共创 AI 中交互动态的感知:Drawcto 中交互模态的比较研究
大语言模型(LLM)的人机协作AI 辅助创意写作HCI 研究员
本文探讨与 AI 智能体的不同交互模态如何影响人类对共创过程的感知。我们利用 Drawcto(一个共创绘图系统)中的 Wizard of Oz 方法,在三种场景下研究共创能力:人人、人机和人软件交互。我们采用混合方法,将可观察创意 sensemaking(OCSM)方法的洞察与结构化访谈数据相结合。研究涉及 20 名参与者在每种交互场景下进行协作绘图任务。主要发现揭示了一个平均 OCSM 曲线,表明典型的人人交互,人机协作中的多样化主题,以及 AI 具身化对参与者感知的显著影响,机器人界面比软件界面更接近人人协作。总体而言,这项研究为了解不同交互模态如何影响 AI 在共创过程中所感知到的角色提供了宝贵洞察,并为增强人机共创交互的设计考量提供了参考。
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来源
C&C
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2024
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作者
4 位作者
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大语言模型(LLM)的人机协作、AI 辅助创意写作
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HCI 研究员
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