GhostWriter: Улучшение совместного опыта человеко-искусственного интеллекта в написании текстов через персонализацию и автономию

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

February 13, 2024

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

cs.AI

Аннотация

Крупные языковые модели (LLM) становятся всё более распространёнными и находят повсеместное применение в оказании различных форм помощи в написании текстов. Однако системы, основанные на LLM, могут вызывать разочарование у пользователей из-за ограниченной персонализации и контроля, что усугубляется, если пользователи не имеют опыта в инженерии промптов. Мы рассматриваем дизайн как один из способов решения этих проблем и представляем GhostWriter, исследовательский инструмент для написания текстов с использованием ИИ, где пользователи могут проявлять повышенную активность и персонализацию. GhostWriter использует LLM для неявного изучения стиля письма пользователя по мере того, как он пишет, одновременно предоставляя возможность явного обучения через ручное редактирование стиля и аннотации. Мы изучили 18 участников, использующих GhostWriter для выполнения двух различных задач по написанию текстов, и обнаружили, что он помогает пользователям создавать персонализированные тексты и предоставляет им множество способов управления стилем письма системы. На основе этого исследования мы представляем инсайты, касающиеся взаимодействия людей с ИИ-ассистированным написанием текстов, и предлагаем рекомендации по дизайну для будущих работ.

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.