AI 人类协同创造中的伦理问题识别
本研究探讨了两种交互设计,一种是含有 AI-to-human communication,另一种则没有,发现在有 AI-to-human communication 的情况下,用户参与度和协作体验得到提高,用户也认为 AI 更加可靠、个性化和智能。这些发现可用于设计有效的共创系统,并可将这些洞察力转移到涉及人工智能交互和协作的其他领域。
Apr, 2022
人工智能在协同创造中的角色和责任分配是本研究的关键,主要通过建立一个包含人工智能的合作系统本体论来澄清相关研究,其中包括计算机作为分包商、计算机作为评论者、计算机作为队友等不同类别的分类。
Oct, 2023
本研究将人工智能与人类合作的问题重新定义为一种学习问题,提出团队学习策略可提高合作效果和质量,为设计更高效的人工智能合作系统提供了新的视角和框架,并就支持人们学习如何与生成型人工智能系统协作的进一步研究提出了问题和议程。
Jul, 2022
本文探讨了人工智能与人类在创造性产品方面的共同合作,并提出了 Co-Creative 交互设计框架,该框架描述了交互设计在协同创作系统中的广泛应用,并通过对 92 个协作性系统数据集的分析,证明该框架有助于对现有交互设计进行分类,以促进用户与人工智能之间的更多交流。
Apr, 2022
未来,艺术和人工智能(AI)之间的融合充满了前景,通过技术的进步,AI 在设计中的使用越来越广泛,艺术实践可能不再是一种仅限于人类的艺术形式,而是成为一种数字化整合的体验。通过增强的创造力和协作,艺术和 AI 可以共同努力创造出视觉上吸引人且满足艺术家和观众需求的艺术产出。虽然融合将走多远还难以预测,但艺术与 AI 很可能会相互影响。本文的研究人员通过描述 HCI 研究人员和 AI 之间试图摆脱创造障碍的互动,提出了一次第一人称研究,以探索 AI 如何支持艺术家的创造力,并在这种情境中什么是可解释的。结果引发了进一步讨论和探索,涉及到 XAIxArts 社区中透明化的归因、创作过程、伦理问题、灵感与抄袭等方面。
Aug, 2023
快速发展的人工智能以人工指导为基础的合作副驾驶模式,与仅仅是工具的角色相比,正在改变知识工作的各个方面,并将其影响扩展到日常生活和专业领域。本论文旨在从与人机交互和人因工程学等学科相关的研究和文献中强调在人工智能交互中保持人类监督的重要性,并呼吁通过强调积极的人类参与、控制和技能提升来设计人工智能合作伙伴关系,以促进和谐、有效和赋能的人工智能关系。
Nov, 2023
本研究探讨了人工智能生成系统的不同工作模式,包括人机协作生成,以及探究人们对于这些模式的偏好和使用体验。我们的实验表明,覆盖更广阔的设计空间可以提高用户的满意度和成就感,而谨慎的介入和解释可以更好的适应不同技能水平的用户。
May, 2023
该研究提出了 Hailey,一种 AI 辅助的方案,可以帮助在线人互相提供心理健康支持,结果表明,与 AI 协作可以在同辈间提高 19.60% 的情感共鸣,并使自我效能得到提升。
Mar, 2022
提出了一个新的统一维度的概念模型,围绕着机构、交互和调适三个高层面展开,通过文献调查和半结构化访谈的方法逐步完善和验证。最后,利用这个设计空间对选定的人工智能系统进行结构化描述。
Apr, 2024