Generative AI, such as image generation models and large language models, stands to provide tremendous value to end-user programmers in creative and knowledge workflows. Current research methods struggle to engage end-users in a realistic conversation that balances the actually existing capabilities of generative AI with the open-ended nature of user workflows and the many opportunities for the application of this technology. In this work-in-progress paper, we introduce participatory prompting, a method for eliciting opportunities for generative AI in end-user workflows. The participatory prompting method combines a contextual inquiry and a researcher-mediated interaction with a generative model, which helps study participants interact with a generative model without having to develop prompting strategies of their own. We discuss the ongoing development of a study whose aim will be to identify end-user programming opportunities for generative AI in data analysis workflows.


翻译:生成式AI(如图像生成模型和大语言模型)有望为创意和知识工作流中的终端用户程序员提供巨大价值。当前的研究方法难以在现实对话中平衡生成式AI的实际能力、用户工作流的开放性以及该技术的诸多应用机会。在这篇进行中研究论文中,我们提出了参与式提示——一种用于 elicitation 终端用户工作流中生成式AI机会的方法。该参与式提示方法结合了情境调研与研究者介导的生成模型交互,帮助研究参与者在无需自主开发提示策略的前提下与生成模型进行互动。我们讨论了一项正在进行的研究设计,该研究旨在识别生成式AI在数据分析工作流中的终端用户编程机会。

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生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容,全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展,2023年被称为生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成方面,生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时,视频和音频的生成技术也在迅速发展,这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。
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