TL;DR通过诊断和简要讨论作者匮乏的情况，我们说明了 AI 基于创造性支持工具在写作过程中用户能够产生大量文本而不做相应数量的创造性决策的现象，从而导致输出缺乏表达意图。我们认为作者匮乏会解释围绕 AI 基于写作支持工具存在的一系列困难和焦虑，但同时也提出了一个雄心勃勃的新目标：基于 AI 的创造性支持工具。
Abstract
We diagnose and briefly discuss the dearth of the author: a condition that
arises when ai-based creativity support tools for writing allow
研究了自然语言生成技术在人工智能辅助写作工具中的应用。通过信息检索的角度从 “拔式” 和 “推式” 两个范式进行比较用户研究，以了解 AI 辅助写作的用户需求、对写作质量、所有权、写作过程的效率和愉悦度的影响，以及 AI 偏见的影响。研究发现用户欢迎 AI 在他们的写作中提供无缝协助，并且 AI 在保持写作清晰简洁的同时帮助用户使其写作思路更加丰富，用户也享受与 AI 合作。尽管参与者在实验中没有经历到偏见，但他们仍然表达了明确的担忧，这应在未来的 AI 辅助写作工具中加以解决。
本文针对科学文献中 AI 生成的文本与人类编写的文本之间的差距进行了探讨，提出了一个通过语法、语义和语用来区分 AI 文本的框架，进而将提取到的特征用于分析两种不同类型的内容，发现 AI-generate 的科学文本在深度和总体质量方面还有待提高，并存在事实性问题等方面的差距，同时我们发现 AI-generate 的科学文本和人类编写的科学文本之间存在 “写作风格” 方面的差距，从而提出一些模型和分布无关的特征来用于其他领域的检测任务，这些研究结果有助于指导 AI 模型的优化，以产生高质量的文本，同时也有助于解决相关的伦理和安全问题。
人工智能（AI）已经成为社会不可或缺的一部分，但确保人类具备必要的批判性思维和 AI 素养技能以有效地与机器交互，并理解其能力和局限性，面临着一个关键挑战。本文通过使用理论模型和实证数据，提出了批判性学生与 AI 进行互动的概念化的第一步。我们的初步发现表明，在写作过程中人与 AI 之间存在缺乏深度互动的情况。我们认为这些结果可以为未来的学习者在与 AI 交互时培养深入的批判性思维提供更好的任务和工具设计方案。