User Modeling Challenges in Interactive AI Assistant Systems

要約

インタラクティブな人工知能 (AI) アシスタント システムは、人間のユーザーがさまざまなタスクを完了できるようにタイムリーなガイダンスを提供するように設計されています。
残りの課題の 1 つは、よりパーソナライズされたガイダンスを得るために、タスク中のユーザーの精神状態を理解することです。
この研究では、タスク実行中のユーザーの精神状態を分析し、よりパーソナライズされたユーザー ガイダンスのためにユーザー プロファイルを解釈するための大規模な言語モデルの機能と課題を調査します。

要約(オリジナル)

Interactive Artificial Intelligent(AI) assistant systems are designed to offer timely guidance to help human users to complete a variety tasks. One of the remaining challenges is to understand user’s mental states during the task for more personalized guidance. In this work, we analyze users’ mental states during task executions and investigate the capabilities and challenges for large language models to interpret user profiles for more personalized user guidance.

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