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 आणि सभ्यतेचा शेवट

देश
इंग्रजी
-
Mail
पुन्हा गणना
सहसंबंध गुणाकाचा गंभीर मूल्य
विल्यम सीली गॉसेट (विद्यार्थी) द्वारे सामान्य वितरण r = 0.0874
विल्यम सीली गॉसेट (विद्यार्थी) द्वारे सामान्य वितरण r = 0.0874
स्पीयरमॅनद्वारे सामान्य वितरण r = 0.0039
वितरणसामान्य
नाही
सामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्य
सर्व प्रश्न
सर्व प्रश्न
1) सुरक्षा (आपण किती सहमत आहात किंवा सहमत नाही?)
2) नियंत्रण (आपण किती सहमत आहात किंवा सहमत नाही?)
1) सुरक्षा (आपण किती सहमत आहात किंवा सहमत नाही?)
Answer 1-
कमकुवत सकारात्मक
0.0647
कमकुवत नकारात्मक
-0.0402
कमकुवत सकारात्मक
0.1238
कमकुवत नकारात्मक
-0.1305
कमकुवत सकारात्मक
0.0097
कमकुवत नकारात्मक
-0.0535
कमकुवत सकारात्मक
0.0344
Answer 2-
कमकुवत सकारात्मक
0.0497
कमकुवत सकारात्मक
0.0373
कमकुवत सकारात्मक
0.0295
कमकुवत नकारात्मक
-0.0054
कमकुवत नकारात्मक
-0.0046
कमकुवत नकारात्मक
-0.0176
कमकुवत नकारात्मक
-0.0596
Answer 3-
कमकुवत नकारात्मक
-0.0307
कमकुवत नकारात्मक
-0.0330
कमकुवत सकारात्मक
0.0063
कमकुवत सकारात्मक
0.0822
कमकुवत नकारात्मक
-0.0127
कमकुवत नकारात्मक
-0.0159
कमकुवत नकारात्मक
-0.0149
Answer 4-
कमकुवत नकारात्मक
-0.0069
कमकुवत सकारात्मक
0.0432
कमकुवत सकारात्मक
0.0293
कमकुवत नकारात्मक
-0.0238
कमकुवत नकारात्मक
-0.0470
कमकुवत नकारात्मक
-0.0193
कमकुवत सकारात्मक
0.0315
Answer 5-
कमकुवत सकारात्मक
0.0069
कमकुवत नकारात्मक
-0.0237
कमकुवत नकारात्मक
-0.0152
कमकुवत सकारात्मक
0.0131
कमकुवत नकारात्मक
-0.0018
कमकुवत सकारात्मक
0.0608
कमकुवत नकारात्मक
-0.0308
Answer 6-
कमकुवत नकारात्मक
-0.0388
कमकुवत नकारात्मक
-0.0576
कमकुवत नकारात्मक
-0.1067
कमकुवत सकारात्मक
0.0816
कमकुवत सकारात्मक
0.0191
कमकुवत सकारात्मक
0.0491
कमकुवत सकारात्मक
0.0162
Answer 7-
कमकुवत नकारात्मक
-0.0360
कमकुवत सकारात्मक
0.0619
कमकुवत नकारात्मक
-0.0510
कमकुवत नकारात्मक
-0.0486
कमकुवत सकारात्मक
0.0403
कमकुवत सकारात्मक
0.0061
कमकुवत सकारात्मक
0.0322
2) नियंत्रण (आपण किती सहमत आहात किंवा सहमत नाही?)
Answer 8-
कमकुवत सकारात्मक
0.0254
कमकुवत सकारात्मक
0.0424
कमकुवत सकारात्मक
0.1084
कमकुवत सकारात्मक
0.0601
कमकुवत नकारात्मक
-0.0356
कमकुवत नकारात्मक
-0.1149
कमकुवत नकारात्मक
-0.0695
Answer 9-
कमकुवत सकारात्मक
0.0118
कमकुवत नकारात्मक
-0.0446
कमकुवत नकारात्मक
-0.0559
कमकुवत सकारात्मक
0.0325
कमकुवत सकारात्मक
0.0961
कमकुवत नकारात्मक
-0.0228
कमकुवत नकारात्मक
-0.0252
Answer 10-
कमकुवत सकारात्मक
0.0535
कमकुवत नकारात्मक
-0.0376
कमकुवत नकारात्मक
-0.0089
कमकुवत नकारात्मक
-0.0281
कमकुवत नकारात्मक
-0.0308
कमकुवत सकारात्मक
0.0262
कमकुवत सकारात्मक
0.0309
Answer 11-
कमकुवत सकारात्मक
0.0157
कमकुवत सकारात्मक
0.0103
कमकुवत नकारात्मक
-0.0089
कमकुवत नकारात्मक
-0.0482
कमकुवत सकारात्मक
0.0039
कमकुवत सकारात्मक
0.0010
कमकुवत सकारात्मक
0.0318
Answer 12-
कमकुवत नकारात्मक
-0.0377
कमकुवत सकारात्मक
0.0444
कमकुवत सकारात्मक
0.0304
कमकुवत सकारात्मक
0.0435
कमकुवत नकारात्मक
-0.0755
कमकुवत सकारात्मक
0.0475
कमकुवत नकारात्मक
-0.0432
Answer 13-
कमकुवत नकारात्मक
-0.1232
कमकुवत नकारात्मक
-0.0353
कमकुवत नकारात्मक
-0.0230
कमकुवत सकारात्मक
0.0330
कमकुवत नकारात्मक
-0.0105
कमकुवत सकारात्मक
0.0883
कमकुवत सकारात्मक
0.0191
Answer 14-
कमकुवत सकारात्मक
0.0124
कमकुवत सकारात्मक
0.0425
कमकुवत नकारात्मक
-0.0572
कमकुवत नकारात्मक
-0.1125
कमकुवत सकारात्मक
0.0256
कमकुवत सकारात्मक
0.0326
कमकुवत सकारात्मक
0.0763


