Bridging the Gulf of Envisioning: Cognitive Challenges in Prompt-Based Interactions with LLMs

Core Concepts

Large language models (LLMs) pose cognitive challenges in formulating clear intentions and prompts for effective interactions.

Abstract

The content discusses the cognitive challenges users face when interacting with Large Language Models (LLMs) like ChatGPT. It explores the gulf of envisioning, focusing on capability, instruction, and intentionality gaps. Three LLM interfaces are analyzed to understand how they address these gaps: ChatGPT for writing tasks, Spellburst for creative coding, and Cursor for text editing. Each interface provides features to bridge the gaps but still leaves room for improvement.

ChatGPT: Offers example prompts, custom instructions, and regeneration options but lacks feedback history for prompt adjustments.
Spellburst: Provides example sketches, autocomplete suggestions, semantic operators, and code explanations to support creative coding tasks.
Cursor: Highlights text suggestions, offers code explanations, and allows referencing external resources for text editing tasks.
The analysis highlights the importance of addressing cognitive challenges in LLM interactions to enhance user experience and task efficiency.

Stats

ユーザーは、ChatGPTを使用してコードを生成するための例示的なスケッチを提供されます。
Spellburstは、クリエイティブコーディングタスクをサポートするために、例示的なスケッチ、オートコンプリートの提案、セマンティックオペレーターのツールバーを提供します。
Cursorは、テキスト編集タスク向けにテキストの提案を強調表示し、コードの説明を提供し、外部リソースへの参照を可能にします。

Quotes

Key Insights Distilled From

Bridging the Gulf of Envisioning

by Hariharan Su... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.14459.pdf

Deeper Inquiries

新しいLLM機能が複雑なタスクで成功することを可能にするこれらの新しい特徴が人間とシステムとの相互作用の性質やコストにどんな影響を与えるでしょうか？

新しいLLM（Large Language Models）の能力は、人間とシステムの相互作用に革命的な変化をもたらします。これらの新機能は、より柔軟で動的なインタラクションを可能にしますが、同時に課題も生じます。例えば、ユーザーは明確な意図を表現してプロンプト入力しなければならず、「envisioning gap」（想像力ギャップ）や「capability gap」（能力ギャップ）が発生します。このような課題は、ユーザーが目標から具体的行動へ移行する際に直面する挑戦です。
また、新しいLLM機能は通常のインターフェース設計アプローチから逸脱しており、「gulf of evaluation」（評価ギャップ）も拡大されています。従来の決定論的システムでは出力結果が容易に把握・解釈できましたが、LLMではその不透明性から評価上の課題が生じます。このような状況下で人間とLLMという異種エージェント同士の相互作用はさらに複雑化し、効率的かつ効果的なコミュニケーション手段や成果物生成方法を模索する必要性があります。

新ため指摘される問題点から逸脱した議論として、LLM技術が将来的に人間と機械との相互作用や創造性にどんな影響を与える可能性がありますか？

将来的にLLM技術は人間と機械との相互作用や創造性へ多岐にわたる影響を及ぼす可能性があります。例えば、「envisioning gap」という課題点から逸脱した議論では、AI技術自体も更なる発展・洗練を遂げており、「intent specificity」「functional flexibility」「output determinacy」といった側面でも改善されています。
また、「gulf of evaluation」問題点から外れて考える場合、今後AI技術は個々人や組織レベルでさまざまな分野で活用されることで知識共有や業務効率向上等多く利益提供する一方で倫理面でも深刻かつ重要視すべき問題も浮上してくる可能性もあります。例えばデータセキュリティ・個人情報保護等重要事項だけでは無く社会全体レベルでもAI導入時期等幅広く関連付け考察すべきポイントです。
最終的目指す先端科学技術開発段階まだ未完成形式です故今後数年以内各国政府企業学界協働推進取り組み強化必要不可欠です。