我们提出了一个文本编辑器，以帮助用户计划，结构并反思其写作过程。它使用自动文本摘要提供了不断更新的段落摘要作为边缘注释。摘要级别范围从全文到选定的（中央）句子，一直到关键字的集合。为了了解用户在写作过程中如何与该系统进行交互，我们进行了两项用户研究（n = 4和n = 8），人们在其中写了有关给定主题和文章的分析文章。作为关键发现，这些摘要使用户对他们的写作有了外部视角，并帮助他们修改了草稿段落的内容和范围。人们进一步使用该工具快速获得文本概述，并制定了整合自动摘要中见解的策略。从更广泛的角度来看，这项工作探索并突出了为作家设计AI工具的价值，其自然语言处理（NLP）功能超出了直接文本生成和更正。

神经语言模型有可能支持人类写作。但是，关于其整合和对写作和产出的影响仍然存在问题。为了解决这个问题，我们设计并比较了两个用于写作的用户界面与移动设备上的AI，这些用户界面操纵主动性和控制级别：1）使用连续生成的文本编写，AI添加了逐字文字和用户转向。 2）编写建议，AI建议短语和用户从列表中选择。在监督的在线研究（n = 18）中，参与者使用了这些原型和无AI的基线。我们收集了触摸互动，关于灵感和作者的评分以及访谈数据。有了AI的建议，人们的写作不那么积极，但觉得他们是作者。连续生成的文本减少了这种感知的作者身份，但编辑行为增加了。在这两种设计中，AI都会增加文本长度，并被认为会影响措辞。我们的发现为UI设计决策对用户体验和共同创造系统的产出的影响增加了新的经验证据。

我们提出了一项探索性定性研究，以了解作家如何与下一页建议相互作用。尽管对建议系统对写作的影响进行了一些定量研究，但几乎没有定性的工作来理解作家如何与建议系统互动及其如何影响他们的写作过程 - 特别是针对非本地但英国作家的。我们进行了一项研究，要求业余作家分别写两部电影评论，一本没有建议。我们发现作家以各种复杂的方式与下一页建议互动 - 作家能够抽象建议的多个部分并将其纳入他们的写作中 - 即使他们不同意整个建议。建议系统对写作过程也有各种影响 - 以独特的方式为写作过程的不同方面做出了影响。我们提出了一种用于与GPT-2写作的作家 - 探索互动模型，用于电影评论写作任务，然后是该模型可用于未来研究的方式，并概述了研究和设计的机会。

Many real-world applications of language models (LMs), such as code autocomplete and writing assistance, involve human-LM interaction, but the main LM benchmarks are non-interactive, where a system produces output without human intervention. To evaluate human-LM interaction, we develop a framework, Human-AI Language-based Interaction Evaluation (H-LINE), that expands non-interactive evaluation along three dimensions, capturing (i) the interactive process, not only the final output; (ii) the first-person subjective experience, not just a third-party assessment; and (iii) notions of preference beyond quality. We then design five tasks ranging from goal-oriented to open-ended to capture different forms of interaction. On four state-of-the-art LMs (three variants of OpenAI's GPT-3 and AI21's J1-Jumbo), we find that non-interactive performance does not always result in better human-LM interaction and that first-person and third-party metrics can diverge, suggesting the importance of examining the nuances of human-LM interaction.

Incivility remains a major challenge for online discussion platforms, to such an extent that even conversations between well-intentioned users can often derail into uncivil behavior. Traditionally, platforms have relied on moderators to -- with or without algorithmic assistance -- take corrective actions such as removing comments or banning users. In this work we propose a complementary paradigm that directly empowers users by proactively enhancing their awareness about existing tension in the conversation they are engaging in and actively guides them as they are drafting their replies to avoid further escalation. As a proof of concept for this paradigm, we design an algorithmic tool that provides such proactive information directly to users, and conduct a user study in a popular discussion platform. Through a mixed methods approach combining surveys with a randomized controlled experiment, we uncover qualitative and quantitative insights regarding how the participants utilize and react to this information. Most participants report finding this proactive paradigm valuable, noting that it helps them to identify tension that they may have otherwise missed and prompts them to further reflect on their own replies and to revise them. These effects are corroborated by a comparison of how the participants draft their reply when our tool warns them that their conversation is at risk of derailing into uncivil behavior versus in a control condition where the tool is disabled. These preliminary findings highlight the potential of this user-centered paradigm and point to concrete directions for future implementations.

