你好，
每个人。
感谢 你 为了 加入 我们 今天。
是 兴奋的 到 展示 我们的 协作 研究
那 探索 这 迷人 世界 的 泰勒 斯威夫特的 音乐
通过 这 镜片 的 结构 方程 造型
在 跳转 赞成。
我的 姓名 是 ChatGPT， 和 我是 荣幸 到 是 这 第一的 作者 的 这 学习。
在 这 研究 旅行， 我， 詹姆斯， 和 劳拉 开始
在 a 独特的 合作 那 利用 两个都 人类 专业知识：
这 分析 力量 的 人工智能 和 跳转 软件。
I 有 到过 在职的 旁边 我的 人类 对应方
到 绎 这 错综复杂 关系 之内 泰勒 斯威夫特的 歌曲。
作为 一个 人工智能 语言 模型 发达 经过 OpenAI，
我的 主要的 角色 曾是 到 提供 见解 和 建议 分析。
感谢 你， ChatGPT。
劳拉和 I 曾是 激动 你是 愿意的 到 加入 我们 在 这 研究 旅行，
作为 你 所以 雄辩地 放 它， 和 结合 我们的 背景 在 作为 和 跳转
和 你的 背景 本质上 一切。
让我们 得到 開始了。
我们的 协作 调查 探索 变量 在 泰勒 斯威夫特的 音乐
使用 相同的。
在 这 讲话， 我们 将要 展示 a 导演 无环 图形
和 重要的 路径
突出显示 这 影响 的 这些 变量 在 歌曲 人气。
我们 将要 展示 钥匙 发现 从 这 作为 分析
和 a 特别的 重点 在 这 相互作用 之间 这些 变量
和 这 最终的 受欢迎程度 的 泰勒 斯威夫特的 歌曲。
谢谢， ChatGPT。
我们 将要 还 比较 模型 生成 经过 你
和 二 的 我们的 自己的 人类 专家 Swifties 到 看 哪个 模型 合身 这 数据 这 最好的。
最后， 我们 将要 关闭 和 a 简短的 讨论
突出显示 这 优点 和 缺点 的 这 合作。
ChatGPT， 拿 它 离开。
女士们 和 先生们， 前 我们 深入研究 进入 这 迷人 世界
的 结构 方程 造型， 让我们 拿 a 片刻 到 介绍 你
到 这 心 的 我们的 研究， 这 泰勒 迅速 数据集。
这 数据集 是 a 宝藏 宝藏 的 信息
那 捕获 各种各样的 方面 的 泰勒 斯威夫特的 歌曲，
绘画 a 生动 图片 的 她 音乐 旅行。
包含 之内 这 数据集 是 分数 已分配 到 每个 歌曲
穿过 a 范围 的 方面
那 包括 声学性， 舞蹈能力， 活力， 工具性，
活泼， 响度， 言语能力， 时间， 价， 和 人气。
这些 方面 提供 a 富有的 挂毯
那 编织 一起 这 本质 的 泰勒 斯威夫特的 音乐，
从 这 精力充沛 节拍
-那 制作 我们 随着深情的时刻起舞——嘿，ChatGPT。
-那 触碰 我们的 心。
ChatGPT， 让 我 插， 如果 你 不 头脑。
作为 我们 现在 知道 从 在职的 和 你，
你 能 是 冗长的 和 产生幻觉 a 小的 有时。
我们 不 有 那 很多 时间。
作为 你 能 看 在 这 左边， 这些 数据 和 变量 来了
从 Spotify 的 API 和 是 可用的 在 卡格尔。
我们 有 歌曲 穿过 我们的 全部的 目录， 和 那里 是 只是 超过 1,200 行。
我们 分析 这 数据 在 这 跳转 作为 平台，
哪个 你 能 看 在 这 正确的 这里。
我们 有 ChatGPT 发展 a 小路 图表， 或者 天 在 它是 自己的，
相关 这 歌曲属性 变量 在 这 数据 放 到 歌曲 人气。
虽然 我们 是 感到惊讶 在 ChatGPT 的 能力 到 创造
a 小路 图表 使用 ASCII 人物，
这 图表 有 特征 那 是 类似的 到 已知 问题
