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.


Mesterséges intelligencia és a civilizáció vége

Ország
Nyelv
-
Mail
Kiszámít
Kritikus értéke a korrelációs együttható
Normál eloszlás: William Sealy Gosset (hallgató) r = 0.0874
Normál eloszlás: William Sealy Gosset (hallgató) r = 0.0874
Nem normális eloszlás, Spearman készítette r = 0.0039
terjesztésNem
normális
NormálNormálNormálNormálNormálNormálNormál
Minden kérdés
Minden kérdés
1) Biztonság (mennyire ért egyet vagy nem ért egyet?)
2) Ellenőrzés (mennyit ért egyet vagy nem ért egyet?)
1) Biztonság (mennyire ért egyet vagy nem ért egyet?)
Answer 1-
Gyenge pozitív
0.0647
Gyenge negatív
-0.0402
Gyenge pozitív
0.1238
Gyenge negatív
-0.1305
Gyenge pozitív
0.0097
Gyenge negatív
-0.0535
Gyenge pozitív
0.0344
Answer 2-
Gyenge pozitív
0.0497
Gyenge pozitív
0.0373
Gyenge pozitív
0.0295
Gyenge negatív
-0.0054
Gyenge negatív
-0.0046
Gyenge negatív
-0.0176
Gyenge negatív
-0.0596
Answer 3-
Gyenge negatív
-0.0307
Gyenge negatív
-0.0330
Gyenge pozitív
0.0063
Gyenge pozitív
0.0822
Gyenge negatív
-0.0127
Gyenge negatív
-0.0159
Gyenge negatív
-0.0149
Answer 4-
Gyenge negatív
-0.0069
Gyenge pozitív
0.0432
Gyenge pozitív
0.0293
Gyenge negatív
-0.0238
Gyenge negatív
-0.0470
Gyenge negatív
-0.0193
Gyenge pozitív
0.0315
Answer 5-
Gyenge pozitív
0.0069
Gyenge negatív
-0.0237
Gyenge negatív
-0.0152
Gyenge pozitív
0.0131
Gyenge negatív
-0.0018
Gyenge pozitív
0.0608
Gyenge negatív
-0.0308
Answer 6-
Gyenge negatív
-0.0388
Gyenge negatív
-0.0576
Gyenge negatív
-0.1067
Gyenge pozitív
0.0816
Gyenge pozitív
0.0191
Gyenge pozitív
0.0491
Gyenge pozitív
0.0162
Answer 7-
Gyenge negatív
-0.0360
Gyenge pozitív
0.0619
Gyenge negatív
-0.0510
Gyenge negatív
-0.0486
Gyenge pozitív
0.0403
Gyenge pozitív
0.0061
Gyenge pozitív
0.0322
2) Ellenőrzés (mennyit ért egyet vagy nem ért egyet?)
Answer 8-
Gyenge pozitív
0.0254
Gyenge pozitív
0.0424
Gyenge pozitív
0.1084
Gyenge pozitív
0.0601
Gyenge negatív
-0.0356
Gyenge negatív
-0.1149
Gyenge negatív
-0.0695
Answer 9-
Gyenge pozitív
0.0118
Gyenge negatív
-0.0446
Gyenge negatív
-0.0559
Gyenge pozitív
0.0325
Gyenge pozitív
0.0961
Gyenge negatív
-0.0228
Gyenge negatív
-0.0252
Answer 10-
Gyenge pozitív
0.0535
Gyenge negatív
-0.0376
Gyenge negatív
-0.0089
Gyenge negatív
-0.0281
Gyenge negatív
-0.0308
Gyenge pozitív
0.0262
Gyenge pozitív
0.0309
Answer 11-
Gyenge pozitív
0.0157
Gyenge pozitív
0.0103
Gyenge negatív
-0.0089
Gyenge negatív
-0.0482
Gyenge pozitív
0.0039
Gyenge pozitív
0.0010
Gyenge pozitív
0.0318
Answer 12-
Gyenge negatív
-0.0377
Gyenge pozitív
0.0444
Gyenge pozitív
0.0304
Gyenge pozitív
0.0435
Gyenge negatív
-0.0755
Gyenge pozitív
0.0475
Gyenge negatív
-0.0432
Answer 13-
Gyenge negatív
-0.1232
Gyenge negatív
-0.0353
Gyenge negatív
-0.0230
Gyenge pozitív
0.0330
Gyenge negatív
-0.0105
Gyenge pozitív
0.0883
Gyenge pozitív
0.0191
Answer 14-
Gyenge pozitív
0.0124
Gyenge pozitív
0.0425
Gyenge negatív
-0.0572
Gyenge negatív
-0.1125
Gyenge pozitív
0.0256
Gyenge pozitív
0.0326
Gyenge pozitív
0.0763


Export MS Excel
Ez a funkcionalitás elérhető lesz a saját VUCA-szavazásodban
Rendben



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


2023.11.27
Valerii Kosenko
Terméktulajdonos Saas Pet Project SDTEST®

Valerii 1993-ban szociális pedagógus-pszichológusnak minősült, és azóta ismereteit a projektmenedzsmentben alkalmazta.
Valerii 2013 -ban szerezte meg a diplomát és a projekt- és programmenedzser képesítést. A mester programja során megismerte a Project Road -tmap -ot (GPM Deutsche Gesellschaft für projektmanagement e. V.) és spirális dinamikát.
A Valerii különféle spiráldinamikai teszteket végzett, és ismereteit és tapasztalatait felhasználta az SDTEST jelenlegi verziójának adaptálására.
Valerii a V.U.C.A bizonytalanságának feltárásának szerzője. Koncepció spiráldinamikával és matematikai statisztikákkal a pszichológiában, több mint 20 nemzetközi közvélemény -kutatás.
Ennek a bejegyzésnek van 0 Hozzászólások
Válaszolni
A válasz törlése
Hagyja meg a megjegyzését
×
Hibát talált
JAVASLATÁBAN meg a helyes verzió
Írja be az e-mail a kívánt
Küld
Megszünteti
Bot
sdtest
1
Szia! Hadd kérdezzem meg, már ismeri -e már a spiráldinamikát?