MS Excel निर्यात
ही कार्यक्षमता आपल्या स्वत: च्या VUCA निवडणुकीत उपलब्ध होईल
ठीक आहे



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


2023.11.27
वलेरी कोसेन्को
उत्पादन मालक सास पाळीव प्राणी प्रकल्प sdtest®

१ 199 199 in मध्ये वलेरी एक सामाजिक पेडोगॉग-सायकोलॉजिस्ट म्हणून पात्र ठरली होती आणि त्यानंतर त्यांनी प्रकल्प व्यवस्थापनात आपले ज्ञान लागू केले.
व्हॅलेरीने २०१ 2013 मध्ये पदव्युत्तर पदवी आणि प्रकल्प आणि प्रोग्राम मॅनेजर पात्रता प्राप्त केली. आपल्या मास्टरच्या कार्यक्रमादरम्यान, तो प्रोजेक्ट रोडमॅप (जीपीएम ड्यूश गेसेल्सचफ्ट फर प्रोजेक्ट मॅनेजमेंट ई. व्ही.) आणि सर्पिल डायनेमिक्सशी परिचित झाला.
व्हॅलेरीने विविध सर्पिल गतिशीलता चाचण्या घेतल्या आणि एसडीटीस्टची सध्याची आवृत्ती अनुकूल करण्यासाठी त्याचे ज्ञान आणि अनुभव वापरले.
वॅलेरी हे व्ही.यू.सी.ए. च्या अनिश्चिततेचा शोध घेण्याचे लेखक आहेत. मानसशास्त्रातील सर्पिल गतिशीलता आणि गणिताची आकडेवारी वापरुन संकल्पना, 20 हून अधिक आंतरराष्ट्रीय मतदान.
या पोस्टमध्ये आहे 0 टिप्पण्या
प्रत्युत्तर द्या
उत्तर रद्द करा
आपली टिप्पणी सोडा
×
त्रुटी शोधा
आपल्या योग्य आवृत्ती प्रस्तावित
इच्छित म्हणून आपला ई-मेल प्रविष्ट करा
पाठवा
रद्द करा
Bot
sdtest
1
नमस्कार! मला विचारू द्या, आपण आधीपासूनच आवर्त गतिशीलतेशी परिचित आहात?