Oct, 2023

实验叙述：人类众包叙事与人工智能叙事的比较

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TL;DR本研究提出了一种结合行为和计算实验的框架，利用虚构提示作为一种新颖工具，研究人类和生成型 AI 在叙事中的文化产物和社会偏见。通过分析人类和大型语言模型对创建并与人工智能恋爱的相同提示的回应，实验证明了 Pygmalion 神话在人类和大型语言模型的集体想象中一直存在的普遍存在。分析揭示了 GPT-3.5 和特别是 GPT-4 的叙事在性别角色和性取向方面比人类更加进步。虽然人工智能的叙事偶尔会提供创新的情节转折，但其提供的情境和修辞比人类的文本更缺乏想象力。该提出的框架认为小说可以作为了解人类和基于人工智能的集体想象和社会维度的窗口。
发现论文，激发创造
  • GPT-WritingPrompts 数据集：短篇小说中人物形象的比较分析

    通过与人一样的提示，使用 GPT-3.5 生成的故事与人类创作的故事在情感和描述特征上存在显著差异，并在故事叙事视角和主角性别方面表现出类似的偏差。

    Jun, 2024

  • 向用户传达预测未来：故事情节预测案例研究

    本文介绍一种基于 GPT-2 的系统，利用自动故事生成技术生成可靠的短篇小说情节，以协助作家构建一个一致且引人入胜的情节，实验表明，该系统产生的短篇小说情节在一致性和可故事性等方面优于其他模型，作者尝试了一种 story continuation 任务，以确定该系统如何影响创意写作的过程。

    Feb, 2023

  • 人工智能协作生成自由文本解释的重新构架

    本文探讨利用人类书写的样例以几乎无监督的方式创作自由文本解释的任务，发现高质量的提示有助于提高语言模型的生成效果，同时人类研究表明 GPT-3 生成的解释在某些情况下能够胜过人工生成的解释；作者还结合 GPT-3 与学习自评价的筛选器对生成的解释进行过滤，结果表明这一方法能够实现较高水平的解释过滤。

    Dec, 2021

  • 模仿游戏：在大型语言模型时代检测人类和 AI 生成的文本

    通过对人类写作文本和基于大型语言模型的生成文本进行比较研究，该论文展示了在不同文体中对于人类文本和生成文本进行分类的机器学习模型的效果，同时指出在故事写作方面识别生成文本的困难性，为未来在人工智能文本识别方面提供了启示和研究数据集。

    Jul, 2023

  • 人类与 ChatGPT 生成的对话的语言比较

    研究探讨人类和 LLM 生成的对话之间的语言差异，并使用 ChatGPT-3.5 生成的 19.5K 对话作为 EmpathicDialogues 数据集的补充。研究使用了语言查询和词频统计（LIWC）分析，在 118 个语言类别上比较 ChatGPT 生成的对话和人类对话。结果显示人类对话在可变性和真实性方面更出色，但 ChatGPT 在社交过程、分析风格、认知、注意力焦点和积极情绪方面表现优异，加强了 LLM “更接近人类” 的最新发现。然而，在正面或负面情感方面，ChatGPT 和人类对话之间没有显著差异。对话嵌入的分类器分析表明，尽管对话中未明确提及情感，但存在着情感价值的隐式编码。该研究还提供了一个新颖的 ChatGPT 生成的对话数据集，其中包含两个独立的聊天机器人之间的对话，这些对话旨在复制一个开放可访问的人类对话语料库，广泛应用于语言建模的 AI 研究。我们的研究结果增加了对 ChatGPT 的语言能力的理解，并为区分人类和 LLM 生成的文本的持续努力提供了信息，这对于检测由 AI 生成的虚假信息、错误信息和误导信息至关重要。

    Jan, 2024

  • 利用大型语言模型研究人类对有意义叙述的记忆

    语言模型作为一种科学工具，我们展示了它在研究人类对有意义材料的记忆上的应用，通过在线大规模记忆实验和结果分析，发现记忆和认知表现与叙述长度成线性关系，并且研究叙述理解在记忆中的作用。

    Nov, 2023

  • 叙事游戏：互动叙事理解

    利用大型语言模型生成人类般的回复，通过提取故事中的人物特点，引入 NarrativePlay 系统，允许用户在沉浸式环境中扮演虚构角色并与其他角色互动，自动生成故事情境、角色形象和对话，大大提升用户体验。该系统关注用户所选角色视角下从故事中提取的主要情节事件，并在两种类型的故事中进行评估：侦探故事和冒险故事，用户可以通过对话探索世界或改善与故事角色的关系。

    Oct, 2023

  • AI 能在社交媒体创意制作方面超越人类专家吗？

    通过大型语言模型利用 Prompt-for-Prompt 生成社交媒体创意，评估人工智能在创造型任务中的能力，超过人类专家并提高社交媒体图像创作的效果。

    Mar, 2024

  • 利用贝叶斯子集多臂赌博机和 GPT-4 提升人类创造力的学习

    通过与 AI 算法的交互，本文考虑如何提升人类的创造性思维，并通过心理学任务和实验证明，人类与 AI 在提示方面表现出类似的益处，并且可以通过模拟参与者的群体进行学习。

    Nov, 2023

  • 使用结构化叙述提示生成的 GPT-4 人生事件叙述：验证研究

    通过使用 OpenAI 的 GPT-4，使用零样本结构化叙述提示生成了 24,000 个叙述，然后手动分类和评估它们在传达出生、死亡、雇佣和解雇事件方面的有效性。在九种机器学习模型中，所有模型在将有效叙述分类为有效方面表现出色，但同时在将无效叙述分类为无效方面遇到了挑战。我们的研究结果既推进了对 LLM 能力、局限性和有效性的研究，也为叙述生成和自然语言处理应用提供了实质性的见解。

    Feb, 2024