探索人类与生成性人工智能的共创过程

在这篇文章中，我们深入探讨了使用学习-使用-评估 (LUA) 框架来理解人类与生成性人工智能（GenAI）之间的共创过程。😎

学习：掌握GenAI的能力

• 资源丰富：大部分参与者发现，在线学习资源如课程、教程以及社区论坛等显著增加，帮助用户理解和使用GenAI。
• 资源稀缺：然而，一些参与者指出，识别真正有价值的信息仍然是个挑战，质量参差不齐的学习资源层出不穷。

使用：将GenAI融入创意工作流程

• 效率提升：GenAI能够有效提高工作效率，并激发人类的创造力，重新塑造创意产业的工作流程。
• 工具选择：用户需要选择适合的工具，并开发个性化的提示策略，但面临可控性限制与缺乏定制化的挑战。

评估：审视GenAI的输出

• 新创造力形式：GenAI生成的内容展现出结构化、多样化且精致的新形式，拓宽了创作的边界。
• 隐私与合规性：在内容创造中，用户需关注关于作者披露、法规合规性及可信度等问题，必须提供透明度并手动核实信息。

研究发现

本研究揭示了以下关键发现：

1. 前景：GenAI极大促进了人类专业知识与AI能力的共创，深刻影响了创意行业。
2. 挑战：用户在资源可用性、工具使用和合规性上面临复杂性与不确定性。
3. 策略：为应对这些挑战，用户积极采用策略，通过持续学习与实验提升GenAI应用效果。

结论

本文通过LUA框架，探索了用户如何在实际环境中利用GenAI技术的互动。他们在动态的共创过程中面对挑战，并积极克服困难。此研究强调人类与AI之间的复杂关系，同时也为未来的GenAI工具设计和研究提供了有益的建议。🌍

话题标签

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