坦诚的对话:在公共场所透明地结合机器和人类语音辅助

智能语音助手(Alexa、Siri 等)大语言模型(LLM)的人机协作隐私设计与用户控制

人们对目前语音助手提供商在用户不知情的情况下使用人类监听用户查询的方式表示广泛担忧。我们报告了TalkBack智能扬声器的两个迭代版本,该版本透明地结合了机器和人类的帮助。在第一版中,我们创建了一个原型,以研究如果机器无法提供帮助,人们是否会选择将问题转给人类回答者。纵向部署显示,当明确提供选择时,大多数用户都会这样做。在第二版中,我们扩展了原型,利用了以前部署中的口头回答,结合了机器的效率和人类的丰富性。部署第二版显示,该语料库可以帮助提供相关的人类创建的即时响应。我们总结了开发对话代理或其他AI嵌入系统的人可以从中吸取的经验教训,即如何适当利用人类在环信息服务于用户、任务工作者和系统性能的提升。

快捷操作

分享

分享当前页面

ios_share

https://hci.top/zh/papers/chi/31967/2020

广告推荐

学习 AI 编程到 CodeNow

open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376310
一眼看懂

论文快照

fact_check
dataset
来源
CHI
calendar_month
年份
2020
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
5 位作者
sell
研究子方向
智能语音助手(Alexa、Siri 等)、大语言模型(LLM)的人机协作、隐私设计与用户控制
work
职业/产业
—
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
3 篇相关论文