GPT-4: Älykkyysosamäärän (ÄO) ja tyytyväisyyden korrelaatio generatiivisen tekoälyn luomassa sisällössä

Esipuhe esimerkkiartikkelin promptauksen prosessista ja käytetyn GPT-4 -mallin kyvykkyyksistä

Tämän “Älykkyysosamäärän (ÄO) ja tyytyväisyyden korrelaatio generatiivisen tekoälyn luomassa sisällössä” artikkelin tarkoituksena on havainnollistaa OpenAI:n kehittämän luonnollista kieltä prosessoivan laajan kielimallin, GPT-4:än, kyvykkyyttä sisällöntuotannossa ja erityisesti tutkimusartikkelien luonnostelussa.

Tämä teksti on yhdistelty eri generoiduista ChatGPT-outputeista käyttämällä GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) -mallia, joka päivitetty 25. syyskuuta 2023. Artikkeli, sisältäen graafin piirtäminen GPT-4:n Advanced Data analysis -työkalulla, promptattiin 8. lokakuuta 2023. Varsinaiseen artikkeliin alla, ei tämän johdannon jälkeen ole tehty manuaalisia muutoksia, ellei niitä ole erikseen mainittu.

On tärkeää painottaa, että ihmisen rooli faktojen tarkistamisessa ja tieteellisessä arvioinnissa on korvaamaton. Vaikka tämän artikkelin lähteet on tarkistettu käyttäen sekä ChatGPT- että Claude-2-tekoälyjä, niitä ei ole manuaalisesti käyty läpi (enkä myöskään ole älykkyystutkija). Tästä syystä tällä artikkelilla ei ole ÄO:n ja kokemuksen korrelaatiota koskevaa tieteellistä arvoa, eikä tätä artikkelia tule käyttää muuna lähteenä kuin käyttösovellusesimerkkinä.

Toivottavasti tämä esimerkki demonstroi uusien generatiivisten tekoälyjen kykyjä luonnostella ja rakentaa tekstiä, mutta se ei korvaa asiantuntijoiden ja tutkijoiden roolia tieteellisen tiedon tuottamisessa ja arvioinnissa. Lähteiden ja faktatietojen tarkistaminen sekä metodologinen arviointi ja käytännön tutkimus ovat asioita, jotka vaativat ihmisen asiantuntemusta ja kriittistä ajattelua.

Johdanto

Generatiivinen tekoäly (GenAI) on laajasti käytetty työkalu erilaisten sisältötyyppien, kuten tekstin ja kuvien, luomisessa. Kuitenkin yksilöiden kokema tyytyväisyys tällaiseen sisältöön voi vaihdella huomattavasti. Onko tämä tyytyväisyyden vaihtelu yhteydessä älykkyyteen, mitattuna älykkyysosamäärällä (ÄO)? Tämä artikkeli tutkii tätä kysymystä, pohjautuen työhypoteesiin, jonka mukaan ÄO:n kasvaessa myös laatuvaatimukset GenAI:n luomaan sisältöön kasvavat.

ÄO: Lyhyt yleiskatsaus

Ennen keskustelun ytimeen siirtymistä on olennaista ymmärtää, mitä ÄO mittaa. ÄO on pistemäärä, joka johdetaan standardoiduista testeistä, jotka arvioivat ihmisen älykkyyttä. Keskimääräinen pistemäärä on 100 ja keskihajonta 15 (Wechsler, 2008). Vaikka ÄO-testit ovat yleisesti ottaen luotettavia, ne eivät ole lopullisia älykkyyden mittareita. Ne ovat arvioita, jotka voivat vaihdella monien tekijöiden, kuten ravinnon, sosioekonomisen aseman ja jopa testiympäristön, vaikutuksesta (Nisbett ym., 2012).

