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生成式人工智能有可能支持人类的创造力。在过去 60 年里，以人为本的人工智能 (HCAI) 学者们提出了多种模型来设计人机共同创造系统。1961 年，Rhodes 提出了“4P”模型，即“一个人在某个环境中通过计算机化流程制造一件产品 (Press)”[1]。在早期观点中，计算机主要是一种工具。近 60 年后，Kantosalo 和 Takala 对他们的“5C”模型进行了最新更新：“一个集体 (一个人和一个人工智能) 合作为某个情境中的社区做出贡献”[2]。在 Kantosalo 和 Takala 的框架内，以及 Glăveanu 在分布式创造力方面的工作 [3]，我们研究一个或多个人如何与人工智能代理合作共同创造贡献，同时保持人类对过程和结果的控制。在早期工作中，我们为软件工程任务的大型语言模型 (LLM) 开发了一个对话式 UI [4]。在一项定量实验中，Ross 及其同事表明，经过精心调优的 UI 可以让后端 LLM 表现得谦逊、礼貌且非常支持 [5]。我们重新使用了这种架构，通过仔细的提示工程来探索创造力和共同创造的机会。在调查了人与人之间的共同创造策略 [6、7、8] 之后，我们进行了三项非正式实验 [9]，采用了众所周知的用富有成效的表述来构建问题的策略 [10、11]。接下来，在第四个实验中，我们探索了更强大的概念，即在发现初始框架在某些方面存在缺陷或不足 [13] 后，重新构建问题 [12]。对话式 UI 允许人类控制如何
探索人类控制下的人机共同创造力
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