当团队拥抱AI时：创造性设计任务中生成性提示中的人机协作策略

文献标题

When Teams Embrace AI: Human Collaboration Strategies in Generative Prompting in a Creative Design Task

文献信息

• 主题领域: 人工智能与人类合作，创意设计任务中的生成式AI协作
• 关键词: 人类-AI合作, 团队协作生成, GenAI工程, 创意共同设计, 提示交互

研究背景与问题

• 问题: 当前的研究主要集中在个体如何使用生成式AI完成创意任务，但关于不同背景的人如何在团队中合作进行AI提示的研究较少。此外，设计师如何在团队环境中克服生成式AI的提示挑战仍不清楚。
• 重要性: 生成式AI在增强创意的可能性方面显示出显著潜力，可以为团队决策和共识建立提供支持。然而，将这种技术有效地整合到团队协作中需要深入探索。
• 研究动机与相关工作: 本研究借鉴了多学科创意任务（如舞台设计）的协作实践，调查了团队成员如何通过共同提示生成式AI来实现创造力表达。研究还包括对生成式AI工具效率感知及团队动态的理解。

解决方案

• 方法:

  1. 定义"共同提示"（co-prompting）：涉及两个或更多个人共享生成式AI系统提示并共同探讨内容。
  2. 研究设计：进行在线工作坊，让参与者成对合作设计舞台艺术，借助Midjourney和ChatGPT生成舞台设计草图。
  3. 数据收集：通过半结构化访谈和观察工作过程，使用定性主题分析方法进行数据分析。

• 创新之处:

  • 探讨团队协作提示的动态关系以及其如何促进或阻碍创意表达。
  • 提供关于如何为多用户设计创意协作系统的洞察。

• 实施步骤与关键技术:

  1. 招募参与者，随机分组两人一队，共计18人。
  2. 工作坊包括三个阶段：熟悉生成式AI工具的功能、基于诗歌“Do Not Go Gentle Into That Good Night”进行创意设计、后续访谈反思工作体验。
  3. 观察团队如何定义提示内容并反复修改生成结果，同时研究团队共同提示对协作的影响。

研究成果

• 具体成果:

  1. 两种整体协作策略：
     • 基于情节的工作流：先构建舞台的表演情节，再填充细节并生成图像。
     • 基于概念的工作流：先构建舞台的核心概念或主题，再生成图像并完善故事情节。
  2. 共同提示有助于团队解决提示词难题，并促进团队成员之间的理解。

• 优势:

  • 生成式AI工具被视为中立的第三方，有助于团队快速尝试和验证创意。
  • 共同提示降低了实验心理负担，并为迭代创意提供空间。

• 实验或评估结果:

  1. 虽然共同提示促进了创意的测试，但团队在调整生成内容时面临沟通困难。
  2. AI的输出经常反映单词的字面意义，可能缺乏情感或隐含意图，从而引发反复迭代的需求。
  3. 尽管参与者希望AI带来灵感，但仍倾向于优先考虑来自人类团队成员的建议。

• 局限性与未来方向:

  1. 局限性：
     • 实验结果可能受限于在线团队协作设置。
     • 参与者多为学生，缺乏专业舞台设计背景，使结果推广性受限。
     • 任务范围局限于诗歌启发的创意设计领域，未全面覆盖其他任务类型。
  2. 方向：
     • 需要开发能够适应不同设计阶段的生成式AI系统，例如在头脑风暴阶段提供更多样化结果，在验证概念阶段提供更精准绘图功能。
     • 考虑跨语言和文化的AI模型设计，解决语言理解问题。
     • 对多样人口进行筛选研究，观察不同人群对生成式AI在团队中的适应性。