論文の概要: AI Rivalry as a Craft: How Resisting and Embracing Generative AI Reshape Writing Professions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09901v1
- Date: Wed, 12 Mar 2025 23:43:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-14 15:51:41.697082
- Title: AI Rivalry as a Craft: How Resisting and Embracing Generative AI Reshape Writing Professions
- Title（参考訳）: AIRivalry as a Craft: ジェネレーティブなAIリフォーム作業のレジストリングと受け入れ方法
- Authors: Rama Adithya Varanasi, Batia Mishan Wiesenfeld, Oded Nov,
- Abstract要約: ジェネレーティブAI(GAI)技術は、プロフェッショナルな書き込みを妨害し、従来のプラクティスに挑戦しています。
最近の研究では、創造的実践者のGAI導入経験を探求しているが、これらの経験が確立された実践へとどのように進化するかはほとんど分かっていない。
我々は,GAIを採用・抵抗する書記専門家を対象に,25件の半構造化インタビューを行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.232236598662217
- License:
- Abstract: Generative AI (GAI) technologies are disrupting professional writing, challenging traditional practices. Recent studies explore GAI adoption experiences of creative practitioners, but we know little about how these experiences evolve into established practices and how GAI resistance alters these practices. To address this gap, we conducted 25 semi-structured interviews with writing professionals who adopted and/or resisted GAI. Using the theoretical lens of Job Crafting, we identify four strategies professionals employ to reshape their roles. Writing professionals employed GAI resisting strategies to maximize human potential, reinforce professional identity, carve out a professional niche, and preserve credibility within their networks. In contrast, GAI-enabled strategies allowed writers who embraced GAI to enhance desirable workflows, minimize mundane tasks, and engage in new AI-managerial labor. These strategies amplified their collaborations with GAI while reducing their reliance on other people. We conclude by discussing implications of GAI practices on writers' identity and practices as well as crafting theory.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GAI)技術は、プロフェッショナルな書き込みを妨害し、従来のプラクティスに挑戦しています。
近年の研究では、創造的実践者のGAI導入経験を探求しているが、これらの経験が確立された実践にどのように発展し、GAI抵抗がこれらの実践を変えるかはほとんど分かっていない。
このギャップに対処するため, GAIの採用や抵抗に抵抗する著作家を対象に,25回の半構造化インタビューを行った。
ジョブクラフトの理論レンズを用いて、プロフェッショナルが役割を再形成するために使用する4つの戦略を特定します。
著作家たちは、人間の潜在能力を最大化し、プロのアイデンティティを強化し、プロのニッチを彫り、ネットワーク内の信頼性を維持するために、GAIの抵抗戦略を採用した。
対照的に、GAI対応戦略により、GAIを取り入れたライターは、望ましいワークフローを強化し、日常的なタスクを最小限にし、新たなAI管理労働に従事した。
これらの戦略は、GAIとのコラボレーションを拡大し、他人への依存を減らした。
本稿では, GAIの実践が作家のアイデンティティや実践, 工芸理論に与える影響を論じる。
関連論文リスト
- A Conceptual Exploration of Generative AI-Induced Cognitive Dissonance and its Emergence in University-Level Academic Writing [0.0]
本研究は,認知不協和(CD)のトリガーおよび増幅器として,生成人工知能(GenAI)が果たす役割について考察する。
我々は、AI駆動の効率と、独創性、努力、知的所有権の原則との緊張を浮き彫りにして、GenAIによるCDの仮説的構成を導入する。
我々は、この不協和を緩和するための戦略について議論する。例えば、反射的教育、AIリテラシープログラム、GenAI使用の透明性、規律固有のタスク再設計などである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-08T21:31:04Z) - Navigating Automated Hiring: Perceptions, Strategy Use, and Outcomes Among Young Job Seekers [0.0]
自動雇用決定ツール(AEDT)の手続き的公正性の認知について,コンピュータサイエンスの学生448名を対象に調査を行った。
AEDTによって評価される若い求職者の認識と意欲は、自動化のレベルと評価されるタスクの技術的性質によって異なることが判明した。
我々の研究は、若手求職者の雇用状況における自動化に対する不信や、求職における社会的・社会経済的特権の継続的な役割を物語っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-07T17:18:07Z) - Human-AI Collaborative Taxonomy Construction: A Case Study in Profession-Specific Writing Assistants [17.088117195986758]
LLM(Large Language Models)は、テキストのリビジョンやストーリー生成など、複数の作業において人間を支援する。
本稿では,ドメイン固有書記アシスタントのガイドラインとして,人間とAIの連携による分類学開発手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T18:25:06Z) - ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。
ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。
我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z) - K-Level Reasoning: Establishing Higher Order Beliefs in Large Language Models for Strategic Reasoning [76.3114831562989]
マルチエージェント環境で戦略を動的に適応させるためには、LLM(Large Language Model)エージェントが必要である。
我々は,「K-Level Reasoning with Large Language Models (K-R)」という新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:07:05Z) - Explainable Authorship Identification in Cultural Heritage Applications:
Analysis of a New Perspective [48.031678295495574]
既存の汎用eXplainable Artificial Intelligence(XAI)技術のAIへの応用について検討する。
特に,3種類のAIdタスクにおける3種類のXAIテクニックの相対的メリットを評価した。
我々の分析によると、これらの技術は、説明可能なオーサシップの特定に向けて重要な第一歩を踏み出すが、まだ多くの作業が続けられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-03T20:51:15Z) - 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) - The Participatory Turn in AI Design: Theoretical Foundations and the
Current State of Practice [64.29355073494125]
本稿は、既存の理論文献を合成して、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
我々は、最近発表された研究および12人のAI研究者および実践者に対する半構造化インタビューの分析に基づいて、AI設計における参加実践の現状に関する実証的な知見を述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T05:30:42Z) - Rehearsal: Simulating Conflict to Teach Conflict Resolution [54.32934135393982]
リハーサル(Rehearsal)は、ユーザーがシミュレート可能なインターロケータで競合をリハーサルできるシステムである。
ユーザはRehearsalを使って、事前に定義されたさまざまなコンフリクトシナリオの処理を実践できる。
リハーサルはIRPを使って紛争解決理論に基づく発話を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T17:59:20Z) - Investigating Practices and Opportunities for Cross-functional
Collaboration around AI Fairness in Industry Practice [10.979734542685447]
新たな研究機関は、AI設計と開発における公平性の問題に対処する上で、非効果的なクロスファンクショナルコラボレーションが大きな障壁であることを示している。
我々は17社からさまざまな役割を担った23人の業界実践者を対象に,一連のインタビューとデザインワークショップを開催した。
実践者は、役割間のAIフェアネスに関する理解、文脈化、評価の摩擦を克服するために、ブリッジ作業に従事していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-10T23:42:26Z) - Conditional Imitation Learning for Multi-Agent Games [89.897635970366]
本研究では,条件付きマルチエージェント模倣学習の課題について考察する。
本稿では,スケーラビリティとデータ不足の難しさに対処する新しい手法を提案する。
我々のモデルは,egoやパートナエージェント戦略よりも低ランクなサブスペースを学習し,サブスペースに補間することで,新たなパートナ戦略を推論し,適応する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-05T04:40:13Z)
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。