与生成式AI合作：模型主导和人类主导交互在人机共创中的实验评估

文献标题

Partnering with Generative AI: Experimental Evaluation of Model-Led and Human-Led Interaction in Human-AI Co-Creation

出版信息

• 主题领域: 人机交互在创造力与共创中的应用
• 关键词: 生成式人工智能、人机协作、创造力支持工具、交互设计、创意质量、创意多样性、感知所有权、认知负荷、迭代优化、共创框架

背景与问题

• 问题/挑战: 人机共创中的交互设计作用尚不明确，尤其是不同协作模式（以人为主导 vs. 以模型为主导）如何影响创意结果，如创意质量、多样性和感知所有权。
• 重要性: 理解这些动态对于设计能够有效增强人类创造力的人工智能系统至关重要，同时需避免削弱多样性或用户所有权，这对创新和用户满意度至关重要。
• 动机与相关工作: 先前研究多集中于一次性交互或静态创造力支持工具，忽略了与现实世界创意任务相符的迭代与协作过程。本研究通过实证测试不同交互模式，弥补了这一研究空白，并评估其对创意结果的影响。

解决方案

• 提出的方法: 本研究使用 GPT-4.1 评估五种交互模式：(1) 以人为主导的问题模式，(2) 以人为主导的建议模式，(3) 以模型为主导，(4) 普通聊天机器人，(5) 控制组（无 AI 支持）。
• 创新点:
  1. 首次对复杂创意任务中模型主导与人类主导交互模式进行大规模实验比较（N = 1,126）。
  2. 确定以人为主导的问题模式作为一种策略，可缓解质量与多样性之间的权衡，同时保持感知所有权。
  3. 提出了强调迭代优化与人类参与的共创系统设计原则。
• 研究流程与关键技术:
  • 参与者在五种条件下完成创意任务（如重新设计汽车功能）。
  • 使用专家评分、文本嵌入和自我报告测量创意结果（创意质量、多样性、感知所有权）。
  • 在产品创意情境中的验证研究证实了研究结果。

研究结果

• 具体发现:
  • 创意质量: 在问题模式 (d = 0.36) 和模型主导模式 (d = 0.55) 下显著高于控制组。
  • 创意多样性: 问题模式下最高 (d = 0.76，相较于模型主导模式)，且多样性在交互后有所提高。
  • 感知所有权: 问题模式下最高 (d = 0.57，相较于模型主导模式)，与控制组相当。
• 相较基线的优势:
  • 问题模式在保持创意多样性和所有权的同时，创意质量也较高，优于模型主导模式和普通聊天机器人。
  • 模型主导模式提高了质量，但降低了多样性和所有权。
• 实验/评估:
  • 主实验 (N = 486): 参与者完成替代用途测试（Alternative Uses Test, AUT）。
  • 验证实验 (N = 640): 针对英国大学生的产品创意任务。
  • 评估指标: 专家评分的质量、余弦相似度衡量的多样性、自我报告的所有权。
• 局限性与未来工作:
  • 尚未测试对多模态任务（如视觉设计）的普适性。
  • 对领域专家的影响及长期效应尚未探索。
  • 未来研究可探讨混合交互模式及真实场景中的实地研究。

总结

本研究表明，交互设计对人机共创中的创意结果具有显著影响。以人为主导的问题模式能够提升创意质量、保持多样性并维护感知所有权，是一种有前景的创造力支持工具框架。相比之下，以模型为主导的方法虽能提高质量，但以牺牲多样性和所有权为代价。这些发现强调了迭代、以人为中心的交互设计的重要性，能够激发反思与主动参与。研究结果在任务和领域间具有稳健性，为设计高效的共创系统提供了可操作的原则。