意图标签：探索支持粒粒人类-生成式AI协同创作工作流程的微调互动
人机交互
2025-02-27 v1 人工智能
摘要
尽管生成式AI系统在提升内容创作方面具有巨大潜力，但用户往往难以有效地将生成式AI集成到其创作工作流程中。核心挑战包括AI生成内容与用户意图之间的错位（意图提取与对齐）、用户对如何向AI系统最佳表达其意图充满不确定性（提示词 formulation）以及AI系统支持多样化创作工作流程的灵活性不足（工作流程灵活性）。针对这些挑战，我们创建了意图标签器（IntentTagger）：一个基于意图标签——小型、原子化的概念单元，封装用户意图——用于探索人类-生成式AI协同创作工作流程中粒粒化、非线性微调互动的系统。我们对12名参与者的调查研究提供了关于在不同模糊度下灵活表达意图、元意图提取以及意图标签驱动工作流程的价值及挑战的见解。我们通过讨论更广泛的发现及设计考量，阐述了支持生成式AI内容创作工作流程的更广泛意义。
引用
@article{arxiv.2502.18737,
title = {Intent Tagging: Exploring Micro-Prompting Interactions for Supporting Granular Human-GenAI Co-Creation Workflows},
author = {Frederic Gmeiner and Nicolai Marquardt and Michael Bentley and Hugo Romat and Michel Pahud and David Brown and Asta Roseway and Nikolas Martelaro and Kenneth Holstein and Ken Hinckley and Nathalie Riche},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18737},
year = {2025}
}
备注
31 pages, 30 figures, 3 tables. To appear in the Proceedings of the 2025 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Yokohama, Japan