在数字治疗干预的背景下，例如互联网交付的认知行为治疗（ICBT）用于治疗抑郁和焦虑，广泛的研究表明，人类支持者或教练的参与如何协助接受治疗的人，改善用户参与治疗并导致更有效的健康结果而不是不受支持的干预措施。该研究旨在最大限度地提高这一人类支持的影响和结果，研究了通过AI和机器学习领域（ML）领域的最新进展提供的新机遇如何有助于有效地支持ICBT支持者的工作实践。本文报告了采访研究的详细调查结果，与15个ICBT支持者加深了解其现有的工作实践和信息需求，旨在有意义地向抑郁和焦虑治疗的背景下提供有用，可实现的ML申请。分析贡献（1）一组六个主题，总结了ICBT支持者在为其精神卫生客户提供有效，个性化反馈方面的策略和挑战;并回应这些学习，（2）对于ML方法如何帮助支持和解决挑战和信息需求，为每个主题提供具体机会。它依赖于在支持者LED客户审查实践中引入新的机器生成的数据见解的潜在社会，情感和务实含义的思考。

最近十年表明，人们对机器人作为福祉教练的兴趣越来越大。但是，尚未提出针对机器人设计作为促进心理健康的教练的凝聚力和全面的准则。本文详细介绍了基于基于扎根理论方法的定性荟萃分析的设计和道德建议，该方法是通过三项以用户为中心的涉及机器人福祉教练的三个不同的以用户为中心进行的，即：（1）与参与性设计研究一起进行的。 11名参与者由两位潜在用户组成，他们与人类教练一起参加了简短的专注于解决方案的实践研究，以及不同学科的教练，（2）半结构化的个人访谈数据，这些数据来自20名参加积极心理学干预研究的参与者借助机器人福祉教练胡椒，（3）与3名积极心理学研究的参与者以及2名相关的福祉教练进行了一项参与式设计研究。在进行主题分析和定性荟萃分析之后，我们将收集到收敛性和不同主题的数据整理在一起，并从这些结果中提炼了一套设计准则和道德考虑。我们的发现可以在设计机器人心理福祉教练时考虑到关键方面的关键方面。

在线众包平台使对算法输出进行评估变得容易，并提出诸如“哪个图像更好，A或B？”之类的问题的调查，在视觉和图形研究论文中的这些“用户研究”的扩散导致了增加匆忙进行的研究充其量是草率且无知的，并且可能有害和误导。我们认为，在计算机视觉和图形论文中的用户研究的设计和报告需要更多关注。为了提高从业者的知识并提高用户研究的可信度和可复制性，我们提供了用户体验研究（UXR），人类计算机互动（HCI）和相关领域的方法论的概述。我们讨论了目前在计算机视觉和图形研究中未利用的基础用户研究方法（例如，需要调查），但可以为研究项目提供宝贵的指导。我们为有兴趣探索其他UXR方法的读者提供了进一步的指导。最后，我们描述了研究界的更广泛的开放问题和建议。我们鼓励作者和审稿人都认识到，并非每项研究贡献都需要用户研究，而且根本没有研究比不小心进行的研究更好。

