CoQuest: Exploring Research Question Co-Creation with an LLM-based Agent

Core Concepts

Large Language Models (LLMs) facilitate human-AI co-creation of research questions, with breadth-first and depth-first approaches impacting creativity and trust differently.

Abstract

The content discusses the development of the CoQuest system for human-AI co-creation of research questions using Large Language Models (LLMs). It explores two interaction designs: breadth-first and depth-first RQ generation. The study evaluates user perceptions, behavior, and outcomes under each condition through a within-subject user study. Participants rated RQs for creativity and trust, with results showing differences between the two conditions. Breadth-first led to stronger perceived creativity and trust, while depth-first yielded higher-rated novelty and surprise in generated RQs.
Structure:

Introduction to CoQuest system for human-AI co-creation.
Experiment design with 20 HCI researchers.
Findings on user perceptions under breadth-first vs. depth-first conditions.
Impact on creativity, trust, novelty, and surprise in generated RQs.
User feedback highlighting preferences for each condition.

Stats

"Participants created 504 RQs throughout the study."
"Breadth-first condition resulted in 276 RQs; Depth-first condition resulted in 228 RQs."
"Survey results showed significantly stronger creativity (p=.015) and trust (p=.011) under breadth-first condition."
"Depth-first condition yielded higher-rated novelty (p=.002) and surprise (p=.017) in generated RQs."

Quotes

"AI-generated RQs were more innovative under the depth-first condition."
"Participants found the breadth-first approach easier to interpret and less cognitively demanding."

Key Insights Distilled From

CoQuest

by Yiren Liu,Si... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.06155.pdf

Deeper Inquiries

質問1

AIが生成する驚きを、気を散らすものと洞察に満ちたものの間でバランスさせる方法は何ですか？
答え：AIが生成する驚きを適切にバランスさせるためには、以下の点に注意する必要があります。まず第一に、ユーザーのフィードバックや指示を考慮しつつ、AIシステムを訓練し調整することが重要です。ユーザーから得られた情報や傾向を元に、AIアルゴリズムを改善して予期せぬ結果やキーワードが出力されないようにします。また、生成されたRQが意味的なつながりや論理性を持つよう確認し、単なる興味深いだけでなく実用的で価値ある提案として提示されるよう努めます。

質問2

これらの発見は将来の人間- AI共創システムにどんな影響を与え得るでしょうか？
答え：この研究結果は将来の人間-AI共創システムへ多くの示唆と影響をもたらす可能性があります。例えば、「幅優先」および「深さ優先」デザインオプションから学んだ知見は、異なるイニシアチブレベル（AI主導度）がユーザー体験や成果品質に与える影響を明確化しました。今後の開発ではこの知識を活用して利用者中心設計（Human-Centered Design）原則に基づいて新しい共創プロセス手法やインタラクションデザイン戦略等 を探求・実装することで利用者満足度向上及び効率化目指したコラボレーション環境構築 有益です。

質問3

どうすればAI内部の偏り（バイアス）が生成された研究質問内容 の品質 低下させ得ますか？
答え：AI内部 の バイア ス は 知識 や 学習 データ の 偏り を 反映 しがちです 。その結果, AI か ら 生 成され る 研究 問題 ( RQ ) の 品質 を 下降 時 衝突 発生 得ま 。この 問題 解決 方法 開發 高品賽 公正 性 情報 提供 必須 。具体 的 アプローチ 医学 分野 特定 疾患 対象 大規模 データセット 利用 向け AI アルゴリズム 教育 宗教 支援 コンサルティング業界 内容 不均衡解消 方針 採択 可能性 示唆 致します 。