与大型语言模型共同创作问答式文章以促进研究传播

研究传播使研究人员能够与相关学术社区分享先进知识。问答式(QA)文章是研究者推广其研究的有效方式，使读者能够理解复杂学科的研究。大型语言模型(LLMs)的最新进展为研究者创建用于研究推广的QA风格文章提供了支持途径。然而，如果没有作者的参与，这些模型可能只能部分捕捉研究者的意图和声音。我们开发了AQUA，一个研究探测工具，使研究者能够与LLMs共同创作QA风格的文章来推广他们的研究论文。用户研究(n=12)显示，LLMs减轻了作者的负担，并帮助他们理解读者的视角。然而，LLMs未能捕捉作者的独特意图，其自动生成阻碍了作者仔细修改答案。基于我们的发现，我们讨论了人-LLM交互设计，以使作者能够创建反映其意图的QA风格文章。