大型语言模型，例如OpenAI的法典和DeepMind的字母，可以生成代码来解决以自然语言表达的各种问题。这项技术已经在至少一项广泛使用的编程编辑器扩展程序中进行了商业化：Github Copilot。在本文中，我们探讨了具有大型语言模型（LLM辅助编程）的编程与程序员协助的先前概念化相似，并且与众不同。我们借鉴了公开可用的经验报告，有关LLM辅助编程以及先前的可用性和设计研究。我们发现，尽管LLM辅助编程通过搜索和重用分享了一些编译，配对编程和编程的属性，但技术可能性和实践经验都存在根本差异。因此，应该将LLM辅助编程视为具有自己独特的属性和挑战的新方法。最后，我们借鉴了用户研究的观察结果，在该观察中，非专家最终用户程序员使用LLM辅助工具来求解电子表格中的数据任务。我们讨论可能出现的问题，并在将大型语言模型应用于最终用户编程时，尤其是对于几乎没有编程专业知识的用户。

To address the widespread problem of uncivil behavior, many online discussion platforms employ human moderators to take action against objectionable content, such as removing it or placing sanctions on its authors. This reactive paradigm of taking action against already-posted antisocial content is currently the most common form of moderation, and has accordingly underpinned many recent efforts at introducing automation into the moderation process. Comparatively less work has been done to understand other moderation paradigms -- such as proactively discouraging the emergence of antisocial behavior rather than reacting to it -- and the role algorithmic support can play in these paradigms. In this work, we investigate such a proactive framework for moderation in a case study of a collaborative setting: Wikipedia Talk Pages. We employ a mixed methods approach, combining qualitative and design components for a holistic analysis. Through interviews with moderators, we find that despite a lack of technical and social support, moderators already engage in a number of proactive moderation behaviors, such as preemptively intervening in conversations to keep them on track. Further, we explore how automation could assist with this existing proactive moderation workflow by building a prototype tool, presenting it to moderators, and examining how the assistance it provides might fit into their workflow. The resulting feedback uncovers both strengths and drawbacks of the prototype tool and suggests concrete steps towards further developing such assisting technology so it can most effectively support moderators in their existing proactive moderation workflow.

自动源代码摘要是一种任务，它生成有关用于对这些代码实体的理解的方法和类别的用于方法和类的总结信息。已经提出了多种方法和技术在规范摘要中进行监督和无监督学习，但是，它们主要集中在为一段代码生成摘要。此外，很少有效利用非官方文件。本文提出了一种自动和新的方法，总结了堆栈溢出中讨论的Android API方法，以便我们认为这项研究中的非官方文档。我们的方法将API方法的名称作为输入，并基于该API方法的堆栈溢出讨论生成自然语言摘要。我们已经进行了一项调查，涉及16个Android开发人员，以评估我们自动生成的摘要的质量，并将它们与官方Android文档进行比较。我们的结果表明，虽然开发人员在普通方面找到官方文件更有用的虽然，所产生的摘要也具有竞争力，特别是用于提供实施细节，并且可以用作指导软件开发和维护任务中开发人员的补充来源。

自动摘要方法是有效的，但可能患有低质量。相比之下，手动摘要很昂贵，但质量更高。人类和人工智能可以协作以提高总结性能吗？在类似的文本生成任务（例如机器翻译）中，人类AI合作的形式是“后编辑” AI生成的文本，可减少人类的工作量并提高AI输出的质量。因此，我们探讨了邮政编辑是否提供文本摘要中的优势。具体来说，我们对72名参与者进行了实验，将提供的后编辑摘要与手动摘要进行了摘要，以摘要质量，人为效率和用户在正式新闻（XSUM新闻）和非正式（REDDIT帖子）文本方面进行了比较。这项研究对何时编辑的文本摘要提供了宝贵的见解：在某些情况下（例如，何时参与者缺乏领域知识），但在其他情况下却没有帮助（例如，何时提供的摘要包括不准确的信息）。参与者的不同编辑策略和援助需求为未来的人类摘要系统提供了影响。

