Mapping the Design Space of Interactions in Human-AI Text Co-creation Tasks

要約

大規模言語モデル (LLM) は印象的なテキスト生成機能を実証しており、人間と AI の共同作成の未来と、人間が LLM と対話する方法を再考するよう促しています。
このホワイト ペーパーでは、一連のコンテンツ生成タスクと、それに対応する人間と AI の対話パターンを紹介します。
これらのタスクには、1) 人間と AI の相互作用が最小限の固定範囲のコンテンツ キュレーション タスク、2) 人間と AI の正確な相互作用を伴う独立したクリエイティブ タスク、3) 人間と AI の反復的な相互作用を伴う複雑で相互に依存するクリエイティブ タスクが含まれます。
私たちは、ジェネレーティブ AI および HCI の研究コミュニティに対し、より複雑で相互に依存するタスクに集中することを奨励しています。これらのタスクには、より高度な人間の関与が必要です。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive text generation capabilities, prompting us to reconsider the future of human-AI co-creation and how humans interact with LLMs. In this paper, we present a spectrum of content generation tasks and their corresponding human-AI interaction patterns. These tasks include: 1) fixed-scope content curation tasks with minimal human-AI interactions, 2) independent creative tasks with precise human-AI interactions, and 3) complex and interdependent creative tasks with iterative human-AI interactions. We encourage the generative AI and HCI research communities to focus on the more complex and interdependent tasks, which require greater levels of human involvement.

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