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 र सभ्यताको अन्त्य

देश
भाषा
-
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पुन: स्थापना
सहसंबंध गुणांकको आलोचनात्मक मूल्य
सामान्य वितरण, विलियम समुद्री पाउडसेट द्वारा (विद्यार्थी) r = 0.0874
सामान्य वितरण, विलियम समुद्री पाउडसेट द्वारा (विद्यार्थी) r = 0.0874
भायरम्यान द्वारा गैर सामान्य वितरण r = 0.0039
वितरणगैर
सामान्य
साधारणसाधारणसाधारणसाधारणसाधारणसाधारणसाधारण
सबै प्रश्नहरू
सबै प्रश्नहरू
1) सुरक्षा (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
2) नियन्त्रण (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
1) सुरक्षा (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
Answer 1-
कमजोर सकारात्मक
0.0647
कमजोर नकरात्मक
-0.0402
कमजोर सकारात्मक
0.1238
कमजोर नकरात्मक
-0.1305
कमजोर सकारात्मक
0.0097
कमजोर नकरात्मक
-0.0535
कमजोर सकारात्मक
0.0344
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0497
कमजोर सकारात्मक
0.0373
कमजोर सकारात्मक
0.0295
कमजोर नकरात्मक
-0.0054
कमजोर नकरात्मक
-0.0046
कमजोर नकरात्मक
-0.0176
कमजोर नकरात्मक
-0.0596
Answer 3-
कमजोर नकरात्मक
-0.0307
कमजोर नकरात्मक
-0.0330
कमजोर सकारात्मक
0.0063
कमजोर सकारात्मक
0.0822
कमजोर नकरात्मक
-0.0127
कमजोर नकरात्मक
-0.0159
कमजोर नकरात्मक
-0.0149
Answer 4-
कमजोर नकरात्मक
-0.0069
कमजोर सकारात्मक
0.0432
कमजोर सकारात्मक
0.0293
कमजोर नकरात्मक
-0.0238
कमजोर नकरात्मक
-0.0470
कमजोर नकरात्मक
-0.0193
कमजोर सकारात्मक
0.0315
Answer 5-
कमजोर सकारात्मक
0.0069
कमजोर नकरात्मक
-0.0237
कमजोर नकरात्मक
-0.0152
कमजोर सकारात्मक
0.0131
कमजोर नकरात्मक
-0.0018
कमजोर सकारात्मक
0.0608
कमजोर नकरात्मक
-0.0308
Answer 6-
कमजोर नकरात्मक
-0.0388
कमजोर नकरात्मक
-0.0576
कमजोर नकरात्मक
-0.1067
कमजोर सकारात्मक
0.0816
कमजोर सकारात्मक
0.0191
कमजोर सकारात्मक
0.0491
कमजोर सकारात्मक
0.0162
Answer 7-
कमजोर नकरात्मक
-0.0360
कमजोर सकारात्मक
0.0619
कमजोर नकरात्मक
-0.0510
कमजोर नकरात्मक
-0.0486
कमजोर सकारात्मक
0.0403
कमजोर सकारात्मक
0.0061
कमजोर सकारात्मक
0.0322
2) नियन्त्रण (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0254
कमजोर सकारात्मक
0.0424
कमजोर सकारात्मक
0.1084
कमजोर सकारात्मक
0.0601
कमजोर नकरात्मक
-0.0356
कमजोर नकरात्मक
-0.1149
कमजोर नकरात्मक
-0.0695
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0118
कमजोर नकरात्मक
-0.0446
कमजोर नकरात्मक
-0.0559
कमजोर सकारात्मक
0.0325
कमजोर सकारात्मक
0.0961
कमजोर नकरात्मक
-0.0228
कमजोर नकरात्मक
-0.0252
Answer 10-
कमजोर सकारात्मक
0.0535
कमजोर नकरात्मक
-0.0376
कमजोर नकरात्मक
-0.0089
कमजोर नकरात्मक
-0.0281
कमजोर नकरात्मक
-0.0308
कमजोर सकारात्मक
0.0262
कमजोर सकारात्मक
0.0309
Answer 11-
कमजोर सकारात्मक
0.0157
कमजोर सकारात्मक
0.0103
कमजोर नकरात्मक
-0.0089
कमजोर नकरात्मक
-0.0482
कमजोर सकारात्मक
0.0039
कमजोर सकारात्मक
0.0010
कमजोर सकारात्मक
0.0318
Answer 12-
कमजोर नकरात्मक
-0.0377
कमजोर सकारात्मक
0.0444
कमजोर सकारात्मक
0.0304
कमजोर सकारात्मक
0.0435
कमजोर नकरात्मक
-0.0755
कमजोर सकारात्मक
0.0475
कमजोर नकरात्मक
-0.0432
Answer 13-
कमजोर नकरात्मक
-0.1232
कमजोर नकरात्मक
-0.0353
कमजोर नकरात्मक
-0.0230
कमजोर सकारात्मक
0.0330
कमजोर नकरात्मक
-0.0105
कमजोर सकारात्मक
0.0883
कमजोर सकारात्मक
0.0191
Answer 14-
कमजोर सकारात्मक
0.0124
कमजोर सकारात्मक
0.0425
कमजोर नकरात्मक
-0.0572
कमजोर नकरात्मक
-0.1125
कमजोर सकारात्मक
0.0256
कमजोर सकारात्मक
0.0326
कमजोर सकारात्मक
0.0763


एमएस एक्सेल मा निर्यात
यो कार्यक्षमता तपाईंको आफ्नै VUCA पोलहरूमा उपलब्ध हुनेछ
ठिक छ



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


2023.11.27
भ्यालेरी नानिको
उत्पाद मालिकको सबसाल प्रोजेक्ट sdtest®

1 199 199. मा वैदेशिक ट्रेसागोग्युयोगी-मनोविज्ञानीको रूपमा भ्यालेरीइलिएकी छन र परियोजना व्यवस्थापनमा उनको ज्ञान लागू भएको छ।
201 2013 मा भ्यालेरीले मास्टर डिग्री र प्रोग्राम प्रबन्धक योग्यता प्राप्त गर्यो। उसको मालिकको कार्यक्रमको बेला उनी प्रोजेक्ट रोडस्च जईटेकमटमेनेज इडेकरफेन्टेन्सेन्क्स ई।)।
भ्यालेरीले विभिन्न सर्पिल गतिरोध परीक्षणहरू लगे र समग्रको हालको संस्करण अनुकूलन गर्न उसको ज्ञान र अनुभव प्रयोग गर्यो।
भ्यालेरीलाई V.U.C.A को अनिश्चितता खोज्ने लेखक हो। सर्पिल गतिशीलता र गणितीय तथ्या .्कको प्रयोग गर्दै 20 विज्ञान विज्ञान, 20 भन्दा बढी अन्तर्राष्ट्रिय चुनावहरू।
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