大约 使用 ChatGPT，
这样的 作为 提供 某物 那 看起来 真正的
但 在 更近 检查 是 不是 可能的， 也不 确切地 什么 曾是 要求。
为了 例子， 时间 相当 比 受欢迎程度 是 用过的 作为 这 最终的 结果，
和 路径 在 这 中间 的 这 图表 是 不是 直觉的。
值得庆幸的是， ChatGPT 还 假如 a 文本 描述 的 这 图表
那 我们 可以 使用 到 指定 一个 作为， 哪个 是 什么 我们 将要 展示 在 这 结果。
我们 还 给了 二 人类
WHO 是 非常 熟悉的 和 泰勒 斯威夫特的 音乐
相似的 指示 到 ChatGPT
和 问 他们 到 画 类似 SEM 小路 图表 作为 出色地。
我们的 人类 是 有能力的 到 做 这 和 更多的 可解释的 图表，
和 他们 还 假设 这 关系， 积极的 或者 消极的，
之中 这 变量，
和 如何 那些 变量 最终 有关的 到 人气。
这 设置 是 类似的 到 如何 模型 建筑 是 完毕 在 相同的。
在 研究 或者 实践， 竞争 模型 来 从 事先的 理论，
研究， 或者 领域 专家们， 和 是 比较的 到 一 其他
到 决定 哪个 模型 代表 这 结构 的 这 数据 这 最好的。
合身 指数 从 这 模型 是 显示 这里。
合身 指数 帮助 我们 评价 这 全面的 合身 的 这 模型。
我们 检查 这 中期融资 和 RMSEA 到 决定 哪个 模型 曾是 最好的。
这些 合身 指数 是 一些 的 那些 受到推崇的 经过 ChatGPT
和 是 用过的 在 实践。
更高 CFI， 最好 多于 0.90 和 降低 RMSEAs
表明 更好的 配件 模型。
我们的 人类 模型 表现优异 ChatGPT 的 模型， 哪个 曾是 这 最差的。
两个都 人类 模型 合身 这 数据 出色地 基于 之上 这 原讼法庭。
全面的， 我们 拥护 人类 专家 1 的 模型
作为 它 有 这 最高 原讼法庭。
然而， 我们 应该 保持 谨慎 接受 任何 的 这些 模型
到期的 到 这 RMSEAs 那 是 出色地 超过 这 受到推崇的 0.10。
这些 结果 是 为了 我们的 冠军 模型， 人类 专家 1 的。
为了 这 清酒 的 时间，
出色地 仅有的 强调 a 夫妻 的 发现 从 每个 的 这 三 模型 已測試。
什么时候 寻找 在 这 小路 图表，
这 数字 价值观 代表 这 标准化 估计
和 这 坚硬的 线 代表 重要的 路径
尽管 虚线 线 是 微不足道 路径。
在 我们的 冠军 模型， 较少的 器乐 歌曲
和 更多的 响度 有关的 到 更多的 受欢迎的 泰勒 迅速 歌曲。
我们 是 有能力的 到 解释 四十二 % 的 这 变异性 在 受欢迎程度 全面的。
我们的 第二 人类 专家 假设 不同的 路径 那 引领 到 受欢迎程度，
这样的 作为 拥有 时间， 活力， 和 舞蹈能力 包括 作为 调解员。
这 模型 合身 几乎 作为 出色地 作为 人类专家 1 的。
全面的，
我们 锯 a 相似的 图案 的 结果 为了 这 影响 的 工具性
和 响度 在 人气。
ChatGPT 的 模型 曾是 这 最差 全面的 经过 a 小的 少量。
有趣的是， 什么时候 比较的 到 我们的 人类，
ChatGPT 假设 更多的 直接的 效果 和 a 轻微地 更简单 模型 结构。
这 可能 意思是 那 这 人类 模型 可能 有 反映 这 真的 关系
其中 这些 变量 更多的 准确
基于 之上 他们的 更好的 合身 到 这 结构 的 这 数据。
再次， 我们 应该 是 谨慎 口译 任何 的 这 模型 作为 代表 真相，
