論文の概要: Augmenting the Author: Exploring the Potential of AI Collaboration in Academic Writing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16071v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 19:06:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 18:22:04.755648
- Title: Augmenting the Author: Exploring the Potential of AI Collaboration in Academic Writing
- Title（参考訳）: 著者の強化 - 学術著作におけるAIコラボレーションの可能性を探る
- Authors: Joseph Tu, Hilda Hadan, Derrick M. Wang, Sabrina A Sgandurra, Reza Hadi Mogavi, Lennart E. Nacke,
- Abstract要約: このケーススタディは、学術的な仕事において、責任と効果的なAI統合を保証するためのAIの限界を認識し、設計、出力分析、そして認識することの重要性を強調します。
この論文は、効果的なプロンプト戦略を探求し、Gen AIモデルの比較分析を提供することにより、ヒューマン・コンピュータインタラクションの分野に貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.572926673827165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This workshop paper presents a critical examination of the integration of Generative AI (Gen AI) into the academic writing process, focusing on the use of AI as a collaborative tool. It contrasts the performance and interaction of two AI models, Gemini and ChatGPT, through a collaborative inquiry approach where researchers engage in facilitated sessions to design prompts that elicit specific AI responses for crafting research outlines. This case study highlights the importance of prompt design, output analysis, and recognizing the AI's limitations to ensure responsible and effective AI integration in scholarly work. Preliminary findings suggest that prompt variation significantly affects output quality and reveals distinct capabilities and constraints of each model. The paper contributes to the field of Human-Computer Interaction by exploring effective prompt strategies and providing a comparative analysis of Gen AI models, ultimately aiming to enhance AI-assisted academic writing and prompt a deeper dialogue within the HCI community.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ジェネレーティブAI(Gen AI)を学術書記プロセスに統合する上での批判的考察を行い,AIを協調ツールとして活用することに焦点を当てた。
GeminiとChatGPTという2つのAIモデルのパフォーマンスと相互作用は、研究者が研究概要を作成するために特定のAI反応を誘発する設計プロンプトのために、協力的な調査アプローチを通じて対照的である。
このケーススタディは、学術的な仕事において、責任と効果的なAI統合を保証するためのAIの限界を認識し、設計、出力分析、そして認識することの重要性を強調します。
予備的な知見は、即時変動が出力品質に大きく影響を与え、各モデルの異なる機能と制約を明らかにすることを示唆している。
本論文は,AIを活用した学術的文章の充実と,HCIコミュニティ内でのより深い対話の促進を目的として,効果的なプロンプト戦略を探求し,ゲン・AIモデルの比較分析を提供することにより,ヒューマン・コンピュータ・インタラクションの分野に貢献する。
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