How different mental models of AI-based writing assistants impact writers’ interactions with them
Notice bibliographique
Résumé
AI-based writing assistants are being integrated into a range of products and platforms. While direct users—who use AI writing assistants for various writing tasks—often get to decide how they integrate these systems in their writing process, the final outcomes (e.g., the writing artifact) will be influenced by the users’ understanding of how these systems work, and by whether their generated output (e.g., suggestions) is accurate and matches their expectations. In this write-up, we examine the types of controls users believe they have—based on their understanding of the system—when using AI-based writing assistants (e.g., getting personalized suggestions) and whether they can effectively use these controls to minimize possible negative outcomes (e.g., poor writing quality). To do so, we examine users’ mental models of writing assistants and how these models affect users’ ability to intervene appropriately. We argue that more work is needed to examine the connection between different mental models and a user’s ability to control these systems to minimize potential negative outcomes. To this end, we discuss an illustrative case study design where participants are asked to use an AI-based writing assistant to write a cover letter. We discuss how the results from this study could help us understand the impact that different mental models have on user reliance on AI-based writing assistants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».