一种增强人类和AI协作的创造性设计框架：以非线性视角探索人机共创意过程
论文总结
研究机构
- 浙江大学
- 微软亚洲研究院
- 艺术与考古图像工作坊
- 香港科技大学
摘要
本研究关注人类和AI在创意设计中的协作。通过一项形成性研究，我们提出了一种人类-AI协同设计框架并开发了一个原型。我们通过一种称为“Wizard-of-Oz”方法的对比实验评估了该框架。结果显示，OptiMuse显著提高了用户完成任务的成功率，并为未来AI驱动工具提供了有价值的洞察。
问题发现
- 现有AI辅助工具忽视了设计要求的非线性（无法满足DR1-2）且操作限制在成果上（DR3）。
- AI在创意设计过程中的角色不明确，影响与人类的合作效果。
解决方案
- 我们提出的框架强调了非线性交流和选择性的结果，以模拟人与人之间的合作流程。
- 开发了一个名为OptiMuse的原型工具，支持用户通过自然语言、对话及实时反馈进行设计修改。
- 通过对比实验，评估了OptiMuse与基于命令执行的传统AI工具在完成创意设计任务时的表现。
结果
- OptiMuse提高了用户的任务完成率，并被发现能激发创造性思维和提供类似人类的互动体验。
- 用户对于OptiMuse的合作模式表现出积极反馈，特别是对它能提供灵感和作为有主见的合作者的角色。
- 通过实验，我们理解了用户对AI在创意设计中的角色期待，如权威评论者、同事、优化器和执行者，并得出了不同角色需求与用户期望创造力和准确性的关系。
结论
本研究为开发未来的人类-AI协同创新系统提供了实践指导，强调了非线性设计框架的重要性以及对AI在创意设计中角色的深入理解。
举一反三
Q1：在人机协作的创造性设计过程中，设计师如何表达含糊的需求？
A1：设计师通过自然语言来表达他们的需求，这些需求可能模糊不清，并且需要与合作伙伴进行讨论和澄清。他们可能会提供一些初步的想法或感觉，但难以给出明确、可执行的指令。
Q2：非线性的人机协作设计框架如何提高效率并激发创造力？
A2：非线性设计框架通过实时通信、灵活交流以及提供多种可能的选择来提高效率。它鼓励设计师从不同的角度思考问题，并在探索过程中激发新的创意。此外，这种框架还促进了对设计要求的不断反思和调整，有助于捕捉那些难以精确描述的需求。
Q3：如何通过AI助手促进集体创造力？
A3：AI助手可以通过提供即时反馈、生成多种可能的设计选项以及鼓励设计师之间的对话来促进集体创造力。它不仅执行用户的命令，还能提出建议，启发新的设计思路，并在讨论过程中帮助发现潜在的误解和问题，从而共同推动创新。
原文地址：https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3613904.3642812
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