弥合设想鸿沟：LLM 界面中的认知设计挑战
人机交互
2024-03-20 v2
摘要
大语言模型（LLMs）展现出动态能力，并似乎能理解复杂且模糊的自然语言提示。然而，校准 LLM 交互对界面设计者和终端用户而言都颇具挑战。一个核心问题是我们对人类认知过程如何从目标出发并形成执行动作的意图缺乏充分理解，即便在诺曼的执行与评估鸿沟等成熟交互模型中这也是盲点。为弥补这一缺口，我们理论化地阐述了终端用户如何“设想”将其目标转化为清晰意图，并精心构造提示以获取所需的 LLM 响应。我们通过强调三种错位来定义设想（Envisioning）过程：（1）知晓 LLM 能否完成该任务，（2）如何指示 LLM 执行该任务，以及（3）如何评估 LLM 输出达成目标的效果。最后，我们提出缩小人机 LLM 交互中设想鸿沟的建议。
引用
@article{arxiv.2309.14459,
title = {Bridging the Gulf of Envisioning: Cognitive Design Challenges in LLM Interfaces},
author = {Hariharan Subramonyam and Roy Pea and Christopher Lawrence Pondoc and Maneesh Agrawala and Colleen Seifert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14459},
year = {2024}
}