FlexMind：利用大语言模型支持深层创造性思维
人机交互
2025-10-01 v2
摘要
有效的构思既需要对多样化想法的广泛探索，也需要对其潜力的深入评估。生成式AI可以支持此类过程，但当前工具通常要么侧重于生成大量想法，要么侧重于支持对少数想法的深入考量，缺乏对两者的兼顾。研究还强调了过度依赖LLM的风险，包括浅层探索和负面的创造性结果。我们提出了FlexMind，这是一个AI增强系统，为想法、权衡和缓解措施的迭代探索提供支架。FlexMind让用户接触到广泛的想法集合，同时支持向深度参与轻量化过渡。在一项将FlexMind与ChatGPT的构思过程进行对比的研究中，参与者使用FlexMind生成了更高质量的想法，这得益于更广泛的接触和对权衡的更深入参与。通过在广度、深度和反思性评估方面为构思提供支架，FlexMind使用户能够浮现出那些原本可能被忽视或被过早放弃的想法。
引用
@article{arxiv.2509.21685,
title = {FlexMind: Supporting Deeper Creative Thinking with LLMs},
author = {Yaqing Yang and Vikram Mohanty and Yan-Ying Chen and Matthew K. Hong and Nikolas Martelaro and Aniket Kittur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21685},
year = {2025}
}