Core Concepts
Durch eine systematische Analyse von HCI-Veröffentlichungen seit 2021 haben wir vier zentrale Phasen im Ablauf der Mensch-KI-Interaktion identifiziert - Planung, Unterstützung, Iteration und Testen. Darüber hinaus haben wir eine detaillierte Taxonomie mit vier Hauptinteraktionsmodi entwickelt: Standardprompting, Benutzeroberfläche, kontextbasiert und Agent-Vermittler. Diese Taxonomie soll dazu beitragen, die zukünftige Gestaltung und Bewertung von Mensch-KI-Interaktionen zu unterstützen.
Abstract
Die Veröffentlichung untersucht die verschiedenen Interaktionsmodi zwischen Menschen und Großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT. Durch eine systematische Analyse von HCI-Veröffentlichungen seit 2021 haben die Autoren vier zentrale Phasen im Ablauf der Mensch-KI-Interaktion identifiziert:
Planung: In dieser Phase geht es darum, die Ziele der Interaktion und die notwendigen Schritte zu bestimmen.
Unterstützung: Hier unterstützt das LLM den Benutzer bei der Formulierung oder Ausführung seiner Interaktionsvorschläge, z.B. durch Textergänzung.
Iteration: Nach der Etablierung und Fertigstellung eines ersten Interaktionsablaufs wird dieser durch sukzessive Anpassungen verfeinert und verbessert.
Testen: In dieser Phase werden verschiedene Variationen von Benutzerprompts generiert und ausgewertet, um die Breite und Tiefe der Interaktionen zu verstehen.
Darüber hinaus haben die Autoren eine detaillierte Taxonomie mit vier Hauptinteraktionsmodi entwickelt:
Standardprompting: Die grundlegende und weit verbreitete Interaktionsform, bei der Benutzer Prompts eingeben und das LLM darauf reagiert.
Benutzeroberfläche: Die Verwendung von Benutzeroberflächen, um die Eingabe strukturierter Prompts, die Ausgabe variabler Ergebnisse, die Iteration bestehender Interaktionen und das Testen verschiedener Prompt-Variationen zu ermöglichen.
Kontextbasiert: Die Erweiterung von LLMs mit explizit definierten Kontextinformationen oder impliziten Kontexthinweisen, um zielgerichtete Antworten zu erhalten.
Agent-Vermittler: Der Einsatz von LLMs als Vermittler, um Teamdynamiken und -leistung zu verbessern, z.B. durch Aufgabenverteilung basierend auf Fähigkeiten.
Die Taxonomie soll dazu beitragen, die zukünftige Gestaltung und Bewertung von Mensch-KI-Interaktionen zu unterstützen.
Stats
Keine relevanten Statistiken oder Kennzahlen identifiziert.
Quotes
Keine relevanten Zitate identifiziert.