基于人工智能的集体思维写作：探索LLMs在团队创新中的应用
论文总结
研究机构
Wellesley College, University of Haifa, University of New Hampshire
摘要
本研究探索了将大型语言模型（LLMs）集成到创意过程中的两种方式：在想法产生阶段的发散和评估想法的收敛阶段。通过一项用户研究，作者设计了一个协作式AI脑力写作框架，其中包含一个增强想法生成和评价的LLM。结果表明，LLMs能够帮助扩宽想法的范围，并在一定程度上提高想法的质量。然而，也发现LLMs可能存在重复性问题，需要更深入的定制化提示来提升新颖性和创意。此外，作者还提出了将LLMs用于课堂教育的可能性以及未来的研究方向。
问题发现
- LLMs如何影响脑力写作中想法发散和收敛阶段的效果？
- 如何解决在多人协作中使用LLMs时的新颖性和创造性限制？
- 教育环境中如何恰当集成AI以支持创新思维？
解决方案
作者设计了一个多阶段的协作式AI脑力写作框架，其中在发散阶段利用LLM生成额外的想法，并在收敛阶段通过一个基于LLM的评价引擎来评估想法。研究中使用了OpenAI Playground GPT-3模型进行实验。
结果
- LLMs在发散阶段能提供独特视角，有助于产生更多样和高质量的想法。
- 在收敛阶段，LLMs可以协助用户识别出最具有潜力的想法，并帮助过滤掉不太合适的想法。
- 然而，对于LLMs来说，确保新颖性和创造性仍是一个挑战，需要更精细的提示来避免重复性想法。
- 教育环境中使用LLMs时，应关注系统反馈的清晰度和公正性，以防止潜在的偏见。
结论
研究提供了一种利用AI进行集体创意过程的新方法，并提出了教育中集成AI的挑战与机遇。未来的研究可进一步探索如何优化LLMs在脑力写作中的表现以及它们在其他创新领域的应用。
举一反三
Q1：LLMs在脑图写作的发散阶段如何帮助？
A1：LLMs能够通过生成新的内容，提供独特的视角和创意，扩大了想法的范围，有助于产生更多样化和高质量的想法。
Q2：在评估阶段，LLMs如何协助评价想法？
A2：LLMs可以作为辅助工具，基于相关性和洞察力等标准对想法进行评分，为人类评审者提供参考，帮助筛选出最具潜力的概念。
Q3：课程中使用LLMs的利弊是什么？
A3：利处在于激发学生的新思路，扩展设计领域，但也有局限，比如缺乏创意、重复性以及理解需求的能力有待提高。这需要在教育和实践中谨慎平衡人与AI的合作方式。
信息来源
内容由MiX Copilot基于大语言模型生成，有可能存在错误的风险。