胜任但僵化:识别赋予AI平等参与群体决策能力的差距
作者
大语言模型(LLM)的人机协作AI 辅助决策与自动化系统软件工程师与开发者AI/ML 研究员与工程师HCI 研究员
关于人与AI协作决策的现有研究主要集中在AI与个体决策者之间的互动上。对于AI在群体决策中的表现了解有限。本文介绍了一项由两名参与者和一个AI组成的委员会对三篇英文作文进行排名的Wizard-of-Oz研究。我们研究的一个新颖之处在于,我们采用了推测性设计,赋予AI在群体决策中与人类同等的权力。我们使AI能够与其他人类成员平等地讨论和投票。我们发现,尽管AI的声音被认为是有价值的,但由于它无法完全跟上讨论的动态并做出有建设性的贡献,因此在群体中仍然扮演着次要角色。此外,参与者对我们“平等的AI”的不同意见揭示了人类与AI关系的可能未来。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
- 100%
为什么约翰尼不能提示:非AI专家如何尝试(并失败)设计LLM提示
CHI '23· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
- 100%
从大规模交互痕迹中自动挖掘宏命令
CHI '24· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
- 83%
Stack Overflow 过时了吗?对 ChatGPT 回答 Stack Overflow 问题特征的经验研究
CHI '24· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
- 83%
看不见的破坏者:谄媚型大语言模型在问题解决任务中误导新手
CHI '26· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
- 83%
响应延迟和任务类型对人类-LLM 交互与感知的影响
CHI '26· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
- 83%
氛围编程的纠缠——重新定位生成式 AI 编程中意图、作者身份与责任的边界
CHI '26· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
- 83%
与我共编还是为我编程?AI 自动化程度提升如何改变开发者工作流
CHI '26· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
- 83%
CoExplorer 技术探针:支持视频会议规划和运行意图性的生成式AI驱动自适应界面
DIS '24· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
- 83%
多智能体生成式AI的设计:行业早期采用者的洞察
DIS '25· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
- 83%
基于知识图谱补全的对话式领域知识获取问题选择框架
IUI '21· 对话式聊天机器人 +2
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
广告推荐
学习 AI 编程到 CodeNow
open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3544548.3581131
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CHI
calendar_month
年份
2023
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
6 位作者
sell
研究子方向
大语言模型(LLM)的人机协作、AI 辅助决策与自动化系统
work
职业/产业
软件工程师与开发者、AI/ML 研究员与工程师、HCI 研究员
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
10 篇相关论文