谷歌研究团队与合作者研发出了一种由大语言模型驱动的用户界面SpeakFaster，解决了渐冻症等运动障碍患者进行日常沟通的问题。这类病症患者面临着巨大的交流障碍，现有辅助沟通设备虽能提供一定支持，但频繁的按键操作容易导致眼疲劳，严重阻碍了患者自然流畅的对话和充分表达自我。SpeakFaster利用经过微调的LLM和对话语境，以极高的准确率将高度缩略的英文文本扩展为完整短语，大幅减少了眼动打字操作的按键次数，提高了文本输入速度。

SpeakFaster用户界面设计专门针对缩写文本输入而优化，确保用户始终能够传达他们想要的信息。
研究团队开发了一个包含三个路径的UI，即仅首字母AE、KeywordAE和FillMask，以支持完整的缩写文本输入体验。
当用户使用SpeakFaster时，首先输入单词的首字母，然后LLM根据这些首字母和对话上下文预测整个短语。
如果所需短语不在初始预测中，用户可以通过拼出关键词或选择替代词来优化预测。
这种方法大大减少了按键次数，从而提高了沟通速度。

为评估SpeakFaster界面的效果，研究团队开展了模拟实验和用户研究。
模拟实验表明，SpeakFaster在提供5个最佳短语选项的情况下表现最佳，并且对话上下文对于LLM的预测能力至关重要。
在用户研究中，结果显示SpeakFaster为ALS眼动用户和非AAC参与者提供了大量的按键动作节省，并且显著提高了打字速度。
虽然与非AAC用户相比，ALS眼动用户在使用SpeakFaster时最初的学习曲线略慢，但只需15个练习对话就能达到舒适的打字速度。

目前的研究还存在一些局限，如模型语言单一、短语长度受限、服务成本高昂以及研究样本量较少等。
尽管如此，AI已经在改善残障人士生活方面展现出独特优势。
除了SpeakFaster，还有其他基于AI的项目致力于改善听力或语言障碍者的交流能力、帮助行动受限者如中风患者或听力丧失老人进行交流等。

随着AI技术的不断发展，我们相信它将进一步改善残障人士的生活。
从基于AI的智能手套到脑机接口技术，再到VoiceEngine模型以及机器人学习控制策略的新方法，这些创新都在为残障人士带来福音。
我们期待着AI在改善残障人士生活质量方面的更多突破和应用。

SpeakFaster提供了一种基于人工智能的方法，将大语言模型与专为缩写文本输入而设计的用户界面结合，帮助渐冻症等运动障碍患者更准确、更高效地交流。
这一技术的出现为这些患者带来了福音，让他们能够更充分地参与对话，提高独立性、社会参与度、自我表达能力和生活质量。
随着AI技术的不断进步，我们期待看到更多类似的应用在改善残障人士的生活方面发挥作用。

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