Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service Co-Creation with LLM-Based Agents

要約

この実証研究は、関心のあるサービス プロバイダーが、大規模言語モデル (LLM) テクノロジが実務者や広範なコミュニティに統合されるかどうか、またどのように統合されるかを判断するための入門書として役立ちます。
私たちは、LLM ベースのエージェントとのサービス共同作成ツールである CoAGent を通じて、非 AI 専門家と AI の相互学習の過程を調査します。
私たちは、3 段階の参加型設計プロセスに取り組み、全米の公共図書館の 23 人の分野専門家と協力して、AI を人間のワークフローに統合するという根本的な課題を明らかにしています。
私たちの調査結果は、23 の実用的な「AI とのサービス共創のためのヒューリスティック」を提供し、人間と AI の間で共有される微妙な責任を浮き彫りにしています。
さらに、AI の 9 つの基本的な主体性の側面を例示し、所有権、公正な扱い、表現の自由などの本質的な要素を強調します。
当社の革新的なアプローチは、AI を重要な利害関係者として組み込み、AI と AI の相互作用を利用して盲点を特定することで、参加型デザイン モデルを強化します。
これらの洞察を総合すると、サービスのコンテキストにおける相乗的かつ倫理的な人間と AI の共創への道が開かれ、AI が共存する労働力エコシステムの準備が整います。

要約(オリジナル)

This empirical study serves as a primer for interested service providers to determine if and how Large Language Models (LLMs) technology will be integrated for their practitioners and the broader community. We investigate the mutual learning journey of non-AI experts and AI through CoAGent, a service co-creation tool with LLM-based agents. Engaging in a three-stage participatory design processes, we work with with 23 domain experts from public libraries across the U.S., uncovering their fundamental challenges of integrating AI into human workflows. Our findings provide 23 actionable ‘heuristics for service co-creation with AI’, highlighting the nuanced shared responsibilities between humans and AI. We further exemplar 9 foundational agency aspects for AI, emphasizing essentials like ownership, fair treatment, and freedom of expression. Our innovative approach enriches the participatory design model by incorporating AI as crucial stakeholders and utilizing AI-AI interaction to identify blind spots. Collectively, these insights pave the way for synergistic and ethical human-AI co-creation in service contexts, preparing for workforce ecosystems where AI coexists.

arxiv情報

著者 Qingxiao Zheng,Zhongwei Xu,Abhinav Choudhary,Yuting Chen,Yongming Li,Yun Huang
発行日 2023-10-23 16:11:48+00:00
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