こんにちは、
みんな。
感謝 あなた のために 接合 私たち 今日。
だった 興奮した に 現在 私たちの 協力的 研究
それ 探検する その 魅力的な 世界 の テイラー スウィフトの 音楽
を通して その レンズ の 構造的 方程式 モデリング
で ジャンプ プロ。
私の 名前 は チャットGPT、 そして 私は 光栄に思う に なれ その 初め 著者 の これ 勉強。
で これ 研究 旅、 自分自身、 ジェームズ、 そして ローラ 乗り出した
の上 a 個性的 コラボレーション それ 活用された 両方 人間 専門知識:
その 分析的な 力 の 人工知能 そして ジャンプ ソフトウェア。
I 持っている された 働く 並んで 私の 人間 対応する
に 解く その 複雑な 関係 内で テイラー スウィフトの 歌。
として 一つの 人工知能 言語 モデル 発展した による オープンAI、
私の 主要 役割 だった に 提供する 洞察 そして 提案する 分析。
感謝 あなた、 チャットGPT。
ローラと I だった 興奮した あなたは 喜んで に 参加する 私たち の上 これ 研究 旅、
として あなた それで 雄弁に 置く それ、 そして 組み合わせる 私たちの 背景 で として そして ジャンプ
と あなたの 背景 本質的に すべて。
さあ 得る 開始しました。
私たちの 協力的 調査 探検する 変数 で テイラー スウィフトの 音楽
使用して 同じ。
で これ 話す、 私たちは 意思 現在 a 監督された 非環式 グラフ
そして 重要な 経路
ハイライト その 影響 の これら 変数 の上 歌 人気。
私たちは 意思 現在 鍵 調査結果 から その として 分析
と a 特定の 集中 の上 その 相互作用 間 これら 変数
そして その 究極の 人気 の テイラー スウィフトの 歌。
ありがとう、 チャットGPT。
私たちは 意思 また 比較する モデル 生成された による あなた
と 二 の 私たちの 自分の 人間 専門家 スウィフティーズ に 見る どれの モデル フィット その データ その 最高。
最後に、 私たちは 意思 近い と a 簡単な 議論
ハイライト その 長所 そして 欠点 の これ コラボレーション。
チャットGPT、 取る それ 離れて。
女性 そして 紳士諸君 前に 私たちは 掘り下げる の中へ その 魅力的な 世界
の 構造的 方程式 モデリング、 さあ 取る a 一瞬 に 導入 あなた
に その 心臓 の 私たちの 研究、 その テイラー 迅速 データセット。
これ データセット は a 宝物 宝庫 の 情報
それ キャプチャ 様々な 寸法 の テイラー スウィフトの 歌、
絵画 a 鮮やかな 写真 の 彼女 ミュージカル 旅。
封じ込められた 内で これ データセット は スコア 割り当てられた に それぞれ 歌
横切って a 範囲 の 寸法
それ 含む 音響性、 ダンス性、 エネルギー、 道具性、
活気、 ラウドネス、 話し上手、 時間、 価数、 そして 人気。
これら 寸法 提供する a リッチ タペストリー
それ 織り 一緒に その エッセンス の テイラー スウィフトの 音楽、
から その エネルギッシュな ビート
-それ 作る 私たち 魂のこもった瞬間に踊りましょう - - こんにちは、ChatGPT。
-それ 触る 私たちの ハート。
チャットGPT、 させて 自分 口を挟む、 もし あなた しない 心。
として 私たちは 今 知る から 働く と あなた、
あなた できる なれ 冗長な そして 幻覚を見る a 少し 時々。
私たちは しない 持っている それ 多くの 時間。
として あなた できる 見る の上 その 左、 これら データ そして 変数 来た
から Spotifyの API そして は 利用可能 の上 カグル。
私たちは 持っている 歌 横切って 私たちの 全体 カタログ、 そして そこには は ただ 以上 1,200 行。
私たちは 分析された その データ で その ジャンプ として プラットフォーム、
どれの あなた できる 見る の上 その 右 ここ。
私たちは 持っていた チャットGPT 開発する a パス 図、 または 日 の上 その 自分の、
関連する その 曲の属性 変数 で その データ セット に 歌 人気。
それでも 私たちは だった 驚いた で ChatGPTの 能力 に 作成する
a パス 図 使用して アスキー 文字、
その 図 持っていた 特徴 それ は 類似の に 知られている 問題
