Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service Co-Creation with LLM-Based Agents

这项实证研究为有兴趣的服务提供商提供了一个入门，以确定如何将大型语言模型（LLMs）技术集成到他们的从业人员和更广泛的社区中。我们通过CoAGent进行调查，这是一个基于LLM代理的服务共创工具，研究非人工智能专家和人工智能之间的相互学习过程。通过三个阶段的参与式设计过程，我们与来自美国公共图书馆的23名领域专家合作，揭示了将人工智能整合到人类工作流程中的基本挑战。我们的研究结果提供了23个可操作的“与人工智能共创服务的启发式”，强调人类和人工智能之间微妙的共同责任。我们进一步阐述了9个基本的人工智能代理方面，强调所有权、公平待遇和言论自由等基本要素。我们的创新方法通过将人工智能作为关键利益相关者并利用人工智能之间的交互来识别盲点，丰富了参与式设计模型。总的来说，这些见解为服务环境中的协同和道德人工智能共创铺平了道路，为AI共存的劳动力生态系统做好了准备。

探究如何将大型语言模型（LLMs）技术应用于服务提供者的实践中，以及人工智能（AI）和非AI专家之间的相互学习过程

通过使用基于LLM的代理的服务共创工具CoAGent，与23名公共图书馆的领域专家进行三阶段的参与式设计过程，揭示了将AI整合到人类工作流程中的基本挑战，并提供了23个可操作的“与AI共创服务的启发式”和9个基本的AI代理机构方面的例子，强调所有权、公平待遇和言论自由等基本要素

论文采用创新的方法，将AI视为重要的利益攸关方，并利用AI-AI交互来识别盲点；实验设计精细，提供了可操作的启发式和基本的AI代理机构方面的例子，为人工智能和非AI专家之间的协同创作铺平了道路

最近的相关研究包括“人工智能与人类共同创作：从过程到产品”和“人工智能的伦理问题和挑战：一个综述