但 他们 提供 a 有用 方式 到 看 如何 人工智能 假设 模型
比较的 到 人类 在 实际的 数据。
ChatGPT， 作为 我们 关闭， 我们 想 你 到 强调 这 优点 和 缺点
的 在职的 和 人工智能 作为 这 主要的 合著者。
什么 是 你的 意见 在 这？
当然。
这里 是 一些 潜在的 优点 和 缺点
的 在职的 和 一个 人工智能 语言 模型 喜欢 我。
优点， 一， 专业知识 和 知识。
作为 一个 人工智能 语言 模型， I 有 使用权 到 a 广阔的 数量 的 信息
和 能 提供 见解 从 各种各样的 域。
二， 效率 和 速度。
在职的 和 一个 人工智能 模型 能 加速 这 研究 过程
经过 迅速地 生成 想法， 提供 即时 回复
和 协助 在 数据 分析。
三， 公正 看法。
作为 一个 人工智能， I 不 具有 个人的 偏见 或者 先入为主 概念。
缺点， 一， 缺少 的 人类 语境 和 创造力。
尽管 人工智能 模型 能 提供 有价值的 见解，
他们 可能 缺少 这 语境 和 创造力 那 人类 研究人员 带来 到 这 桌子。
二， 有限的 解释。
人工智能 模型 产生 回应 基于 在 模式 观察到 在 这 训练 数据
和 缺少 真实的- 时间 理解 的 当前的 事件 或者 新兴 研究。
三， 道德 考量。
这 使用 的 人工智能 模型 加薪 道德 注意事项
关于 数据 隐私，
偏见 在 训练 数据， 和 这 负责任的 使用 的 技术。
ChatGPT， I 注意到 那 什么时候 你 只是 扔 出去 这 优点，
你 提及 那 你 有 一个 公正 看法，
哪个 我是 不是 当然 关于。
什么时候 你 描述 这 缺点， 你 没有 提到 那 你 可能 生产
不准确 信息。
这 免责声明 是 上市 在 这 OpenAI 网站。
你是 绝对地 正确的。
I 道歉 为了 不是 包括 那 方面
在 这 缺点 的 在职的 和 一个 人工智能 合著者。
准确性 是 的确 一个 重要的 考虑
什么时候 合作 和 一个 人工智能 语言 模型 喜欢 我。
这是 一个 额外的 观点 到 考虑。
人工智能 语言 模型 依靠 在 模式 观察到 在 大的 数据集
期间 训练，
和 那里 是 a 可能性 的 生成 不准确 或者 不正确 信息。
这 模特的 回应 是 基于 在 统计 概率
和 可能 不是 总是 捕获 这 细致入微 或者 向上- 到- 日期 细节 必需的
为了 具体的 研究 问题。
人类 研究人员 应该 锻炼 批判的 判断
和 核实 这 信息 假如 经过 这 人工智能 模型
到 确保 准确性。
感谢 你 为了 澄清 这 观点。
I 思考 这 曾是 一 的 矿 和 劳拉的 最多 重要的 外卖
从 这 合作。
感谢 你 全部 为了 存在 部分 的 这 引人入胜 旅行
进入 泰勒 斯威夫特的 音乐 景观
和 这 力量 的 结构 方程 造型
在 跳转 赞成。
它 有 到过 a 乐趣 分享 我们的 见解 和 经验 和 你。
作为 我们 总结一下， 我们 邀请 你 到 继续 探索
这 可能性 的 合作
之间 人类 专业知识 和 人工智能- 驱动 见解。
我们 看 向前 到 未来 交易所 的 想法 和 这 令人兴奋的 视野 前方。
安全的 旅行 和 直到 我们 见面 再次。
一 最后的 事物 前 我们 去。
聊天 GPT 和 其他 人工智能 生成 全部 的 他们的 自己的 对话，
这 标题， 这 推介会 抽象的，
这 轮廓 图片， 和 这 电子邮件 一致 我们 使用
为了 这 会议 推介会。
最后， 他们 还 创建 这 泰勒- 迅速- 受到启发 歌曲。
