超越提示：探索混合主动协同创意系统的设计空间
人工智能
2024-06-13 v1
摘要
生成式人工智能系统已被开发用于图像、代码、故事和游戏生成，旨在促进人类创造力。近期关于神经生成系统的工作强调了一种特定的人与 AI 系统交互方式：用户提供规范（通常为提示形式），AI 系统生成内容。然而，还存在其他人与 AI 协作的配置，例如协同创意（CC，人与 AI 系统均可贡献内容创作）与混合主动（MI，人与 AI 系统均可发起内容更改）。本文中，我们定义了一个假设的人-AI 配置设计空间，包含人与 AI 系统彼此传达创意意图的不同方式。我们开展了一项有 185 名参与者的人体研究，以理解用户希望如何与不同配置的 MI-CC 系统交互。我们发现，设计空间覆盖更全面的 MI-CC 系统在多种创意与目标任务完成指标上评分更高或持平，表明更广的设计空间覆盖可改善使用系统时的用户体验与达成度；不同专业群体间偏好差异很大，提示应开发自适应、个性化的 MI-CC 系统；参与者指出了新的设计空间维度，包括可审视性（scrutability，即探查和试探模型的能力）与可解释性。
引用
@article{arxiv.2305.07465,
title = {Beyond Prompts: Exploring the Design Space of Mixed-Initiative Co-Creativity Systems},
author = {Zhiyu Lin and Upol Ehsan and Rohan Agarwal and Samihan Dani and Vidushi Vashishth and Mark Riedl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.07465},
year = {2024}
}
备注
Accepted by ICCC'23