論文の概要: Human-Centered AI Communication in Co-Creativity: An Initial Framework and Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18385v1
• Date: Fri, 23 May 2025 21:19:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.385888
• Title: Human-Centered AI Communication in Co-Creativity: An Initial Framework and Insights
• Title（参考訳）: 人中心のAIコミュニケーション - 初期フレームワークと洞察
• Authors: Jeba Rezwana, Corey Ford,
• Abstract要約: 本稿では,共同創造型AIのためのフレームワーク・フォー・AIコミュニケーション(FAICO)の初期設計について述べる。 FAICOはAIコミュニケーションの重要な側面とユーザエクスペリエンスへの影響を示し、人間中心のAIコミュニケーションを設計するための予備的なガイドラインを提供する。 その結果,線形通信よりも人間とAIのフィードバックループを優先することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective communication between AI and humans is essential for successful human-AI co-creation. However, many current co-creative AI systems lack effective communication, which limits their potential for collaboration. This paper presents the initial design of the Framework for AI Communication (FAICO) for co-creative AI, developed through a systematic review of 107 full-length papers. FAICO presents key aspects of AI communication and their impact on user experience, offering preliminary guidelines for designing human-centered AI communication. To improve the framework, we conducted a preliminary study with two focus groups involving skilled individuals in AI, HCI, and design. These sessions sought to understand participants' preferences for AI communication, gather their perceptions of the framework, collect feedback for refinement, and explore its use in co-creative domains like collaborative writing and design. Our findings reveal a preference for a human-AI feedback loop over linear communication and emphasize the importance of context in fostering mutual understanding. Based on these insights, we propose actionable strategies for applying FAICO in practice and future directions, marking the first step toward developing comprehensive guidelines for designing effective human-centered AI communication in co-creation.
• Abstract（参考訳）: AIと人間との効果的なコミュニケーションは、人間とAIの共創の成功に不可欠である。 しかし、現在の共同創造型AIシステムの多くは効果的なコミュニケーションを欠いているため、コラボレーションの可能性を制限している。 本稿では,共創型AIのためのフレームワーク・フォー・AIコミュニケーション(FAICO)の初期設計について述べる。 FAICOはAIコミュニケーションの重要な側面とユーザエクスペリエンスへの影響を示し、人間中心のAIコミュニケーションを設計するための予備的なガイドラインを提供する。 このフレームワークを改善するために、AI、HCI、デザインの熟練した個人を対象とする2つのフォーカスグループによる予備的研究を行った。 これらのセッションは、参加者のAIコミュニケーションに対する好みを理解し、フレームワークに対する認識を集め、改善のためのフィードバックを集め、共同執筆やデザインのような共同創造的なドメインでの使用を探求する。 本研究では,線形通信よりも人間とAIのフィードバックループを優先し,相互理解を促進する上でのコンテキストの重要性を強調した。 これらの知見に基づいて、我々は、FAICOを実践と将来の方向性に適用するための実行可能な戦略を提案し、共同創造における効果的な人間中心AIコミュニケーションを設計するための包括的なガイドラインを開発するための第一歩を示す。

関連論文リスト

• Improving User Experience with FAICO: Towards a Framework for AI Communication in Human-AI Co-Creativity [2.3020018305241337]
  本稿では、共同創造型AIのためのAIコミュニケーション(FAICO)を設計するためのフレームワークの設計について紹介する。 FAICOは、AIコミュニケーションの重要な側面とそのユーザエクスペリエンスへの影響を示し、効果的なAIコミュニケーションの設計をガイドする。 当社のフレームワークを,デザイナのためのデザインカードとユーザのための設定ツールという,2つの実用的なツールに変換するための実行可能な方法を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T12:29:53Z)
• Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities [148.601430677814]
  本稿では,6GネットワークにおけるAIと通信の概要を概観する。 我々はまず、AIを無線通信に組み込むことの背景にある要因と、AIと6Gの収束のビジョンを概観する。 講演はその後、6Gネットワーク内でAIの統合を想定する詳細な説明へと移行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T05:36:34Z)
• Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review for Clarifications, Framework, and Future Directions [101.67121669727354]
  近年のAIの進歩は、AIシステムを意図された目標、倫理的原則、個人とグループの価値に向けて導くことの重要性を強調している。 人間のAIアライメントの明確な定義とスコープの欠如は、このアライメントを達成するための研究領域間の共同作業を妨げる、大きな障害となる。 我々は、2019年から2024年1月までに400以上の論文を体系的にレビューし、HCI(Human-Computer Interaction)、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)といった複数の分野にまたがって紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:03:25Z)
• Beyond Prompts: Learning from Human Communication for Enhanced AI Intent Alignment [30.93897332124916]
  人間のコミュニケーションにおける意図的仕様のための人的戦略について検討する。 本研究は,人間中心型AIシステムに向けて,AIシステム設計のためのヒューマンコミュニケーション戦略をまとめることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T11:10:29Z)
• Untangling Critical Interaction with AI in Students Written Assessment [2.8078480738404]
  重要な課題は、人間が必須の批判的思考とAIリテラシースキルを備えていることを保証することである。 本稿では,AIと批判的学習者インタラクションの概念を概念化するための第一歩を提供する。 理論的モデルと経験的データの両方を用いて、予備的な発見は、書き込みプロセス中にAIとのディープインタラクションが全般的に欠如していることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T12:12:50Z)
• Human-AI collaboration is not very collaborative yet: A taxonomy of interaction patterns in AI-assisted decision making from a systematic review [6.013543974938446]
  意思決定支援システムにおける人工知能の活用は、技術的進歩に不相応に焦点を合わせてきた。 人間中心の視点は、既存のプロセスとのシームレスな統合のためにAIソリューションを設計することで、この懸念を緩和しようとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:46:38Z)
• Identifying Ethical Issues in AI Partners in Human-AI Co-Creation [0.7614628596146599]
  人間-AIのコクリエーションには、人間とAIが協力し、共同で創造的なプロダクトをパートナーとして提供する。 多くの既存のコクリエイティブシステムでは、ユーザーはボタンやスライダーを使用してAIと通信する。 本稿では,AIと人間のコミュニケーションが共同創造システムにおけるユーザ認識とエンゲージメントに与える影響について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T20:41:54Z)
• On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
  人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。 本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)
• Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and Stir" [76.44130385507894]
  本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、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。 本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z)

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。