AI Assistants Boost Beginners More Than Experts, Study Shows Correlation

There once was an AI named Chat who was really good at repeating back information it already knew. One day, Chat was given to some office workers [1] to help them with their jobs. Some of the workers were experts at their jobs, while others were still learning.  


At first, Chat helped all the workers get more work done faster - even the experts! But soon, the experts noticed something funny. The workers who were still learning got way MORE help from Chat. The new workers improved a lot using Chat, doing their work faster and better than ever before!   


The experts wondered why Chat didn't help them as much. That's when they realized - that Chat is an expert at repeating back facts but can't come up with brand new ideas. So, for workers who already knew those facts, Chat didn't offer them that much new help. But for newer workers still learning those basics, Chat was able to teach them so much more!


This shows a correlation - as in, two things that relate to each other and change together. The more expert a worker already was, the less helpful Chat was for them. But for newer workers, Chat could help them almost as much as the experts! It's because of their different starting points. Chat has a limit to how expert it can be. So, the closer a worker already was to Chat's expertise, the less new stuff Chat offered them.


The experts and newbies improved at different rates thanks to Chat. Their own expertise compared to Chat's matters for how much more they can learn. That connection in how much they improve is the correlation!


The SDTEST® gives clues to someone's motivational values. However, additional polls can provide more pieces of the puzzle.


Imagine also giving an "A.I. and the end of civilization" poll. It asks people to rate at the agree or disagree level. 


Now imagine 100 people who took both tests. You could match up each person's SDTEST® colors with their rated answers about the danger of AI.


Comparing tests gives an expanded picture of values in action. More puzzle pieces make the whole image more apparent!


Multiple tests can work together, like colors blending on a palette. Other polls reveal what engages your values, like what is the perception of the danger of AI. Combined, they paint a richer picture of what motivates our thoughts and deeds.


Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll “A.I. and the end of civilization“. The full results of the poll are available for free in the FAQ section after login or registration.


कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सभ्यता का अंत

देश
भाषा: हिन्दी
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पुनर्गणना
सहसंबंध गुणांक का महत्वपूर्ण मान
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0874
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0874
गैर -सामान्य वितरण, स्पीयरमैन द्वारा r = 0.0039
वितरणसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्य
सभी प्रश्न
सभी प्रश्न
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 1-
कमजोर सकारात्मक
0.0647
कमजोर नकारात्मक
-0.0402
कमजोर सकारात्मक
0.1238
कमजोर नकारात्मक
-0.1305
कमजोर सकारात्मक
0.0097
कमजोर नकारात्मक
-0.0535
कमजोर सकारात्मक
0.0344
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0497
कमजोर सकारात्मक
0.0373
कमजोर सकारात्मक
0.0295
कमजोर नकारात्मक
-0.0054
कमजोर नकारात्मक
-0.0046
कमजोर नकारात्मक
-0.0176
कमजोर नकारात्मक
-0.0596
Answer 2-
कमजोर नकारात्मक
-0.0307
कमजोर नकारात्मक
-0.0330
कमजोर सकारात्मक
0.0063
कमजोर सकारात्मक
0.0822
कमजोर नकारात्मक
-0.0127
कमजोर नकारात्मक
-0.0159
कमजोर नकारात्मक
-0.0149
Answer 3-
कमजोर नकारात्मक
-0.0069
कमजोर सकारात्मक
0.0432
कमजोर सकारात्मक
0.0293
कमजोर नकारात्मक
-0.0238
कमजोर नकारात्मक
-0.0470
कमजोर नकारात्मक
-0.0193
कमजोर सकारात्मक
0.0315
Answer 4-
कमजोर सकारात्मक
0.0069
कमजोर नकारात्मक
-0.0237
कमजोर नकारात्मक
-0.0152
कमजोर सकारात्मक
0.0131
कमजोर नकारात्मक
-0.0018
कमजोर सकारात्मक
0.0608
कमजोर नकारात्मक
-0.0308
Answer 5-
कमजोर नकारात्मक
-0.0388
कमजोर नकारात्मक
-0.0576
कमजोर नकारात्मक
-0.1067
कमजोर सकारात्मक
0.0816
कमजोर सकारात्मक
0.0191
कमजोर सकारात्मक
0.0491
कमजोर सकारात्मक
0.0162
Answer 6-
कमजोर नकारात्मक
-0.0360
कमजोर सकारात्मक
0.0619
कमजोर नकारात्मक
-0.0510
कमजोर नकारात्मक
-0.0486
कमजोर सकारात्मक
0.0403
कमजोर सकारात्मक
0.0061
कमजोर सकारात्मक
0.0322
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 7-
कमजोर सकारात्मक
0.0254
कमजोर सकारात्मक
0.0424
कमजोर सकारात्मक
0.1084
कमजोर सकारात्मक
0.0601
कमजोर नकारात्मक
-0.0356
कमजोर नकारात्मक
-0.1149
कमजोर नकारात्मक
-0.0695
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0118
कमजोर नकारात्मक
-0.0446
कमजोर नकारात्मक
-0.0559
कमजोर सकारात्मक
0.0325
कमजोर सकारात्मक
0.0961
कमजोर नकारात्मक
-0.0228
कमजोर नकारात्मक
-0.0252
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0535
कमजोर नकारात्मक
-0.0376
कमजोर नकारात्मक
-0.0089
कमजोर नकारात्मक
-0.0281
कमजोर नकारात्मक
-0.0308
कमजोर सकारात्मक
0.0262
कमजोर सकारात्मक
0.0309
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0157
कमजोर सकारात्मक
0.0103
कमजोर नकारात्मक
-0.0089
कमजोर नकारात्मक
-0.0482
कमजोर सकारात्मक
0.0039
कमजोर सकारात्मक
0.0010
कमजोर सकारात्मक
0.0318
Answer 10-
कमजोर नकारात्मक
-0.0377
कमजोर सकारात्मक
0.0444
कमजोर सकारात्मक
0.0304
कमजोर सकारात्मक
0.0435
कमजोर नकारात्मक
-0.0755
कमजोर सकारात्मक
0.0475
कमजोर नकारात्मक
-0.0432
Answer 11-
कमजोर नकारात्मक
-0.1232
कमजोर नकारात्मक
-0.0353
कमजोर नकारात्मक
-0.0230
कमजोर सकारात्मक
0.0330
कमजोर नकारात्मक
-0.0105
कमजोर सकारात्मक
0.0883
कमजोर सकारात्मक
0.0191
Answer 12-
कमजोर सकारात्मक
0.0124
कमजोर सकारात्मक
0.0425
कमजोर नकारात्मक
-0.0572
कमजोर नकारात्मक
-0.1125
कमजोर सकारात्मक
0.0256
कमजोर सकारात्मक
0.0326
कमजोर सकारात्मक
0.0763


एमएस एक्सेल में निर्यात करें
यह कार्यक्षमता आपके अपने VUCA चुनावों में उपलब्ध होगी
ठीक



[1] https://www.ft.com/content/b2928076-5c52-43e9-8872-08fda2aa2fcf


2023.11.27
वेलेरी कोसेंको
उत्पाद स्वामी सास पेट प्रोजेक्ट SDTEST®

वैलेरी 1993 में एक सामाजिक शिक्षाशास्त्र-मनोवैज्ञानिक के रूप में योग्य थे और तब से उन्होंने परियोजना प्रबंधन में अपने ज्ञान को लागू किया है।
VALERII ने 2013 में मास्टर डिग्री और प्रोजेक्ट और प्रोग्राम मैनेजर योग्यता प्राप्त की। अपने मास्टर कार्यक्रम के दौरान, वह प्रोजेक्ट रोडमैप (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projectmanagement E. V.) और सर्पिल डायनामिक्स से परिचित हो गए।
Valerii ने विभिन्न सर्पिल डायनेमिक्स परीक्षण किए और SDTest के वर्तमान संस्करण को अनुकूलित करने के लिए अपने ज्ञान और अनुभव का उपयोग किया।
VALERII V.U.C.A की अनिश्चितता की खोज के लेखक हैं। मनोविज्ञान में सर्पिल गतिशीलता और गणितीय आंकड़ों का उपयोग करते हुए अवधारणा, 20 से अधिक अंतर्राष्ट्रीय चुनाव।
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