- Cheng “Chris” Chen氏は、コーチングを受けたユーザーがLLMパワードのチャットボットとのやり取り中にプロンプトをどのように受け止め、関与し、信頼性調整に影響を与えるかを探った。
- Chen氏は、第2回信頼性のある自律システム国際シンポジウム（TAS ’24）で最優秀論文賞を受賞。
- Chen氏は、プロンプトコーチングがユーザーの認識、関与、AIシステムへの信頼に与える影響を調査した共同プロジェクトで認知された。
- Chen氏は、テキストから画像を生成するAIツールに関するプロンプトコーチングの効果を調査した論文を発表。
- Chen氏は、プロンプトを具体化することで、ユーザーの信頼をAIの真の信頼性と一致させる能力を高めることができると述べた。
私の考え：Chen氏の研究は、ユーザーとAIシステムの信頼調整におけるプロンプトコーチングの重要性を示しています。ユーザーとAIの信頼性を高めるために、ユーザーのプロンプト作成をサポートすることが重要であるという示唆があります。