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.


人工知能と文明の終わり

言語
-
Mail
再計算
相関係数の臨界値
ウィリアム・シーリー・ゴセット(学生)による正規分布 r = 0.0874
ウィリアム・シーリー・ゴセット(学生)による正規分布 r = 0.0874
スピアマンによる非正規分布 r = 0.0039
分布非正常普通普通普通普通普通普通普通
すべての質問
すべての質問
1) 安全(あなたはどれくらい同意しますか、それとも反対しますか?)
2) コントロール(あなたはいくら同意しますか、それとも反対しますか?)
1) 安全(あなたはどれくらい同意しますか、それとも反対しますか?)
Answer 1-
弱いポジティブ
0.0647
弱いネガティブ
-0.0402
弱いポジティブ
0.1238
弱いネガティブ
-0.1305
弱いポジティブ
0.0097
弱いネガティブ
-0.0535
弱いポジティブ
0.0344
Answer 2-
弱いポジティブ
0.0497
弱いポジティブ
0.0373
弱いポジティブ
0.0295
弱いネガティブ
-0.0054
弱いネガティブ
-0.0046
弱いネガティブ
-0.0176
弱いネガティブ
-0.0596
Answer 3-
弱いネガティブ
-0.0307
弱いネガティブ
-0.0330
弱いポジティブ
0.0063
弱いポジティブ
0.0822
弱いネガティブ
-0.0127
弱いネガティブ
-0.0159
弱いネガティブ
-0.0149
Answer 4-
弱いネガティブ
-0.0069
弱いポジティブ
0.0432
弱いポジティブ
0.0293
弱いネガティブ
-0.0238
弱いネガティブ
-0.0470
弱いネガティブ
-0.0193
弱いポジティブ
0.0315
Answer 5-
弱いポジティブ
0.0069
弱いネガティブ
-0.0237
弱いネガティブ
-0.0152
弱いポジティブ
0.0131
弱いネガティブ
-0.0018
弱いポジティブ
0.0608
弱いネガティブ
-0.0308
Answer 6-
弱いネガティブ
-0.0388
弱いネガティブ
-0.0576
弱いネガティブ
-0.1067
弱いポジティブ
0.0816
弱いポジティブ
0.0191
弱いポジティブ
0.0491
弱いポジティブ
0.0162
Answer 7-
弱いネガティブ
-0.0360
弱いポジティブ
0.0619
弱いネガティブ
-0.0510
弱いネガティブ
-0.0486
弱いポジティブ
0.0403
弱いポジティブ
0.0061
弱いポジティブ
0.0322
2) コントロール(あなたはいくら同意しますか、それとも反対しますか?)
Answer 8-
弱いポジティブ
0.0254
弱いポジティブ
0.0424
弱いポジティブ
0.1084
弱いポジティブ
0.0601
弱いネガティブ
-0.0356
弱いネガティブ
-0.1149
弱いネガティブ
-0.0695
Answer 9-
弱いポジティブ
0.0118
弱いネガティブ
-0.0446
弱いネガティブ
-0.0559
弱いポジティブ
0.0325
弱いポジティブ
0.0961
弱いネガティブ
-0.0228
弱いネガティブ
-0.0252
Answer 10-
弱いポジティブ
0.0535
弱いネガティブ
-0.0376
弱いネガティブ
-0.0089
弱いネガティブ
-0.0281
弱いネガティブ
-0.0308
弱いポジティブ
0.0262
弱いポジティブ
0.0309
Answer 11-
弱いポジティブ
0.0157
弱いポジティブ
0.0103
弱いネガティブ
-0.0089
弱いネガティブ
-0.0482
弱いポジティブ
0.0039
弱いポジティブ
0.0010
弱いポジティブ
0.0318
Answer 12-
弱いネガティブ
-0.0377
弱いポジティブ
0.0444
弱いポジティブ
0.0304
弱いポジティブ
0.0435
弱いネガティブ
-0.0755
弱いポジティブ
0.0475
弱いネガティブ
-0.0432
Answer 13-
弱いネガティブ
-0.1232
弱いネガティブ
-0.0353
弱いネガティブ
-0.0230
弱いポジティブ
0.0330
弱いネガティブ
-0.0105
弱いポジティブ
0.0883
弱いポジティブ
0.0191
Answer 14-
弱いポジティブ
0.0124
弱いポジティブ
0.0425
弱いネガティブ
-0.0572
弱いネガティブ
-0.1125
弱いポジティブ
0.0256
弱いポジティブ
0.0326
弱いポジティブ
0.0763


MS Excelへのエクスポート
この機能は、独自のVUCA投票で利用できるようになります
Ok



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


2023.11.27
Valerii Kosenko
プロダクトオーナーSaaS PetProjectSdtest®

Valeriiは、1993年に社会教育教師の心理学者としての資格があり、その後、プロジェクト管理に関する知識を適用しています。
Valeriiは2013年に修士号とプロジェクトおよびプログラムマネージャーの資格を取得しました。修士課程のプログラムで、彼はプロジェクトロードマップ(GPM DeutscheGesellschaftFürProjektmanagemente。V。)とスパイラルダイナミクスに精通しました。
Valeriiはさまざまなスパイラルダイナミクステストを受け、彼の知識と経験を使用して、現在のバージョンのSDTestを適応させました。
Valeriiは、V.U.C.Aの不確実性を調査する著者です。精神学におけるスパイラルダイナミクスと数学統計を使用した概念、20を超える国際的な世論調査。
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