Beyond Summarization: Designing AI Support for Real-World Expository Writing Tasks

要約

タイトル：要約を超えて：現実世界の解説的な文章のためのAIサポートの設計

要約：大規模言語モデルは、新しいAI支援のライティングツールを設計する上での新しい機会と課題が発生しました。最近の研究では、この新しい技術を利用することで、創造的なライティング中のアイディア出し、編集支援、要約など、多くのシナリオにおいて文章を変革できることが示されています。しかし、学者が文献レビューを書いたり、医師が進行中のノートを書いたりなど、AIによる解説的な文章のサポートは比較的研究が少ないと主張しています。本論文では、AIのサポート機能を開発することが独自でエキサイティングな課題であり、高い現実的なインパクトを持つ可能性があると論じています。また、外部文書の要約と新しい情報や知識を含む文章の生成を根拠があるものとして捉え、著者の意味合いのプロセスを源泉文書のセットに対してオープンにすることで、AIサポートの革新的な設計の新たな機会を見出すことができると主張しています。AIサポートデザインの3つのコンポーネントと将来の研究の考慮事項をスケッチしています。

– 大規模言語モデルを利用することで、文章を変革することができることが示されているが、現実世界での解説的な文章に取り組んだAIサポートの研究は少ない。
– 解説的な文章は、外部文書の要約と新しい情報や知識を含む文章の生成であり、著者の意味合いのプロセスを源泉文書のセットに対してオープンにすることで、AIサポートの革新的な設計の新たな機会を見出すことができる。
– AIサポートデザインの3つのコンポーネントは、検索、抽出、そして生成であり、これらはAIが解説的な文章をサポートする上で重要である。これに加えて、AIが自動的に生成された文章を著者に提示する際に信頼性に配慮することが必要である。

要約(オリジナル)

Large language models have introduced exciting new opportunities and challenges in designing and developing new AI-assisted writing support tools. Recent work has shown that leveraging this new technology can transform writing in many scenarios such as ideation during creative writing, editing support, and summarization. However, AI-supported expository writing–including real-world tasks like scholars writing literature reviews or doctors writing progress notes–is relatively understudied. In this position paper, we argue that developing AI supports for expository writing has unique and exciting research challenges and can lead to high real-world impacts. We characterize expository writing as evidence-based and knowledge-generating: it contains summaries of external documents as well as new information or knowledge. It can be seen as the product of authors’ sensemaking process over a set of source documents, and the interplay between reading, reflection, and writing opens up new opportunities for designing AI support. We sketch three components for AI support design and discuss considerations for future research.

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