論文の概要: Which Contributions Deserve Credit? Perceptions of Attribution in Human-AI Co-Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18357v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 16:48:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:23:29.308796
• Title: Which Contributions Deserve Credit? Perceptions of Attribution in Human-AI Co-Creation
• Title（参考訳）: コントリビューションはクレジットを保存するか? : 人間とAIのコクレーションにおける属性の認識
• Authors: Jessica He, Stephanie Houde, Justin D. Weisz,
• Abstract要約: 本研究では,知識労働者の帰属意識について調査を行った。 私たちは、AIが同等のコントリビューションに対するクレジットを減らした一貫したパターンを観察しました。 我々の結果は、共同制作作業へのAI貢献を信用するための新しいアプローチを動機付け、通知します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.143836732639823
• License:
• Abstract: AI systems powered by large language models can act as capable assistants for writing and editing. In these tasks, the AI system acts as a co-creative partner, making novel contributions to an artifact-under-creation alongside its human partner(s). One question that arises in these scenarios is the extent to which AI should be credited for its contributions. We examined knowledge workers' views of attribution through a survey study (N=155) and found that they assigned different levels of credit across different contribution types, amounts, and initiative. Compared to a human partner, we observed a consistent pattern in which AI was assigned less credit for equivalent contributions. Participants felt that disclosing AI involvement was important and used a variety of criteria to make attribution judgments, including the quality of contributions, personal values, and technology considerations. Our results motivate and inform new approaches for crediting AI contributions to co-created work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを利用したAIシステムは、書き込みや編集のための有能なアシスタントとして機能する。 これらのタスクでは、AIシステムは共同創造パートナとして機能し、人間のパートナとともにアーティファクト・アン・クリエーションに新たな貢献をする。 これらのシナリオで生じる疑問の1つは、AIがその貢献に対してどの程度の権限を持つべきかである。 調査研究(N=155)により,知識労働者の帰属意識を調査し,貢献タイプ,金額,イニシアチブの異なるレベルにクレジットを割り当てた。 人間のパートナーと比較して、AIが同等のコントリビューションに対するクレジットを減らした一貫したパターンを観察しました。 参加者は、AIの関与を開示することが重要であると感じ、貢献の質、個人的価値、技術的考慮など、様々な基準を使用して帰属判断を行った。 我々の結果は、共同制作作業へのAI貢献を信用するための新しいアプローチを動機付け、通知します。

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