- 論文執筆において、ライターは階層的な執筆目標を考え、議論の説得力を確保し、下書きを通じて計画を改訂・整理する必要がある。
- 大規模言語モデル（LLM）の最近の進歩により、チャットインターフェース（ChatGPTなど）を通じた対話型テキスト生成が可能になった。
- ただし、このアプローチはしばしば暗黙の執筆文脈とユーザーの意図を無視し、ユーザーの制御と自律性を欠き、理解と執筆計画の改訂支援が限定されている。
- これらの課題に対処するため、執筆支援システムVISARを導入し、ライターが執筆文脈内で階層的な目標を考え直し、テキスト編集と視覚プログラミングを通じて議論構造を整理し、議論の刺激的な推奨を通じて説得力を高める。
- VISARは、自動の下書きプロトタイプを使用して執筆計画を探索、実験、検証することができる。
- 制御された実験室研究により、VISARが論文執筆計画プロセスを支援する上での使いやすさと効果が確認された。
考察：新しい執筆支援システムVISARは、従来の対話型テキスト生成アプローチの課題を克服し、執筆計画の改善に役立つ可能性がある。VISARの自動下書きプロトタイプ機能は、ライターがアイデアを探索し、試行し、検証するのに役立つだろう。
元記事: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/arXiv:2304.07810