Writing Assistants Should Model Social Factors of Language

要約

大規模言語モデル (LLM) を搭載したインテリジェントなライティング アシスタントは、今日、これまで以上に人気がありますが、パフォーマンスが最適化されていないため、さらに広く採用されることはありません。
このポジション ペーパーでは、この次善のパフォーマンスと採用の主な理由は、言語の社会的側面を無視しながら、言語の情報内容にのみ焦点を当てていることであると主張します。
ライティング アシスタントのコンテキストでこれらの社会的要因のさまざまな側面を分析し、ユーザー エクスペリエンスを豊かにし、ユーザーの採用の増加に貢献する、より賢く、より効果的で、真にパーソナライズされたライティング アシスタントの構築にそれらを組み込むことを提案します。

要約(オリジナル)

Intelligent writing assistants powered by large language models (LLMs) are more popular today than ever before, but their further widespread adoption is precluded by sub-optimal performance. In this position paper, we argue that a major reason for this sub-optimal performance and adoption is a singular focus on the information content of language while ignoring its social aspects. We analyze the different dimensions of these social factors in the context of writing assistants and propose their incorporation into building smarter, more effective, and truly personalized writing assistants that would enrich the user experience and contribute to increased user adoption.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google