論文の概要: The Dearth of the Author in AI-Supported Writing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10289v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 05:23:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-04-17 18:02:32.379500
- Title: The Dearth of the Author in AI-Supported Writing
- Title(参考訳): AI対応書記における著者の足跡
- Authors: Max Kreminski,
- Abstract要約: 著者の足跡は、AIベースの筆記支援ツールに関して、何度も繰り返される困難と不安を説明するのに役立ちます。
また、AIベースの書き込み支援ツールの野心的な新しい目標も示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.113447936889669
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We diagnose and briefly discuss the dearth of the author: a condition that arises when AI-based creativity support tools for writing allow users to produce large amounts of text without making a commensurate number of creative decisions, resulting in output that is sparse in expressive intent. We argue that the dearth of the author helps to explain a number of recurring difficulties and anxieties around AI-based writing support tools, but that it also suggests an ambitious new goal for AI-based CSTs.
- Abstract(参考訳): この条件は、AIベースのクリエイティビティ支援ツールが、ユーザーが多くの創造的な決定を下すことなく大量のテキストを作成できるようにし、結果として表現力に乏しい出力をもたらす。
著者の足跡は、AIベースの書き込み支援ツールに関して繰り返し発生する困難と不安を説明するのに役立ちますが、AIベースのCSTに対する野心的な新しい目標も示唆している、と私たちは主張しています。
関連論文リスト
- AI in the Writing Process: How Purposeful AI Support Fosters Student Writing [0.3641292357963815]
ChatGPTのようなテクノロジーの多様さは、学生の執筆に対する影響を懸念している。
本稿では,異なるAI支援アプローチが著者のエージェンシー感覚と知識変換の深さにどのように影響するかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-25T16:34:09Z) - Beyond the Human-AI Binaries: Advanced Writers' Self-Directed Use of Generative AI in Academic Writing [16.24460569356749]
この研究は、先進的なL2英語作家の学術著作におけるジェネレーティブAI(GAI)の自己間接的利用を探求する。
この結果より, GAIに対するアプローチは, 規範的使用からダイアログ的使用まで多岐にわたることが明らかとなった。
AIが著者、テキスト、学習といった従来の概念を乱す方法を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-17T22:48:44Z) - Almost AI, Almost Human: The Challenge of Detecting AI-Polished Writing [55.2480439325792]
誤分類は、偽の盗作行為の告発や、オンラインコンテンツにおけるAIの普及に関する誤解を招く可能性がある。
我々は、AI-Polished-Text Evaluationデータセットを用いて、最先端の11のAIテキスト検出を体系的に評価した。
我々の発見によると、検出器は、最小限に磨き上げられたテキストをAI生成と誤分類し、AIの関与度を区別し、古いモデルと小さなモデルに偏見を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-21T18:45:37Z) - "It was 80% me, 20% AI": Seeking Authenticity in Co-Writing with Large Language Models [97.22914355737676]
我々は、AIツールと共同で書き込む際に、著者が自分の真正な声を保存したいかどうか、どのように検討する。
本研究は,人間とAIの共創における真正性の概念を解明するものである。
読者の反応は、人間とAIの共著に対する関心が低かった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T04:42:32Z) - How Does the Disclosure of AI Assistance Affect the Perceptions of Writing? [29.068596156140913]
筆者らは,筆記プロセスにおけるAI支援のレベルとタイプが,書記プロセスに対する人々の認識にどのように影響するかについて検討した。
以上の結果から,特にAIが新たなコンテンツ生成の支援を提供していれば,文章作成プロセスにおけるAI支援の開示は,平均品質評価を低下させる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-06T16:45:33Z) - Expressivity and Speech Synthesis [51.75420054449122]
われわれはこれまでの方法論の進歩を概説し、その次のレベルの人工表現性に到達するための継続的な取り組みを概説した。
また、社会的な意味と、急速に進歩する表現型音声合成(ESS)技術についても論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T08:47:24Z) - Towards Human-AI Deliberation: Design and Evaluation of LLM-Empowered Deliberative AI for AI-Assisted Decision-Making [47.33241893184721]
AIによる意思決定において、人間はしばしばAIの提案を受動的にレビューし、それを受け入れるか拒否するかを決定する。
意思決定における人間-AIの意見の対立に関する議論と人間のリフレクションを促進する新しい枠組みであるHuman-AI Deliberationを提案する。
人間の熟考の理論に基づいて、この枠組みは人間とAIを次元レベルの意見の引用、熟考的議論、意思決定の更新に携わる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T14:34:06Z) - Techniques for supercharging academic writing with generative AI [0.0]
このパースペクティブは、生成的人工知能(AI)を用いた学術著作の質と効率を高めるための原則と方法を示す。
我々は、書面におけるAIの関与の根拠(なぜ)、プロセス(方法)、そして自然(何)を明確にする人間とAIの協調フレームワークを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T04:35:00Z) - Towards Possibilities & Impossibilities of AI-generated Text Detection:
A Survey [97.33926242130732]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の領域に革命をもたらし、人間のようなテキスト応答を生成する能力を持つ。
これらの進歩にもかかわらず、既存の文献のいくつかは、LLMの潜在的な誤用について深刻な懸念を提起している。
これらの懸念に対処するために、研究コミュニティのコンセンサスは、AI生成テキストを検出するアルゴリズムソリューションを開発することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T18:11:32Z) - PaperCard for Reporting Machine Assistance in Academic Writing [48.33722012818687]
2022年11月にOpenAIが発表した質問応答システムChatGPTは,学術論文作成に活用可能な,さまざまな機能を実証した。
これは学術における著者概念に関する批判的な疑問を提起する。
我々は、人間の著者が記述プロセスにおけるAIの使用を透過的に宣言するための文書である"PaperCard"というフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T14:28:04Z) - The Future of AI-Assisted Writing [0.0]
我々は、情報検索レンズ(プル・アンド・プッシュ)を用いて、そのようなツールの比較ユーザスタディを行う。
我々の研究結果によると、ユーザーは執筆におけるAIのシームレスな支援を歓迎している。
ユーザはAI支援の書き込みツールとのコラボレーションも楽しんだが、オーナシップの欠如を感じなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T02:46:45Z) - Beyond Summarization: Designing AI Support for Real-World Expository
Writing Tasks [28.702425557409516]
大規模言語モデルは、新しいAI支援書き込み支援ツールの設計と開発において、エキサイティングな新しい機会と課題をもたらした。
最近の研究は、この新技術を活用することで、創造的執筆時の構想、編集支援、要約など、多くのシナリオで文章を変換できることを示している。
実証書作成のためのAIサポートの開発には、独特でエキサイティングな研究課題があり、高い実世界への影響をもたらす可能性がある、と私たちは主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T17:47:11Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T23:23:39Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。