論文の概要: "It was 80% me, 20% AI": Seeking Authenticity in Co-Writing with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13032v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 04:42:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:25.055036
• Title: "It was 80% me, 20% AI": Seeking Authenticity in Co-Writing with Large Language Models
• Title（参考訳）: 「80%私、20%AI」:大規模言語モデルとの共著の正当性を探る
• Authors: Angel Hsing-Chi Hwang, Q. Vera Liao, Su Lin Blodgett, Alexandra Olteanu, Adam Trischler,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.22914355737676
• License:
• Abstract: Given the rising proliferation and diversity of AI writing assistance tools, especially those powered by large language models (LLMs), both writers and readers may have concerns about the impact of these tools on the authenticity of writing work. We examine whether and how writers want to preserve their authentic voice when co-writing with AI tools and whether personalization of AI writing support could help achieve this goal. We conducted semi-structured interviews with 19 professional writers, during which they co-wrote with both personalized and non-personalized AI writing-support tools. We supplemented writers' perspectives with opinions from 30 avid readers about the written work co-produced with AI collected through an online survey. Our findings illuminate conceptions of authenticity in human-AI co-creation, which focus more on the process and experience of constructing creators' authentic selves. While writers reacted positively to personalized AI writing tools, they believed the form of personalization needs to target writers' growth and go beyond the phase of text production. Overall, readers' responses showed less concern about human-AI co-writing. Readers could not distinguish AI-assisted work, personalized or not, from writers' solo-written work and showed positive attitudes toward writers experimenting with new technology for creative writing.
• Abstract（参考訳）: AI書記支援ツール、特に大規模言語モデル(LLM)を利用したツールの普及と多様性を考えると、著者と読者の両方が、これらのツールが書記作業の真正性に与える影響を懸念しているかもしれない。 我々は、AIツールと共同で書くとき、ライターが真正な声を守りたいかどうか、そしてAI書き込みサポートのパーソナライズが、この目標を達成するのに役立つかどうかを検討する。 我々は19人のプロのライターと半構造化インタビューを行い、その間にパーソナライズされた非個人化されたAIライティングサポートツールを共同で書きました。 私たちは、オンライン調査を通じて収集されたAIと共同制作された著作物について、著者の視点を30人の熱心な読者の意見で補った。 そこで本研究では,人間とAIの共創における真正性の概念を明らかにし,創造者の真正性構築のプロセスと経験に焦点をあてた。 ライターはパーソナライズされたAIライティングツールに肯定的な反応を示したが、彼らは、パーソナライズの形態はライターの成長を目標にし、テキスト生産の段階を超えて行く必要があると考えた。 全体として、読者の反応は人間とAIの共著に対する関心が低かった。 読者は、AIによる支援された作品と、個人化された、あるいは個人化された作品とを区別することができず、創造的な執筆のために新しい技術を試す作家に対して肯定的な態度を示した。

関連論文リスト

• AI as Humanity's Salieri: Quantifying Linguistic Creativity of Language Models via Systematic Attribution of Machine Text against Web Text [53.15652021126663]
  本稿では、テキストの言語的創造性を定量化する第一歩として、CREATIVITY INDEXを提案する。 CREATIVITY INDEXを効率的に計算するために,新しい動的プログラミングアルゴリズムであるDJ SEARCHを導入する。 実験の結果、プロの人間作家のCreativity INDEXはLLMよりも平均66.2%高いことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T18:55:01Z)
• 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)
• Writer-Defined AI Personas for On-Demand Feedback Generation [32.19315306717165]
  著者が定義したAIペルソナを対象とする,オンデマンドのフィードバックを生成するコンセプトを提案する。 この研究は、AIツール設計における社会技術的視点を広げることで、AIでライターをサポートするというビジョンに寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T08:49:35Z)
• 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)
• The AI Ghostwriter Effect: When Users Do Not Perceive Ownership of AI-Generated Text But Self-Declare as Authors [42.72188284211033]
  パーソナライズされた言語生成のためのヒューマンAIコラボレーションにおけるオーサシップとオーサシップについて検討する。 AIゴーストライター効果: ユーザは自分自身をAI生成テキストの所有者や作者とはみなさない。 著者の枠組みに適応するための基盤を構築するために,心理学的所有権と人間とAIの相互作用との関連性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T16:53:12Z)
• Creative Writing with an AI-Powered Writing Assistant: Perspectives from Professional Writers [9.120878749348986]
  ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語生成(NLG)は、AIによるクリエイティブな記述ツールを構築するという目標に、これまで以上に近づいています。 ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語生成の最近の進歩は、AIを使ったクリエイティブな記述ツールを構築するという目標に、これまで以上に近づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T17:00:56Z)
• Suggestion Lists vs. Continuous Generation: Interaction Design for Writing with Generative Models on Mobile Devices Affect Text Length, Wording and Perceived Authorship [27.853155569154705]
  モバイル端末上でAIで書き込むための2つのユーザインタフェースを提示し、イニシアティブとコントロールのレベルを制御する。 AIの提案では、人々は積極的に書くことは少なかったが、著者であると感じた。 どちらの設計においても、AIはテキストの長さを長くし、言葉に影響を与えていると認識された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T13:57:11Z)
• Computational Storytelling and Emotions: A Survey [56.95572957863576]
  本研究は,物語と感情の関係に関する研究を要約し,その発展に寄与することを目的としている。 創造性の研究は人間をコンピューターに置き換えることではなく、創造性を高めるために人間とコンピューターのコラボレーション方法を見つけることであると私たちは信じています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T00:21:59Z)
• CoAuthor: Designing a Human-AI Collaborative Writing Dataset for Exploring Language Model Capabilities [92.79451009324268]
  我々は,GPT-3の創造的かつ議論的な記述を支援する能力を明らかにするために設計されたデータセットであるCoAuthorを提案する。 我々は、CoAuthorがGPT-3の言語、アイデア、コラボレーション機能に関する問題に対処できることを実証した。 インタラクション設計に関して,この作業がLMの約束や落とし穴に関して,より原則化された議論を促進する可能性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T07:51:57Z)

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。