与对话式 AI 的语音交互可促进写作中的深度反思与实质性修改

良好的写作不仅需要表达思想,还需要通过修改加以打磨,而修改这一过程得益于反思的促进。先前研究表明,通过对话(例如写作中心辅导会话中)所传递的反馈,相比静态反馈,能够帮助作者更深入地反思其作品。多模态大语言模型(LLM)的最新进展为在写作中支持交互式、富于表现力的语音反思提供了新的可能。具体而言,我们提出 LLM 生成的静态反馈可被重新用作对话的起点,使作者能够寻求澄清、请求示例并提出后续问题,从而促进对其写作更深层次的反思。我们认为,基于语音的交互能够自然地促进这种对话式交流,鼓励作者关注更高层次的写作问题,促进其反思的迭代优化,并相较于基于文本的交互降低认知负荷。为了探究这些效应,我们提出一项形成性研究,考察文本输入与语音输入如何影响作者的反思及其后续修改。该研究的结果将为智能化、交互式写作工具的设计提供参考,并揭示基于语音的、与 LLM 驱动的对话式代理的交互如何支持反思与修改。