Generative Artificial Intelligence-Guided User Studies: An Application for Air Taxi Services

用户研究对于满足用户需求至关重要。在用户研究中，需要构建和招募真实的实验场景和参与者。然而，新兴和不熟悉的研究面临着安全和迭代效率等限制。为了解决这些挑战，本研究利用大型语言模型（LLM）创建生成式AI虚拟场景，以支持用户体验研究。通过招募真实用户来评估这种体验，我们可以收集反馈，从而在早期设计阶段进行快速迭代。空中出租车特别代表了这些挑战，并被选为本研究的案例研究。主要贡献是利用OpenAI的GPT-4模型和AI图像和视频生成器设计了虚拟ATJ。基于LLM生成的脚本，为空中出租车创建了关键视觉效果，并由72名参与者进行了评估。此外，LLM还展示了识别和建议显著提高参与者对空中出租车态度的环境的能力。教育水平和性别显著影响了参与者的态度和对ATJ的满意度。我们的研究证实了生成式AI支持用户研究的能力，为早期设计阶段设计空中出租车用户体验提供了可行的方法和有价值的见解。

使用大型语言模型生成虚拟场景，以支持用户体验研究，旨在解决新兴和不熟悉的研究所面临的安全和效率问题。

使用OpenAI的GPT-4模型和AI图像和视频生成器，设计了一个虚拟空中出租车（ATJ）场景，并通过72名参与者的评估获得反馈，进而快速迭代设计。研究还发现，大型语言模型能够识别和建议能够显著改善参与者态度的环境。

实验设计了一个虚拟空中出租车场景，并通过真实用户的参与获得反馈，证明了使用生成式人工智能支持用户研究的可行性。研究结果还表明，受教育水平和性别显著影响参与者对ATJ的态度和满意度。

相关研究包括使用生成式人工智能支持虚拟现实体验的研究，以及使用大型语言模型生成虚拟场景的研究。