TY - GEN
T1 - AI-skriveassistenter og leksikografisk tekstredigering
AU - Køhler Simonsen, Henrik
N1 - Conference code: 16
PY - 2024
Y1 - 2024
N2 - Millioner af mennesker i lige så mange virksomheder og organisationer anvender i stigende grad forskellige teknologier til at automatisere forskellige typer af tekstproduktionsopgaver. Især AI-baserede skriveassistenter, jf. White (2020) vinder indpas, jf. f.eks. Simonsen (2020a, 2020b, 2020c og 2021), Tarp et al (2017), Tarp (2019) og Zandan (2020). Med den stigende anvendelse af disse værktøjer stiger behovet også for en dybere teoretisk forståelse af arbejdsdelingen mellem tekstproducent og kunstig intelligens, jf. f.eks. Wilson & Daugherty (2020), og ikke mindst behovet for forståelse af hvad det betyder for tekstproducenten. Udfordringen ved anvendelse af AI-baserede skriveassistenter er jo, at vi som tekstproducenter på den ene side skal give slip på visse opgaver men på den anden side påtage os nye opgaver. Tekstproducenten skal nu mere end nogensinde revidere og kvalitetssikre den AI-baserede skriveassistents arbejde og output, jf. i øvrigt Simonsen (2020c). Og netop brugernes interaktion med AI-skriveassistenter og deres tilgang til teksteditering diskuteres i denne artikel.Denne artikel diskuterer, hvordan brugere arbejder med AI-skriveassistenter og hvordan brugere editerer og forbedrer den tekst, som AI-skriveassistenten har genereret. Artiklen præsenterer en model for tekstrevision i forbindelse med anvendelse af AI-skriveassistenter og diskuterer, hvilke konsekvenser dette har for leksikografien.Artiklen er baseret på en empirisk undersøgelse, som blev gennemført i foråret 2021. I alt 115 testpersoner blev spurgt om at teste en specifik AI-skriveassistent og 42 professionelle kommunikationseksperter og 28 kommunikationsstuderende deltog i testen. De 70 testpersoner blev først bedt om at producere en tekst på basis af specifikke nøgleord ved hjælp af AI-skriveassistenten Sassbook, jf. Sassbook (2021). Derefter blev de 70 testpersoner bedt om at svare på en række kvantitative og kvalitative spørgsmål i relation til deres oplevelse.Data fra den empiriske undersøgelse tegner et klart billede af, hvordan de 70 testpersoner har interageret med AI-skriveassistenten Sassbook. Data viser også, hvad de 70 testpersoner mener om det at samarbejde med en AI-skriveassistent og ikke mindst, hvordan de har editeret før, under og efter teksten er blevet genereret af AI-skriveassistenten. De mange kvalitative udsagn fra de 70 testpersoner viser endvidere, at brugerne i stor udstrækning har redigeret både nøgleord, proces og tekstresultatet. Samtidig synes data også at vise, at flertallet af de 70 testpersoner rent faktisk var positive over for at arbejde med en AI-skriveassistent.På basis af disse empiriske indsigter præsenteres en ny teoretisk model for editering i forbindelse med anvendelse af AI-skriveassistenter. Modellen viser, at brugere skal fokusere på både præ-editering, per-editering samt post-editering. Endelig præsenteres en række teoretiske overvejelser om, hvilken rolle leksikografi kan spille i denne nye editeringsvirkelighed.
AB - Millioner af mennesker i lige så mange virksomheder og organisationer anvender i stigende grad forskellige teknologier til at automatisere forskellige typer af tekstproduktionsopgaver. Især AI-baserede skriveassistenter, jf. White (2020) vinder indpas, jf. f.eks. Simonsen (2020a, 2020b, 2020c og 2021), Tarp et al (2017), Tarp (2019) og Zandan (2020). Med den stigende anvendelse af disse værktøjer stiger behovet også for en dybere teoretisk forståelse af arbejdsdelingen mellem tekstproducent og kunstig intelligens, jf. f.eks. Wilson & Daugherty (2020), og ikke mindst behovet for forståelse af hvad det betyder for tekstproducenten. Udfordringen ved anvendelse af AI-baserede skriveassistenter er jo, at vi som tekstproducenter på den ene side skal give slip på visse opgaver men på den anden side påtage os nye opgaver. Tekstproducenten skal nu mere end nogensinde revidere og kvalitetssikre den AI-baserede skriveassistents arbejde og output, jf. i øvrigt Simonsen (2020c). Og netop brugernes interaktion med AI-skriveassistenter og deres tilgang til teksteditering diskuteres i denne artikel.Denne artikel diskuterer, hvordan brugere arbejder med AI-skriveassistenter og hvordan brugere editerer og forbedrer den tekst, som AI-skriveassistenten har genereret. Artiklen præsenterer en model for tekstrevision i forbindelse med anvendelse af AI-skriveassistenter og diskuterer, hvilke konsekvenser dette har for leksikografien.Artiklen er baseret på en empirisk undersøgelse, som blev gennemført i foråret 2021. I alt 115 testpersoner blev spurgt om at teste en specifik AI-skriveassistent og 42 professionelle kommunikationseksperter og 28 kommunikationsstuderende deltog i testen. De 70 testpersoner blev først bedt om at producere en tekst på basis af specifikke nøgleord ved hjælp af AI-skriveassistenten Sassbook, jf. Sassbook (2021). Derefter blev de 70 testpersoner bedt om at svare på en række kvantitative og kvalitative spørgsmål i relation til deres oplevelse.Data fra den empiriske undersøgelse tegner et klart billede af, hvordan de 70 testpersoner har interageret med AI-skriveassistenten Sassbook. Data viser også, hvad de 70 testpersoner mener om det at samarbejde med en AI-skriveassistent og ikke mindst, hvordan de har editeret før, under og efter teksten er blevet genereret af AI-skriveassistenten. De mange kvalitative udsagn fra de 70 testpersoner viser endvidere, at brugerne i stor udstrækning har redigeret både nøgleord, proces og tekstresultatet. Samtidig synes data også at vise, at flertallet af de 70 testpersoner rent faktisk var positive over for at arbejde med en AI-skriveassistent.På basis af disse empiriske indsigter præsenteres en ny teoretisk model for editering i forbindelse med anvendelse af AI-skriveassistenter. Modellen viser, at brugere skal fokusere på både præ-editering, per-editering samt post-editering. Endelig præsenteres en række teoretiske overvejelser om, hvilken rolle leksikografi kan spille i denne nye editeringsvirkelighed.
KW - AI text generator
KW - Text production
KW - Pre-editing
KW - Mid-editing
KW - Post-editing
KW - AI text generator
KW - Text production
KW - Pre-editing
KW - Mid-editing
KW - Post-editing
M3 - Konferencebidrag i proceedings
SN - 9789198679151
T3 - Nordiske Studier i Leksikografi
SP - 321
EP - 333
BT - Rapport från 16:e konferensen om lexikografi i Norden
A2 - Holmer, Louise
A2 - Horn, Greta
A2 - Landqvist, Hans
A2 - Nilsson, Pär
A2 - Nordgren, Eva
A2 - Sköldberg, Emma
PB - Nordisk forening for leksikografi
CY - Lund
T2 - Den 16:e konferensen om lexikografi i Norden
Y2 - 27 April 2022 through 29 April 2022
ER -