Sep, 2023

用户体验设计专业人员对生成人工智能的感知

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TL;DR研究发现，经验丰富的设计师对于 Generative Artificial Intelligence（GenAI）的作用持支持态度，强调了人类在享受和作为 “AI 合作伙伴” 的裁决者方面的独特优势，然而，技能退步、工作替代和创造力衰竭可能会对初级设计师产生不利影响。研究探讨了人类与 GenAI 的合作的责任和参与度，包括版权和所有权，人类的创造力和主权，以及 AI 读写能力和使用方面的机会。
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发现论文，激发创造
  • 设计参与性人工智能：创意专业人员对生成性人工智能的担忧和期望

    通过质性调查，我们发现创意专业人士对生成式人工智能的推动对创造力的定义和如何使用人工智能支持他们的工作流程产生了重要的影响，并基于这些反思，探讨了如何设计在创新专业领域中的 “参与式人工智能”，以目前和未来协同 AI 中赋予创意专业人士更大的权力。

    Mar, 2023

  • 生成式人工智能应用的设计原则

    生成型人工智能应用的设计原则和用户体验能力等方面的设计策略，通过研究文献回顾、设计实践者反馈、真实生成型人工智能应用验证以及设计流程的融入等方式得出。

    Jan, 2024

  • 生成人工智能提升个人创造力但降低集体创意的多样性

    通过在线实验研究，我们得出结论：使用 GenAI 平台获取灵感会导致作品被评定为更具创造力、写作更好、更令人愉快，尤其是在创造力较低的作家中。然而，每个条件内的故事相似性的客观度量揭示出，相比于单独由人类创作的故事，GenAI 生成的故事更加相似。这些结果表明了个人创造力的增加，但同时也存在着过度依赖的潜在后果，可能会导致集体创新的缺失。

    Dec, 2023

  • 高等教育中生成式人工智能：学生感知、益处和挑战之声

    本研究探讨了大学生对生成式人工智能 (GenAI) 技术（例如 ChatGPT）在高等教育中的看法，关注对技术的熟悉程度、参与意愿、潜在好处和挑战以及有效整合。从对香港来自不同学科的 399 名本科生和研究生的调查结果显示，学生普遍对利用 GenAI 进行教学和学习持积极态度。学生们认识到个性化学习支持、写作和头脑风暴的辅助以及研究和分析能力的潜力。然而，他们也表达了对准确性、隐私、伦理问题以及对个人发展、职业前景和社会价值的影响的关注。根据 John Biggs 的 3P 模型，学生的看法显著影响学习方法和成果。通过了解学生的看法，教育工作者和政策制定者可以量身定制 GenAI 技术，以解决需求和关注点，同时促进有效的学习成果。本研究的发现可以指导有关将 GenAI 技术集成到高等教育中的政策制定。通过了解学生的看法并解决他们的关注点，政策制定者可以制定明智的指南和策略，以负责任且有效地实施 GenAI 工具，从而增强高等教育的教学和学习体验。

    Apr, 2023

  • 生成型人工智能在人机交互教育中的潜力与影响

    直接或间接地影响教学与学习的生成式人工智能（GAI）正影响着各种学科和学科的教育。作为教育者，我们需要了解 AI 在人机交互教育中的潜力和局限，并确保我们的人机交互设计专业的毕业生了解 AI 在此领域中的潜力和局限。本文报告了将生成式人工智能纳入为期 10 周的本科模块所得出的主要教学见解。我们设计了这个模块，以鼓励学生在设计任务要求和计划实践会话与讨论中进行 GAI 模型的实验。我们的见解基于学生在完成模块后的调查回复。对于人机交互设计教育者而言，我们的主要发现是 AI 作为发展项目想法和创建设计资源的一个人物角色，以及 AI 作为反映学生对关键概念和想法的理解并突出知识差距的一面镜子。我们还讨论了应该考虑的潜在陷阱以及评估学生对 GAI 作为教学工具的识字能力和假设的需求。最后，我们提出了教育者以 GAI 作为教育工具所带来的机会，并在实践中富有实验性、创意性和勇气的案例。最后，我们就我们的发现与人机交互中的 TPACK 框架进行了讨论。

    May, 2024

  • AI 代沟：Gen Z 学生是否更感兴趣采用生成型 AI 技术（例如 ChatGPT）在教育中，而不是他们的 Gen X 和千禧一代的老师？

    本研究旨在探讨 Gen Z 学生与 Gen X 和 Gen Y 教师在高等教育中使用生成式人工智能（GenAI）方面的经验、感知、知识、关注和意图。调查发现，Gen Z 参与者普遍对 GenAI 的潜在好处持乐观态度，包括增强生产力、效率和个性化学习，并表达了使用 GenAI 进行各种教育目的的意图。Gen X 和 Gen Y 教师承认 GenAI 的潜在好处，但对其过度依赖，伦理和教学影响表示高度关注，强调有必要制定适当的指导方针和政策，以确保负责任地使用该技术。本研究强调了将技术与传统教学方法相结合，以提供更有效的学习体验的重要性。结果的含义包括需要为 GenAI 集成开发基于证据的指南和政策，培养学生的批判性思维和数字素养技能，并促进在高等教育中负责任地使用 GenAI 技术。

    May, 2023

  • AI 抓握：面向设计师的实践训练

    人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 被广泛地应用于物理和数字产品，创造了前所未有的互动和功能机会。然而，在这个创意领域中，设计师们面临一个挑战，即在技术的可能性和人类互动关切之间取得平衡。本文调查了探索和思考 AI 系统互动特点、独特的关系可能性以及更广泛的社会影响的技术技巧。我们在一门互动设计课程中引入了九个 'AI 练习 ' (n=100)，借鉴了超乎人类设计、负责任的 AI 以及假设性演绎，以创造有关 AI 互动设计的体验性参与。我们发现，关于隐喻和演绎的练习使得培训和学习、隐私和同意、自治和机构更具体，从而帮助学生更有思考和责任意识地设计使用 AI 与其复杂属性的设计过程和结果。

    Oct, 2023

  • 生成人工智能的影响

    生成人工智能（AI）的崛起引发了对其对失业和市场萧条的潜在影响的担忧。本研究通过考察生成 AI 对产品市场的影响来解决这一问题。出人意料的是，研究结果表明虽然生成 AI 降低了平均价格，但显著提高了订单数量和总收入，这与预期相反。该研究进一步提供了理论经济解释，以阐明这一意外现象。通过提供经验证据，本文驳斥了生成 AI 可能导致市场萧条的观点，反而强调了其促进市场繁荣的潜力。这些发现对从业者、政策制定者和广大 AI 社区具有重要意义。

    Nov, 2023

  • 人工智能与美学判断

    生成人工智能产生以人类表达风格为基础的创造性产出，我们认为现代生成人工智能模型的输出所引起的体验是通过组织我们与艺术作品的互动的审美判断来进行的。

    Aug, 2023

  • 面向生成 AI 应用的通用设计原则

    介绍了基于 HCI 和 AI 社区的人工智能协作的最新研究，提出了七个面向多个结果和潜在危害的生成式人工智能设计原则。

    Jan, 2023