不仅是新奇性：关于 AI 工作流效用与定制化的纵向研究

生成式 AI 带来了新颖且令人印象深刻的能力，以协助人们完成日常任务。有许多 AI 工作流通过将 AI 输出与人类交互串联起来，解决真实且复杂的问题。尽管 AI 具有不可否认的吸引力，但在新奇感消退后，生成式 AI 工作流的效用如何尚不确定。此外，利用生成式 AI 构建的工作流具有易于定制以满足用户个人需求的潜力，但用户是否利用了这一点？我们对 12 名用户进行了一项为期三周的纵向研究，以了解科学传播中生成式 AI 工具的熟悉化和定制化过程。我们的研究表明存在一个熟悉化阶段，在此期间用户探索工作流的新颖能力并发现他们认为有用的方面。在此阶段之后，用户理解了工作流并能够预测输出。令人惊讶的是，熟悉化之后系统的感知效用评级高于之前，这表明 AI 的感知效用不仅仅是新奇效应。效益的增加主要源于终端用户定制提示词的能力，从而可能将系统适配到他们自己的需求。这指向了一个未来，即生成式 AI 系统可以让我们为“挪用”（appropriation）而设计。