基于人工智能的感知增强：探索一款用于支持遗传学专业人员的生成式人工智能助手的设计

《ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems》：AI-Enhanced Sensemaking: Exploring the Design of a Generative AI-Based Assistant to Support Genetic Professionals

生成式AI在知识工作中的潜力与挑战研究。通过访谈17名遗传学家和6次共同设计，发现全基因组测序分析中意义建构是核心挑战，可由AI助手支持。研究提出任务分派、交互设计、动态适应三大设计原则，为AI辅助专家决策提供理论框架。

　　

摘要

生成式人工智能（Generative AI）有潜力改变知识工作的方式，但需要进一步的研究来了解知识工作者如何设想使用和与生成式人工智能进行互动。我们研究了开发用于支持领域专家进行知识工作的生成式人工智能工具，探讨了任务分配以及人机交互的设计问题。我们的研究重点在于设计一种生成式人工智能助手，以帮助遗传学专业人士分析全基因组序列（WGS）和其他临床数据，从而辅助诊断罕见疾病。通过对17位遗传学专业人士的访谈，我们发现了WGS分析中当前面临的一些挑战。随后，我们与六位遗传学专业人士进行了共同设计会议，确定了可以通过人工智能助手协助完成的任务以及设计人与人工智能助手交互时需要考虑的因素。根据研究结果，我们发现“意义构建”（sensemaking）既是WGS分析中的一个当前挑战，也是可以通过人工智能辅助完成的过程。我们的研究为理解领域专家在其知识工作中如何与生成式人工智能互动提供了见解，对WGS分析进行了详细的实证研究，并提出了三种设计思路，以利用生成式人工智能来支持领域专家在知识工作中进行意义构建。