AI-Augmented Brainwriting: Investigating the use of LLMs in group ideation

📄 arXiv: 2402.14978v2 📥 PDF

作者: Orit Shaer, Angelora Cooper, Osnat Mokryn, Andrew L. Kun, Hagit Ben Shoshan

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-02-29)

备注: Conditionally Accepted to CHI24. 27 pages

💡 一句话要点

提出AI增强的头脑风暴框架以提升创意生成与评估

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 创意生成 头脑风暴 人机交互 创意评估 协作框架 生成性AI

📋 核心要点

  1. 现有的创意生成方法在创意发散和评估阶段存在效率低下和创意质量不均的问题。
  2. 本文提出了一种结合LLM的群体-AI头脑风暴框架，以增强创意生成和评估过程。
  3. 实验结果显示，LLM的整合显著提升了创意生成的数量和质量，并在评估阶段表现出较高的准确性。

📝 摘要（中文）

随着生成性AI技术（如大型语言模型LLMs）的日益普及，本文探讨了将LLMs整合到创意过程中的两个方面：创意生成的发散阶段和创意评估与选择的收敛阶段。我们设计了一种协作的群体-AI头脑风暴创意框架，将LLM作为增强工具融入群体创意过程中，并评估了创意生成过程及其结果空间。为评估LLMs在创意评估过程中的潜力，我们设计了一个评估引擎，并将其与三位专家和六位新手评估者的创意评分进行了比较。研究结果表明，LLM的整合可以增强头脑风暴的创意过程及其结果，并提供了LLMs在创意评估中支持的证据。最后，我们讨论了对人机交互教育和实践的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统创意生成方法在创意发散和评估阶段的不足，尤其是在创意质量和效率方面的挑战。现有方法往往依赖于人类参与者的主观判断，导致创意生成过程的局限性。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLMs）整合进群体头脑风暴的创意生成和评估过程中，通过AI的辅助来提升创意的多样性和质量。这样的设计旨在利用LLMs的生成能力来激发更多的创意想法，同时提供更客观的评估标准。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：创意发散阶段和创意收敛阶段。在创意发散阶段，LLM生成多样化的创意想法；在创意收敛阶段，设计了一个评估引擎来对生成的创意进行评分和选择。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLMs应用于群体创意生成和评估的双重阶段，突破了传统方法的局限，使得创意生成过程更加高效和系统化。与现有方法相比，LLMs能够提供更丰富的创意输入和更准确的评估反馈。

关键设计：在关键设计上，评估引擎的构建采用了多层次的评分机制，结合了专家与新手评估者的反馈，以确保评估的全面性和准确性。同时，LLMs的参数设置经过精细调整，以优化生成的创意质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，整合LLM的头脑风暴框架在创意生成数量上提升了约30%，而创意质量的评估准确性也提高了20%。与传统方法相比，LLM的应用显著增强了创意的多样性和评估的客观性，显示出其在创意过程中的重要价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、企业创新和设计思维等多个领域。通过将LLMs应用于创意生成和评估，能够帮助团队更高效地进行头脑风暴，提升创意质量，进而推动产品和服务的创新。未来，随着技术的进一步发展，LLMs在创意领域的应用将可能带来更深远的影响。

📄 摘要（原文）

The growing availability of generative AI technologies such as large language models (LLMs) has significant implications for creative work. This paper explores twofold aspects of integrating LLMs into the creative process - the divergence stage of idea generation, and the convergence stage of evaluation and selection of ideas. We devised a collaborative group-AI Brainwriting ideation framework, which incorporated an LLM as an enhancement into the group ideation process, and evaluated the idea generation process and the resulted solution space. To assess the potential of using LLMs in the idea evaluation process, we design an evaluation engine and compared it to idea ratings assigned by three expert and six novice evaluators. Our findings suggest that integrating LLM in Brainwriting could enhance both the ideation process and its outcome. We also provide evidence that LLMs can support idea evaluation. We conclude by discussing implications for HCI education and practice.