論文の概要: ArguMentor: Augmenting User Experiences with Counter-Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02795v2
- Date: Thu, 13 Jun 2024 12:33:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 22:46:45.076252
- Title: ArguMentor: Augmenting User Experiences with Counter-Perspectives
- Title（参考訳）: ArguMentor: カウンターパースペクティブによるユーザエクスペリエンスの拡大
- Authors: Priya Pitre, Kurt Luther,
- Abstract要約: 私たちはArguMentorを設計しました。
LLMを使用してそれらに対する反論を識別し、現在のイベントに基づいたコンテキストベースの要約を生成する。
評価の結果、参加者はより多くの議論や反論を生成でき、システムに関わった後、平均すると、より穏健な視点を持てることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.84187718353576
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Opinion pieces (or op-eds) can provide valuable perspectives, but they often represent only one side of a story, which can make readers susceptible to confirmation bias and echo chambers. Exposure to different perspectives can help readers overcome these obstacles and form more robust, nuanced views on important societal issues. We designed ArguMentor, a human-AI collaboration system that highlights claims in opinion pieces, identifies counter-arguments for them using a LLM, and generates a context-based summary of based on current events. It further enhances user understanding through additional features like a Q&A bot (that answers user questions pertaining to the text), DebateMe (an agent that users can argue any side of the piece with) and highlighting (where users can highlight a word or passage to get its definition or context). Our evaluation shows that participants can generate more arguments and counter-arguments and have, on average, have more moderate views after engaging with the system.
- Abstract（参考訳）: オピニオンピース(またはオピニオンエッセイ)は貴重な視点を提供することができるが、物語の片面だけを表現し、読者がバイアスやエコーチャンバーの確認に敏感になることがある。
異なる視点への露出は、読者がこれらの障害を克服し、重要な社会的問題に対するより堅牢でニュアンスな見解を形成するのに役立つ。
我々は,人間とAIのコラボレーションシステムであるArguMentorを設計し,意見項目のクレームを強調表示し,LLMを用いてそれらに対する反論を識別し,現在の出来事に基づいたコンテキストベースの要約を生成する。
さらに、Q&Aボット(テキストに関連するユーザーの質問に答える)、DebateMe(ユーザーが記事の任意の側面を議論できるエージェント)、ハイライト(ユーザーが定義やコンテキストを取得するために単語や通路をハイライトできる)などの追加機能によって、ユーザ理解をさらに強化する。
評価の結果、参加者はより多くの議論や反論を生成でき、システムに関わった後、平均すると、より穏健な視点を持てることが明らかとなった。
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