論文の概要: Modeling and Optimizing User Preferences in AI Copilots: A Comprehensive Survey and Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21907v1
• Date: Wed, 28 May 2025 02:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.378576
• Title: Modeling and Optimizing User Preferences in AI Copilots: A Comprehensive Survey and Taxonomy
• Title（参考訳）: AIコパイロットにおけるユーザ嗜好のモデル化と最適化 - 総合的な調査と分類学
• Authors: Saleh Afzoon, Zahra Jahanandish, Phuong Thao Huynh, Amin Beheshti, Usman Naseem,
• Abstract要約: AIコパイロットは、ソフトウェア開発やコンテンツ作成といったタスクでユーザを支援するために設計された、コンテキスト対応のAI駆動システムである。 このパーソナライゼーションの中心は、好みの最適化である。AIコパイロが個々のユーザの好みを検出し、解釈し、調整する能力である。 この調査は、AIコピロの設計において、ユーザの好みをキャプチャし、モデル化し、洗練する方法について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.985777189633703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: AI copilots, context-aware, AI-powered systems designed to assist users in tasks such as software development and content creation, are becoming integral to modern workflows. As these systems grow in capability and adoption, personalization has emerged as a cornerstone for ensuring usability, trust, and productivity. Central to this personalization is preference optimization: the ability of AI copilots to detect, interpret, and align with individual user preferences. While personalization techniques are well-established in domains like recommender systems and dialogue agents, their adaptation to interactive, real-time systems like AI copilots remains fragmented and underexplored. This survey addresses this gap by synthesizing research on how user preferences are captured, modeled, and refined within the design of AI copilots. We introduce a unified definition of AI copilots and propose a phase-based taxonomy of preference optimization strategies, structured around pre-interaction, mid-interaction, and post-interaction stages. We analyze techniques for acquiring preference signals, modeling user intent, and integrating feedback loops, highlighting both established approaches and recent innovations. By bridging insights from AI personalization, human-AI collaboration, and large language model adaptation, this survey provides a structured foundation for designing adaptive, preference-aware AI copilots. It offers a holistic view of the available preference resources, how they can be leveraged, and which technical approaches are most suited to each stage of system design.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発やコンテンツ作成といったタスクでユーザを支援するために設計されたAIコラボロト、コンテキスト認識、AIを活用したシステムは、現代のワークフローに不可欠なものになりつつある。 これらのシステムが能力と採用が拡大するにつれて、パーソナライゼーションはユーザビリティ、信頼、生産性の確保の基盤として現れています。 このパーソナライゼーションの中心は、好みの最適化である。AIコパイロが個々のユーザの好みを検出し、解釈し、調整する能力である。 パーソナライズ技術はレコメンデータシステムや対話エージェントのようなドメインでは確立されているが、AIコピロのようなインタラクティブでリアルタイムなシステムへの適応は断片化され、未探索のままである。 この調査は、AIコピロの設計において、ユーザの好みをどのように捉え、モデル化し、洗練するかの研究を合成することによって、このギャップに対処する。 我々は、AIコピロの統一的な定義を導入し、前処理、中処理、後処理の段階を中心に構築された、好み最適化戦略のフェーズベースの分類法を提案する。 我々は、好み信号の取得、ユーザ意図のモデリング、フィードバックループの統合といった手法を分析し、確立されたアプローチと最近のイノベーションの両方を強調します。 この調査は、AIパーソナライゼーション、人間とAIのコラボレーション、および大規模言語モデル適応からの洞察をブリッジすることによって、適応的で好みに合ったAIコラボロを設計するための構造化された基盤を提供する。 利用可能な選好リソース、どのように活用できるか、どの技術的アプローチがシステム設計の各段階に最も適しているか、の全体像を提供する。

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