GhostWriter: パーソナライゼーションと主体性による人間とAIの協調的執筆体験の拡張

GhostWriter: Augmenting Collaborative Human-AI Writing Experiences Through Personalization and Agency

February 13, 2024

著者: Catherine Yeh, Gonzalo Ramos, Rachel Ng, Andy Huntington, Richard Banks

cs.AI

要旨

大規模言語モデル（LLM）はますます普及し、さまざまな形の文章作成支援に広く活用されています。しかし、LLMを活用した文章作成システムは、パーソナライゼーションや制御の限界からユーザーを苛立たせることがあり、特にプロンプトエンジニアリングの経験が不足しているユーザーにおいてその問題が顕著になります。私たちは、これらの課題に対処する手段としてデザインに着目し、ユーザーがより高い主体性とパーソナライゼーションを発揮できるAI強化型文章作成デザインプローブ「GhostWriter」を提案します。GhostWriterは、ユーザーが文章を書く過程でその意図する文章スタイルを暗黙的に学習するためにLLMを活用しつつ、手動でのスタイル編集や注釈を通じて明示的な指導の機会を提供します。18名の参加者が2つの異なる文章作成タスクでGhostWriterを使用した結果、ユーザーがパーソナライズされたテキスト生成を実現し、システムの文章スタイルを制御するための複数の方法を提供することでユーザーの力を引き出すことが観察されました。この研究を通じて、AI支援型文章作成に対する人々の関係性に関する洞察を提示し、今後の研究に向けたデザインの提言を行います。

English

Large language models (LLMs) are becoming more prevalent and have found a ubiquitous use in providing different forms of writing assistance. However, LLM-powered writing systems can frustrate users due to their limited personalization and control, which can be exacerbated when users lack experience with prompt engineering. We see design as one way to address these challenges and introduce GhostWriter, an AI-enhanced writing design probe where users can exercise enhanced agency and personalization. GhostWriter leverages LLMs to learn the user's intended writing style implicitly as they write, while allowing explicit teaching moments through manual style edits and annotations. We study 18 participants who use GhostWriter on two different writing tasks, observing that it helps users craft personalized text generations and empowers them by providing multiple ways to control the system's writing style. From this study, we present insights regarding people's relationship with AI-assisted writing and offer design recommendations for future work.