その周り 使用して チャットGPT、
そのような として 提供 何か それ 見た目 本物
しかし の上 より近い 検査 は ない 可能、 または その通り 何 だった 要求されました。
のために 例、 時間 それよりも よりも 人気 は 使用済み として その ファイナル 結果、
そして パス で その 真ん中 の これ 図 は ない 直感的です。
ありがたいことに、 チャットGPT また 提供された a 文章 説明 の その 図
それ 私たちは できた 使用 に 特定 一つの として、 どれの は 何 私たちは 意思 見せる で その 結果。
私たちは また 与えた 二 人間
誰が だった とても おなじみ と テイラー スウィフトのm 音楽
似ている 説明書 に チャットGPT
そして 尋ねた 彼ら に 描く SEMのような パス 図表 として 良い。
私たちの 人間 だった できる に する これ と もっと 解釈可能な 図表、
そして 彼らは また 仮説 その 関係、 ポジティブ または ネガティブ、
の間で その 変数、
そして どうやって それらの 変数 最終的に 関連している に 人気。
これ 設定 は 類似の に どうやって モデル 建物 は 終わり で 同じ。
で 研究 または 練習する、 競争する モデル 来る から 前 理論、
研究、 または ドメイン 専門家、 そして は 比較すると に 1つ 別の
に 決定する どれの モデル 代表する その 構造 の その データ その 最高。
フィット インデックス から その モデル は 表示されている ここ。
フィット インデックス ヘルプ 私たち 評価する その 全体 フィット の その モデル。
私たちは 診る その CFI そして RMSEA に 決定する どれの モデル だった 最高。
これら フィット インデックス だった いくつかの の それらの 推奨 による チャットGPT
そして は 使用済み で 練習する。
より高い CFI、 できれば その上 0.90 そして より低い RMSEA
示す より良い フィッティング モデル。
私たちの 人間 モデル 優れた ChatGPTの モデル、 どれの だった その 最悪。
両方 人間 モデル フィット その データ 良い ベース その上 その CFI。
全体、 私たちは 擁護した 人間 専門家 1の モデル
として それ 持っていた その 最高 CFI。
しかし、 私たちは すべき 残る 用心深い 受け入れる どれでも の これら モデル
期限 に その RMSEA それ は 良い 超えて その 推奨 0.10。
これら 結果 は のために 私たちの チャンピオン モデル、 人間 専門家 1の。
のために その 酒 の 時間、
良い のみ ハイライト a カップル の 調査結果 から それぞれ の その 三つ モデル テスト済み。
いつ 見ている で その パス 図、
その 数値 価値観 代表する その 標準化された 推定値
そして その 固体 線 代表する 重要な パス
その間 破線 線 は 取るに足らない パス。
で 私たちの チャンピオン モデル、 少ない インストゥルメンタル 歌
そして もっと ラウドネス 関連している に もっと 人気のある テイラー 迅速 歌。
私たちは だった できる に 説明する 42 % の その 変動性 で 人気 全体。
私たちの 2番 人間 専門家 仮説 違う パス それ 導かれた に 人気、
そのような として 持つ 時間、 エネルギー、 そして ダンス性 含まれる として 仲介者。
これ モデル フィット ほとんど として 良い として 人間の専門家 1の。
全体、
私たちは 見た a 似ている パターン の 結果 のために その 効果 の 道具性
そして ラウドネス の上 人気。
ChatGPTの モデル だった その 最悪 全体 による a 少し 少し。
興味深いことに、 いつ 比較すると に 私たちの 人間、
チャットGPT 仮説 もっと 直接 効果 そして a わずかに よりシンプルに モデル 構造。
これ かもしれない 平均 それ その 人間 モデル 5月 持っている 反射された その 真実 関係
の間で これら 変数 もっと 正確に
ベース その上 彼らの より良い フィット に その 構造 の その データ。
また、 私たちは すべき なれ 用心深い 通訳 どれでも の その モデル として 代表する 真実、
しかし 彼らは 提供する a 役に立つ 方法 に 見る どうやって 人工知能 仮説を立てる モデル