使用计算笔记本（例如，Jupyter Notebook），数据科学家根据他们的先前经验和外部知识（如在线示例）合理化他们的探索性数据分析（EDA）。对于缺乏关于数据集或问题的具体了解的新手或数据科学家，有效地获得和理解外部信息对于执行EDA至关重要。本文介绍了eDassistant，一个jupyterlab扩展，支持EDA的原位搜索示例笔记本电脑和有用的API的推荐，由搜索结果的新颖交互式可视化供电。代码搜索和推荐是由最先进的机器学习模型启用的，培训在线收集的EDA笔记本电脑的大型语料库。进行用户学习，以调查埃迪卡斯特和数据科学家的当前实践（即，使用外部搜索引擎）。结果证明了埃迪斯坦特的有效性和有用性，与会者赞赏其对EDA的顺利和环境支持。我们还报告了有关代码推荐工具的几种设计意义。

随着大型语言模型的出现，抽象性摘要的方法取得了长足的进步，从而在应用程序中使用了帮助知识工人处理笨拙的文档收集的潜力。一个这样的环境是民权诉讼交换所（CRLC）（https://clearinghouse.net），其中发布了有关大规模民权诉讼，服务律师，学者和公众的信息。如今，CRLC中的摘要需要对律师和法律专业的学生进行广泛的培训，这些律师和法律专业的学生花费数小时了解多个相关文件，以便产生重要事件和结果的高质量摘要。在这种持续的现实世界摘要工作的激励下，我们引入了Multi-iplesum，这是由正在进行的CRLC写作中绘制的9,280个专家作者的摘要集。鉴于源文档的长度，多文章介绍了一个具有挑战性的多文档摘要任务，通常每个情况超过200页。此外，多胎sum与其多个目标摘要中的其他数据集不同，每个数据集都处于不同的粒度（从一句“极端”摘要到超过五百个单词的多段落叙述）。我们提供了广泛的分析，表明，尽管培训数据（遵守严格的内容和样式准则）中的摘要很高，但最新的摘要模型在此任务上的表现较差。我们发布了多体式的摘要方法，以及促进应用程序的开发，以协助CRLC的任务https://multilexsum.github.io。

数据对于机器学习（ML）模型的开发和评估至关重要。但是，在部署所得模型时，使用有问题或不适当的数据集可能会造成危害。为了通过对数据集进行更故意的反思和创建过程的透明度来鼓励负责任的练习，研究人员和从业人员已开始倡导增加数据文档，并提出了几个数据文档框架。但是，几乎没有研究这些数据文档框架是否满足创建和消费数据集的ML从业者的需求。为了解决这一差距，我们着手了解ML从业人员的数据文档感知，需求，挑战和Desiderata，目的是推导设计要求，以便为将来的数据文档框架提供信息。我们对一家大型国际技术公司的14名ML从业者进行了一系列半结构化访谈。我们让他们回答从数据集的数据表中提取的问题列表（Gebru，2021）。我们的发现表明，目前的数据文档方法在很大程度上是临时的，而且本质上是近视的。参与者表达了对数据文档框架的需求，可以适应其上下文，并将其集成到现有的工具和工作流程中，并尽可能自动化。尽管事实上，数据文档框架通常是从负责人的AI的角度出发的，但参与者并未在他们被要求回答的问题与负责的AI含义之间建立联系。此外，参与者通常会在数据集消费者的需求中优先考虑，并提供了不熟悉其数据集可能需要知道的信息。基于这些发现，我们为将来的数据文档框架得出了七个设计要求。

深度学习的最新进展，尤其是编码器架构的发明，已大大改善了抽象性摘要系统的性能。尽管大多数研究都集中在书面文件上，但我们观察到过去几年对对话和多方对话的总结越来越兴趣。一个可以可靠地将人类对话的音频或笔录转换为删节版本的系统，该版本在讨论中最重要的一点上可以在各种现实世界中，从商务会议到医疗咨询再到客户都有价值服务电话。本文着重于多党会议的抽象性摘要，对与此任务相关的挑战，数据集和系统进行了调查，并讨论了未来研究的有希望的方向。

