Why is AI not a Panacea for Data Workers? An Interview Study on Human-AI Collaboration in Data Storytelling

要約

タイトル：
データワーカーにとってAIが決して全てを解決できない理由：データストーリーテリングにおける人工知能との協業に関するインタビュー調査

要約：
– データストーリーテリングは、チームの協働や広報宣伝に大きな役割を果たす。
– データストーリーを魅力的に作り上げるためには、アウトラインやスタイリングなど様々なタスクをこなす必要がある。
– 最近、高度な人工知能（AI）を使ってデータストーリーテリングを支援する方法が研究されているが、これまでの研究ではデータストーリーテリングのワークフロー内の個々のタスクに重点を置いており、人間がAIと協働することに対する好みの完全な画像を示していない。
– リアルなニーズを理解するために、業界と学術界のデータワーカー18人にインタビューを行い、彼らがどこでどのようにAIと協働したいかを調査した。
– 参加者がAIとの協働に興奮を示したにもかかわらず、多くの人がためらいを示し、微妙な理由を指摘したことが驚くべき結果であった。
– 彼らの回答に基づいて、データストーリーテリングの実用的なワークフローの段階やタスク、AIの望ましい役割を特徴づけた。
– その後、異なるタスクにおける優先的な協働パターンを特定し、インタビュー対象者がAIと協働することに賛成する理由と反対する理由を要約した。
– 最後に、人間とAIの協働に関する提言を行い、将来的な関連研究の光を照らすことを目的とした。

要約(オリジナル)

Data storytelling plays an important role in data workers’ daily jobs since it boosts team collaboration and public communication. However, to make an appealing data story, data workers spend tremendous efforts on various tasks, including outlining and styling the story. Recently, a growing research trend has been exploring how to assist data storytelling with advanced artificial intelligence (AI). However, existing studies may focus on individual tasks in the workflow of data storytelling and do not reveal a complete picture of humans’ preference for collaborating with AI. To better understand real-world needs, we interviewed eighteen data workers from both industry and academia to learn where and how they would like to collaborate with AI. Surprisingly, though the participants showed excitement about collaborating with AI, many of them also expressed reluctance and pointed out nuanced reasons. Based on their responses, we first characterize stages and tasks in the practical data storytelling workflows and the desired roles of AI. Then the preferred collaboration patterns in different tasks are identified. Next, we summarize the interviewees’ reasons why and why not they would like to collaborate with AI. Finally, we provide suggestions for human-AI collaborative data storytelling to hopefully shed light on future related research.

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arxiv.jp, OpenAI