参与式提示：一种以用户为中心的研究方法，用于在知识工作流程中引出人工智能辅助机会
Participatory prompting: a user-centric research method for eliciting AI assistance opportunities in knowledge workflows
AI总结：
本文提出参与式提示方法，结合情境调查与研究者中介的生成模型交互，以引出终端用户在知识工作流程中应用生成式人工智能的机会，并计划用于识别数据分析流程中的编程机会。
摘要：
生成式人工智能，如图像生成模型和大语言模型，有望为终端用户程序员在创意和知识工作流程中提供巨大价值。当前的研究方法难以让终端用户参与一种现实的对话，这种对话需在生成式人工智能实际存在的能力、用户工作流程的开放性以及该技术应用的众多机会之间取得平衡。在这篇进行中的工作论文中，我们介绍了参与式提示，一种用于在终端用户工作流程中引出生成式人工智能机会的方法。参与式提示方法结合了情境调查和研究者中介的与生成模型的交互，这有助于研究参与者与生成模型互动，而无需自行开发提示策略。我们讨论了正在进行的一项研究的发展，该研究旨在识别数据分析工作流程中生成式人工智能的终端用户编程机会。
英文摘要：
Generative AI, such as image generation models and large language models, stands to provide tremendous value to end-user programmers in creative and knowledge workflows. Current research methods struggle to engage end-users in a realistic conversation that balances the actually existing capabilities of generative AI with the open-ended nature of user workflows and the many opportunities for the application of this technology. In this work-in-progress paper, we introduce participatory prompting, a method for eliciting opportunities for generative AI in end-user workflows. The participatory prompting method combines a contextual inquiry and a researcher-mediated interaction with a generative model, which helps study participants interact with a generative model without having to develop prompting strategies of their own. We discuss the ongoing development of a study whose aim will be to identify end-user programming opportunities for generative AI in data analysis workflows.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