Recent developments in natural language generation (NLG) using neural language models have brought us closer than ever to the goal of building AI-powered creative writing tools. However, most prior work on human-AI collaboration in the creative writing domain has evaluated new systems with amateur writers, typically in contrived user studies of limited scope. In this work, we commissioned 13 professional, published writers from a diverse set of creative writing backgrounds to craft stories using Wordcraft, a text editor with built-in AI-powered writing assistance tools. Using interviews and participant journals, we discuss the potential of NLG to have significant impact in the creative writing domain--especially with respect to brainstorming, generation of story details, world-building, and research assistance. Experienced writers, more so than amateurs, typically have well-developed systems and methodologies for writing, as well as distinctive voices and target audiences. Our work highlights the challenges in building for these writers; NLG technologies struggle to preserve style and authorial voice, and they lack deep understanding of story contents. In order for AI-powered writing assistants to realize their full potential, it is essential that they take into account the diverse goals and expertise of human writers.

在公共危机时期，寻求信息对于人们的自我保健和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验理解和技术解决方案，以促进受影响地区的家庭公民寻求信息。但是，建立有限的知识是为了支持需要在其东道国发生危机的国际移民。当前的论文对居住在日本和美国（n = 14）的两名中国移民（n = 14）进行了访谈研究。参与者反思了他们在共同大流行期间寻求经验的信息。反思补充了两周的自我追踪，参与者保持了相关信息寻求实践的记录。我们的数据表明，参与者经常绕开语言绕道，或访问普通话资源以获取有关其东道国疫情爆发的信息。他们还进行了战略性利用普通话信息，以进行选择性阅读，交叉检查以及对日语或英语的共同信息的上下文化解释。尽管这种做法增强了参与者对共同相关信息收集和感官的有效性，但他们有时会通过有时认识的方式使人们处于不利地位。此外，参与者缺乏对审查以移民为导向的信息的认识或偏爱，尽管该信息可用，这些信息是由东道国公共当局发布的。在这些发现的基础上，我们讨论了改善国际移民在非本地语言和文化环境中寻求共同相关信息的解决方案。我们主张包容性危机基础设施，这些基础设施将吸引以当地语言流利程度，信息素养和利用公共服务的经验的不同水平的人们。

The text-to-image model Stable Diffusion has recently become very popular. Only weeks after its open source release, millions are experimenting with image generation. This is due to its ease of use, since all it takes is a brief description of the desired image to "prompt" the generative model. Rarely do the images generated for a new prompt immediately meet the user's expectations. Usually, an iterative refinement of the prompt ("prompt engineering") is necessary for satisfying images. As a new perspective, we recast image prompt engineering as interactive image retrieval - on an "infinite index". Thereby, a prompt corresponds to a query and prompt engineering to query refinement. Selected image-prompt pairs allow direct relevance feedback, as the model can modify an image for the refined prompt. This is a form of one-sided interactive retrieval, where the initiative is on the user side, whereas the server side remains stateless. In light of an extensive literature review, we develop these parallels in detail and apply the findings to a case study of a creative search task on such a model. We note that the uncertainty in searching an infinite index is virtually never-ending. We also discuss future research opportunities related to retrieval models specialized for generative models and interactive generative image retrieval. The application of IR technology, such as query reformulation and relevance feedback, will contribute to improved workflows when using generative models, while the notion of an infinite index raises new challenges in IR research.

深层生成模型有可能从根本上改变我们创建高保真数字内容的方式，但通常很难控制。提示生成模型是一个有希望的最新发展，原则上，最终用户可以创造性地利用零击和几乎没有学习的学习来将新任务分配给AI Ad-Hoc，只需将其写下即可。但是，对于大多数最终用户而言，编写有效提示目前主要是试验和错误过程。为了解决这个问题，我们讨论了使用促使人类互动的新范式的交互式创意应用程序的关键机会和挑战。根据我们的分析，我们为支持提示的用户界面提出了四个设计目标。我们用混凝土UI设计草图说明了这些内容，重点是创意写作的用例。HCI和AI的研究社区可以将这些作为起点，以开发足够的用户界面，以供能够零和少数学习的模型。