Työhypoteesi

Alustava työhypoteesi ehdottaa positiivista korrelaatiota ÄO:n ja laatuvaatimusten välillä GenAI-tuotetussa sisällössä. Esimerkiksi, hypoteesi esittää, että yksilöt, joiden ÄO on noin 100, saattavat pitää keskinkertaista sisältöä hyväksyttävänä. Vastaavasti ne, joiden ÄO on noin 85, saattavat esimerkiksi pitää sitä erinomaisena. Toisaalta ne, joiden ÄO on yli 115, saattavat pitää samaa sisältöä esimerkiksi tylsänä, huonona tai jopa kauheana. On kuitenkin tärkeää huomioida, että tämä on yleistys ja yksilöllinen vaihtelu on mahdollista.

Tekijät, jotka vaikuttavat tyytyväisyyteen GenAI-sisällössä

• monimutkaisuus ja analyyttisyys: korkeamman ÄO:n omaavat yksilöt etsivät usein monimutkaisempaa ja analyyttisempaa sisältöä (Deary, 2012).
• uutuus ja luovuus: korkean ÄO:n yksilöillä saattaa olla suurempi halu alkuperäiseen ja luovaan sisältöön, ja he kyllästyvät helposti toistuvaan tai kliseiseen materiaaliin (Simonton, 2000).
• kriittinen ajattelu: korkeampi ÄO liittyy usein parempiin kriittisen ajattelun taitoihin, mikä saattaa tehdä yksilöistä tarkempia sisällönkuluttajia (Stanovich & West, 2000).

Metodologiset näkökohdat

Työhypoteesin perusteellista testaamista varten suositellaan sekä kvantitatiivista että kvalitatiivista lähestymistapaa. Tämä voisi sisältää:

• kvantitatiiviset kyselyt: standardoitujen kyselylomakkeiden käyttö arvioimaan tyytyväisyyttä GenAI-sisältöön eri ÄO-tasoilla.
• kvalitatiiviset haastattelut: syvällisten haastattelujen tekeminen ymmärtääksemme, mitä korkean ja matalan ÄO:n omaavat yksilöt odottavat GenAI-sisällöltä.
• sisältöanalyysi: arviointi siitä, minkä tyyppiset GenAI-sisällöt resonoivat eri tavalla eri ÄO-ryhmien kanssa.

Mahdolliset rajoitukset

• itsevalintaharha: yksilöt, jotka suostuvat osallistumaan ÄO-testeihin ja sisältötyytyväisyyskyselyihin, eivät välttämättä edusta yleistä väestöä.
• sisältövaihtelu: GenAI-tuotetun sisällön laatu itsessään voi vaihdella, mikä voisi vaikuttaa tutkimuksen tuloksiin.
• seulovat muuttujat: tekijät, kuten koulutustaso, sosioekonominen asema ja jopa mieliala, voivat vaikuttaa sisältötyytyväisyyteen ja siten mahdollisesti sekoittaa tutkimuksen tuloksia.

Johtopäätös

Vaikka työhypoteesi ehdottaa positiivista korrelaatiota ÄO:n ja laatuvaatimusten välillä GenAI-sisällössä, tarvitaan empiiristä näyttöä väitteen tueksi. Jos tämä korrelaatio osoittautuu todeksi, sillä voisi olla vaikutuksia sisällöntuottajille, markkinoijille ja GenAI-kehittäjille, jotka räätälöivät tarjontansa eri kohderyhmille.

Lähteet

• Deary, I. J. (2012). Intelligence. Annual Review of Psychology, 63, 453–482.
• Nisbett, R. E., Aronson, J., Blair, C., Dickens, W., Flynn, J., Halpern, D. F., & Turkheimer, E. (2012). Intelligence: New findings and theoretical developments. American Psychologist, 67(2), 130.
• Simonton, D. K. (2000). Creativity: Cognitive, personal, developmental, and social aspects. American Psychologist, 55(1), 151–158.
• Stanovich, K. E., & West, R. F. (2000). Individual differences in reasoning: Implications for the rationality debate? Behavioral and Brain Sciences, 23(5), 645–665.
• Wechsler, D. (2008). Wechsler Adult Intelligence Scale–Fourth Edition (WAIS–IV). San Antonio, TX: NCS Pearson.