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利用 LLM 的力量：通过新闻标题生成的视角评估人机文本共同创作

大型语言模型 (LLM) 的最新进展，包括生成式预训练 Transformer (GPT) 系列 (Brown 等人，2020 年)，已经打破了之前类人文本生成的天花板 (Bommasani 等人，2021 年)。这导致了 NLP 任务的范式转变，与任务无关的 LLM 超越了其他最先进的特定于任务的模型的性能 (Lee 等人，2022 年)。然而，LLM 支持的系统并非没有缺陷，经常会出现幻觉、偏见或偶尔产生不适当内容，例如有害、歧视性或误导性信息（Wang 等人，2022 年）。人机文本共同创作（或在 AI 的帮助下写作）允许对生成过程进行一些控制，并有机会克服一些 LLM 缺陷。共同创作方法在总结（Goyal 等人，2022 年；Bhaskar 等人，2022 年）和创意写作（Moore 等人，2023 年；Cao，2023 年；Yuan 等人，2022 年；Ding 等人，2023 年）等领域显示出巨大的前景。然而，由于人工智能缺乏问责制（Shneiderman，2022 年），当文本共同创作过程中出现错误时，责任负担将转移到人类身上。