EchoMind：通过人机协作促进支持实时复杂问题讨论

团队经常通过小组讨论来利用集体智慧解决复杂问题。然而，在实时讨论（如面对面会议）中，参与者往往难以管理多元观点和组织内容，这可能导致无效结果，如遗忘和偏离主题的对话。通过形成性研究，我们探索了一种人机协作促进方法，其中人工智能协助建立共享知识框架以提供指导基础。我们展示了 EchoMind，该系统通过实时问题映射可视化讨论知识。EchoMind 使参与者能够保持对特定问题的关注，审查关键想法，并协作扩展讨论。该系统利用大型语言模型根据地图上记录的当前上下文将对话动态组织为节点。我们对四个团队（N=16）进行用户研究表明，EchoMind 有助于明确讨论目标、追踪知识路径并提高整体生产力。我们还讨论了人机协作促进的设计启示，以及共享知识可视化改变未来协作中群体动态的潜力。