ستساعدك المقالة التالية: يقترح بحث الذكاء الاصطناعي هذا إطارًا لنمذجة تفاعلات المستخدم مع LLMs باستخدام مراحل عمل نورمان السبع
تم التحقيق على نطاق واسع في أدوات الكتابة الذكية للعديد من أهداف وأنشطة الكتابة المختلفة. كان تركيز التطورات الحديثة في مساعدي الكتابة على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ، والتي تمكن الأفراد من إنتاج المواد استجابةً للمطالبة من خلال توفير الغرض منها. تبرز التطورات المهمة في LLMs مثل ChatGPT واستخدامها في المنتجات الشائعة إمكاناتها كمساعدين في الكتابة. ومع ذلك ، فإن الواجهة بين الإنسان والحاسوب مع هؤلاء المساعدين تكشف عن مشكلات كبيرة في قابلية الاستخدام ، بما في ذلك التماسك والطلاقة في إخراج النموذج ، والجدارة بالثقة ، وملكية المواد التي تم إنشاؤها ، وإمكانية التنبؤ بأداء النموذج.
بينما تمت دراسة بعض المكونات التفاعلية لمساعدي الكتابة في منشورات سابقة ، لا يزال هناك محاولة مركزة لتلبية أهداف الكتابة الشاملة والتعامل مع تفاعلاتهم من منظور قابلية الاستخدام. غالبًا ما تؤدي هذه المشكلات إلى احتياج المستخدمين إلى المساعدة في استخدام الأدوات بنجاح لتحقيق أهداف كتابتهم وأحيانًا تؤدي إلى استسلام المستخدمين تمامًا. يقوم باحثون من جامعة ماكجيل وجامعة مونتريال بفحص تصميم الواجهة لمساعدي الكتابة الأذكياء المدعومين من LLM ، مع التركيز على الأنشطة البشرية واستخلاص التأثير من الأبحاث السابقة وأدبيات التصميم. يقترحون أيضًا استخدام مراحل العمل السبعة لنورمان كنموذج تصميم لمساعدي الكتابة الذكية المدعومين من LLM وتحليل آثار قابلية الاستخدام.
كثيرًا ما يستخدم النموذج المعرفي الدوري المعروف باسم مراحل نورمان السبعة للعمل لفهم عمليات تفكير المستخدمين والأنشطة البدنية المرتبطة بها. يتم استخدامه بشكل أساسي للإبلاغ عن تصميم واجهة النظام. خطوات العمل السبع هي (أ) تطوير الهدف ، (ب) الخطة ، (ج) التحديد ، (د) الأداء ، (هـ) الإدراك ، (و) التفسير ، (ز) المقارنة ، كما هو موضح في الشكل 1. التخطيط وتشكل المراحل وتحديدها وتنفيذها مرحلة تنفيذ التفاعل ، وتشكل مرحلة التقييم من إدراك وتفسير ومقارنة المراحل. تعتمد تفاعلات المستخدم على نموذج عقلي للنظام الذي طوره من افتراضات سابقة. يؤكدون أن هذا النموذج يتيح إنشاء وتقييم واجهات تسهل التفاعلات الدقيقة مع LLMs في مراحل مختلفة.
يقترحون أن المساعدة الكتابية الفعالة القائمة على LLM يجب أن تجيب على الأسئلة ذات الصلة بالمراحل المختلفة لإبلاغ التصميم وإعطاء المستخدم المهارات الأساسية. يقدمون مثالًا تأثر بشدة بجهودهم الأولية لاستخدام OpenAI’s Codex لكتابة برامج تعليمية لتوضيح وجهة نظرهم بشكل أكبر. في تفاعل نموذجي ، يبدأ المستخدم بتحديد هدف أساسي ، مثل إنشاء درس حول كيفية استخدام matplotlib لرسم نقاط البيانات. ثم يقومون بتقسيم الهدف إلى مكونات يمكن التحكم فيها لمساعدتهم على تحديد كيفية الاقتراب من المساعد الكتابي.
يمكن تقسيم الهدف الرئيسي ، على سبيل المثال ، إلى ثلاثة أهداف فرعية:
- تأليف أقسام البرنامج التعليمي
- توفير التعليمات المناسبة لتركيب المكتبة في سياقات مختلفة
- إنتاج وشرح مقتطفات التعليمات البرمجية
- زيادة سهولة قراءة البرنامج التعليمي
على الرغم من أنه يحتوي على نطاق أضيق ويمكن أن يأتي بعد عدة دورات من إطار العمل ، يمكن أيضًا اعتبار كل خطوة في هذا الموقف هدفًا فرعيًا. عندما يطلب العملاء المساعدة من مساعد الكتابة ، غالبًا ما يصفون طلباتهم ثم يكملونها عبر الواجهة ، على سبيل المثال ، “اكتب مقتطفًا من التعليمات البرمجية لرسم مخطط مبعثر باستخدام matplotlib مع إعطاء نقاط البيانات في قائمة Python وتقديم شرح عن شفرة.”
يمكن أن تتضمن مرحلة الأداء إمكانيات واجهة مختلفة لتغيير المطالبات وتحديثها ، بينما قد تحتوي المرحلة المحددة على أنظمة للتوصية بمطالبات بديلة للنموذج. تتأثر مرحلة التنفيذ بالنماذج المفاهيمية السابقة للمستخدمين ووظائفهم وخبراتهم في المجال وكلاهما. عندما ينتج مساعد الكتابة مخرجات ، يقرأ المستخدم ويفهم ويضبط النماذج العقلية الموجودة مسبقًا بعد معرفته ومهارته. على سبيل المثال ، يمكن لمستخدم لديه خبرة كبيرة مع matplotlib أن يكون قادرًا بشكل أفضل على اكتشاف أي مواد أو أخطاء غير متوقعة في الكود الناتج. بالإضافة إلى ذلك ، قد يكون مطلوبًا تشغيل أي اختبارات وحدة حالية أو تنفيذ مقتطف الشفرة المنتج في IDE لمقارنة النتائج بالموارد في سياقات أخرى.
وهم يؤكدون أن تطبيق مراحل نورمان السبع للعمل كنموذج للتحقيق في سلوك المستخدم باستخدام أدوات الكتابة المستندة إلى LLM يمكن أن يوفر أساسًا مفيدًا لتحقيق وتصميم التفاعلات الدقيقة خلال مراحل صياغة الهدف وتنفيذه وتقييمه. من الممكن تحديد التفاعلات المهمة وتوجيه تصميم مساعد الكتابة للمساعدة في عمل إنشاء البرامج التعليمية من خلال طرح أسئلة ذات صلة بكل خطوة. من الممكن حل مشكلات استخدام معينة في تصميم أدوات الكتابة المستندة إلى LLM من خلال تحليل الأجهزة وميزاتها عبر أبعاد تصميم التفاعل التي حددها إطار العمل. بشكل أكثر طموحًا ، يشيرون إلى مجالات الدراسة غير المدروسة في تفاعلات الإنسان مع LLM ، مثل التوافق مع تفضيلات المستخدم ، وتصميم محفزات فعالة ، وإمكانية شرح مخرجات النموذج وقابليتها للتفسير.
