GATE es un marco de aprendizaje que utiliza modelos lingüísticos para guiar la especificación de tareas e inferir el comportamiento esperado mediante una interacción libre con el usuario basada en el lenguaje. Se ha investigado en tres áreas: verificación de correo electrónico, recomendación de contenido y razonamiento moral. En un experimento preinscrito, descubrimos que los modelos lingüísticos que se les indica que ejecuten GATE, ya sea generando preguntas abiertas o sintetizando casos límite ricos en información, suelen proporcionar indicaciones más informativas que las indicaciones o etiquetas escritas por el usuario. Los usuarios informaron que la guía interactiva de tareas requirió menos esfuerzo en comparación con las indicaciones o etiquetas de ejemplo, y proporcionó consideraciones novedosas que los usuarios inicialmente no habían previsto. Nuestros resultados sugieren que la guía basada en modelos lingüísticos puede ser una herramienta poderosa para alinear los modelos con preferencias y valores humanos complejos.