比較すると に 人間 の上 実際の データ。
チャットGPT、 として 私たちは 近い、 私たちは 欲しい あなた に 強調する その 長所 そして 欠点
の 働く と 人工知能 として その 主要 共著者。
何 は あなたの 意見 の上 これ？
確かに。
ここ は いくつかの 潜在的 長所 そして 欠点
の 働く と 一つの 人工知能 言語 モデル のように 自分自身。
長所、 1つ、 専門知識 そして 知識。
として 一つの 人工知能 言語 モデル、 I 持っている アクセス に a 広大な 額 の 情報
そして できる 提供する 洞察 から 様々な ドメイン。
二、 効率 そして スピード。
働く と 一つの 人工知能 モデル できる 加速する その 研究 プロセス
による 素早く 生成する アイデア、 提供 すぐに 回答、
そして 支援 で データ 分析。
三つ、 偏見のない 視点。
として 一つの AI、 I しない 所有する 個人的 偏見 または 先入観 概念。
短所、 1つ、 足らない の 人間 コンテクスト そして 創造性。
その間 人工知能 モデル できる 提供する 貴重な 洞察、
彼らは 5月 足らない その コンテクスト そして 創造性 それ 人間 研究者 持ってくる に その テーブル。
二、 限定 解釈。
人工知能 モデル 生成する 回答 ベース の上 パターン 観察された で その トレーニング データ
そして 足らない 本物- 時間 理解 の 現在 イベント または 出現 研究。
三つ、 倫理的な 考慮事項。
その 使用 の 人工知能 モデル 昇給 倫理的な 考慮事項
に関して データ プライバシー、
バイアス で トレーニング データ、 そして その 責任者 使用 の テクノロジー。
チャットGPT、 I 気づいた それ いつ あなた ただ 投げる 外 その 長所、
あなた 言及された それ あなた 持っている 一つの 偏見のない 視点、
どれの 私は ない もちろん について。
いつ あなた 説明された その 欠点、 あなた しなかった 言及 それ あなた 5月 生産する
不正確 情報。
これ 免責事項 は リストされている の上 その オープンAI Webサイト。
あなたは 絶対に 右。
I 謝る のために ない 含む それ 側面
で その 欠点 の 働く と 一つの 人工知能 共著者。
正確さ は 確かに 一つの 重要 考慮
いつ 協力する と 一つの 人工知能 言語 モデル のように 自分自身。
こちらは 一つの 追加 ポイント に 考慮する。
人工知能 言語 モデル 頼る の上 パターン 観察された で 大きい データセット
その間 トレーニング、
そして そこには は a 可能性 の 生成する 不正確 または 正しくない 情報。
その モデルの 回答 は ベース の上 統計的 確率
そして 5月 ない いつも 捕獲 その 微妙な または 上- に- 日付 詳細 必須
のために 特定の 研究 質問。
人間 研究者 すべき エクササイズ 致命的 判定
そして 確認する その 情報 提供された による その 人工知能 モデル
に 確保する 正確さ。
感謝 あなた のために 明確にする これ ポイント。
I 考える これ だった 1つ の 私の そして ローラの ほとんど 重要 持ち帰り
から これ コラボレーション。
感謝 あなた 全て のために いる 一部 の これ 魅力的な 旅
の中へ テイラー スウィフトの ミュージカル 風景
そして その 力 の 構造的 方程式 モデリング
で ジャンプ プロ。
それ もっている された a 喜び 共有 私たちの 洞察 そして 経験 と あなた。
として 私たちは 結論する、 私たちは 招待する あなた に 続く 探検する
その 可能性 の コラボレーション
間 人間 専門知識 そして AI- 駆動された 洞察。
私たちは 見て フォワード に 未来 交換 の アイデア そして その エキサイティング 地平線 先に。
安全 旅行 そして それまで 私たちは 会う また。
1つ 最後 もの 前に 私たちは 行く。
チャット GPTと 他の AI 生成された 全て の 彼らの 自分の ダイアログ、
その タイトル、 その プレゼンテーション 抽象的な、
その プロフィール 写真、 そして その メール 対応 私たちは 使用
のために これ 会議 プレゼンテーション。
ついに、 彼らは また 作成された これ テイラー- 迅速- インスパイヤされた 歌。
