近期 AI 辅助科研工具的设计空间：用于构思、概念梳理与科学创造力
人机交互
2025-04-22 v2 人工智能
摘要
生成式人工智能（GenAI）工具正在彻底扩大自动化在知识工作领域如学术研究的范围和能力。尽管这些工具在增强认知和简化流程方面具有前景，但 AI 辅助科研工具也可能增加自动化偏见并阻碍批判性思维。为审视最新发展，我们调查了来自领先人机交互（HCI）场所的近三年出版物，深入分析了十三种工具，以更好地理解这些 AI 辅助系统的新型能力及其启用的设计空间：其中七种采用传统 AI 或定制化的变换器方法，六种集成开放访问的大语言模型（LLM）。我们的分析刻画了新兴的设计空间，区分了关注工作流程仿真与生成式探索的工具，并提出四项关键设计建议，以指导未来系统的开发，这些系统应培养有意义的认知参与：提供用户主动性与控制、区分发散/收敛思维支持、确保可适应性、并优先考虑透明度/准确性。本工作讨论了这些见解如何标志着从单纯的工作流程复制向生成式共创的转变，为社区构建直观、AI 驱动的科研界面和交互方式提供了新机遇。
引用
@article{arxiv.2502.16291,
title = {The Design Space of Recent AI-assisted Research Tools for Ideation, Sensemaking, and Scientific Creativity},
author = {Runlong Ye and Matthew Varona and Oliver Huang and Patrick Yung Kang Lee and Michael Liut and Carolina Nobre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16291},
year = {2025}
}