CoCo Matrix：与智能体协作写作中认知贡献的分类法
人机交互
2024-05-22 v1 人工智能
计算与语言
摘要
近年来，在写作中采用智能体的兴趣日益浓厚。以往的工作强调对最终产品质量的评估——即其是否连贯且经过润色，却忽略了通向该产品的过程，而这是创作过程中极具价值的维度。为了解如何识别人类在与智能写作系统协作写作中的努力，我们改编了 Flower 和 Hayes 的写作认知过程理论，并提出了 CoCo Matrix，一种基于熵和信息增益的二维分类法，以描绘新的人机协作写作模型。我们定义了四个象限，并将三十四个已发表的系统归入该分类法中。我们的研究发现，低熵和高信息增益的系统尚未被充分探索，但在受益于智能体发散性规划和人类聚焦性翻译的写作任务中，它们提供了有前景的未来方向。CoCo Matrix 不仅对不同的写作系统进行分类，还加深了我们对人机协作写作中认知过程的理解。通过分析写作过程中的微小变化，CoCo Matrix 充当写作者心智模型的代理，使写作者能够反思自己的贡献。这种反思是通过信息增益和熵的测量指标来促进的，无论使用何种写作系统，这些指标都能提供洞察。
引用
@article{arxiv.2405.12438,
title = {CoCo Matrix: Taxonomy of Cognitive Contributions in Co-writing with Intelligent Agents},
author = {Ruyuan Wan and Simret Gebreegziabhe and Toby Jia-Jun Li and Karla Badillo-Urquiola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.12438},
year = {2024}
}