞いインテリジェンスを組み込む新しいアプリケーションクラスである。
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