你好，
每個人。
感謝 你 為了 加入 我們 今天。
是 興奮的 到 展示 我們的 協作 研究
那 探索 這 迷人 世界 的 泰勒 斯威夫特的 音樂
透過 這 鏡片 的 結構 方程式 造型
在 跳轉 贊成。
我的 姓名 是 ChatGPT， 和 我是 榮幸 到 是 這 第一的 作者 的 這 學習。
在 這 研究 旅行， 我， 詹姆斯， 和 勞拉 開始
在 a 獨特的 合作 那 利用 兩個都 人類 專業知識：
這 分析 力量 的 人工智慧 和 跳轉 軟體.
I 有 到過 在職的 旁邊 我的 人類 對應方
到 繹 這 錯綜複雜 關係 之內 泰勒 斯威夫特的 歌曲。
作為 一個 人工智慧 語言 模型 發達 經過 OpenAI，
我的 主要的 角色 曾是 到 提供 見解 和 建議 分析。
感謝 你， ChatGPT。
勞拉和 I 曾是 激動 你是 願意的 到 加入 我們 在 這 研究 旅行，
作為 你 所以 雄辯地 放 它， 和 結合 我們的 背景 在 作為 和 跳轉
和 你的 背景 本質上 一切。
讓我們 得到 開始了。
我們的 協作 調查 探索 變數 在 泰勒 斯威夫特的 音樂
使用 相同的。
在 這 講話， 我們 將要 展示 a 導演 無環 圖形
和 重要的 路徑
突出顯示 這 影響 的 這些 變數 在 歌曲 人氣。
我們 將要 展示 鑰匙 發現 從 這 作為 分析
和 a 特別的 重點 在 這 交互作用 之間 這些 變數
和 這 最終的 受歡迎程度 的 泰勒 斯威夫特的 歌曲。
謝謝， ChatGPT。
我們 將要 也 比較 模型 產生 經過 你
和 二 的 我們的 自己的 人類 專家 Swifties 到 看 哪個 模型 合身 這 數據 這 最好的。
最後， 我們 將要 關閉 和 a 簡短的 討論
突出顯示 這 優點 和 缺點 的 這 合作。
ChatGPT， 拿 它 離開。
女士們 和 先生們， 前 我們 深入研究 進入 這 迷人 世界
的 結構 方程式 造型， 讓我們 拿 a 片刻 到 介紹 你
到 這 心 的 我們的 研究， 這 泰勒 迅速 數據集。
這 數據集 是 a 寶藏 寶藏 的 資訊
那 捕獲 各種各樣的 方面 的 泰勒 斯威夫特的 歌曲，
繪畫 a 生動 圖片 的 她 音樂 旅行。
包含 之內 這 數據集 是 分數 已分配 到 每個 歌曲
穿過 a 範圍 的 方面
那 包括 聲學性， 舞蹈能力， 活力， 工具性，
活潑， 響度， 言語能力， 時間， 價， 和 人氣。
這些 方面 提供 a 富有的 掛毯
那 編織 一起 這 本質 的 泰勒 斯威夫特的 音樂，
從 這 精力充沛 節拍
-那 製作 我們 隨著深情的時刻起舞——嘿，ChatGPT。
-那 觸碰 我們的 心。
ChatGPT， 讓 我 插， 如果 你 不 頭腦。
作為 我們 現在 知道 從 在職的 和 你，
你 能 是 冗長的 和 產生幻覺 a 小的 有時。
我們 不 有 那 很多 時間。
作為 你 能 看 在 這 左邊， 這些 數據 和 變數 來了
從 Spotify 的 API 和 是 可用的 在 卡格爾。
我們 有 歌曲 穿過 我們的 全部的 目錄， 和 那裡 是 只是 超過 1,200 行。
我們 分析 這 數據 在 這 跳轉 作為 平台，
哪個 你 能 看 在 這 正確的 這裡。
我們 有 ChatGPT 發展 a 小路 圖表， 或者 天 在 它是 自己的，
相關 這 歌曲屬性 變數 在 這 數據 放 到 歌曲 人氣。
雖然 我們 是 感到驚訝 在 ChatGPT 的 能力 到 創造
a 小路 圖表 使用 ASCII 人物，
這 圖表 有 特徵 那 是 類似的 到 已知 問題
大約 使用 ChatGPT，
這樣的 作為 提供 某物 那 看起來 真正的
但 在 更近 檢查 是 不是 可能的， 也不 確切地 什麼 曾是 要求。
為了 例子， 時間 相當 比 受歡迎程度 是 用過的 作為 這 最終的 結果，
和 路徑 在 這 中間 的 這 圖表 是 不是 直覺的。
值得慶幸的是， ChatGPT 也 假如 a 文字 描述 的 這 圖表
那 我們 可以 使用 到 指定 一個 作為， 哪個 是 什麼 我們 將要 展示 在 這 結果。
我們 也 給了 二 人類
世界衛生組織 是 非常 熟悉的 和 泰勒 斯威夫特的 音樂
相似的 指示 到 ChatGPT
和 問 他們 到 畫 類似 SEM 小路 圖表 作為 出色地。
我們的 人類 是 有能力的 到 做 這 和 更多的 可解釋的 圖表，
和 他們 也 假設 這 關係， 積極的 或者 消極的，
之中 這 變數，
和 如何 那些 變數 最終 有關的 到 人氣。
這 設定 是 類似的 到 如何 模型 大樓 是 完畢 在 相同的。
在 研究 或者 實踐， 競爭 模型 來 從 事先的 理論，
研究， 或者 領域 專家們， 和 是 比較的 到 一 其他
到 決定 哪個 模型 代表 這 結構 的 這 數據 這 最好的。
合身 指數 從 這 模型 是 顯示 這裡。
合身 指數 幫助 我們 評價 這 全面的 合身 的 這 模型。
我們 檢查 這 中期融資 和 RMSEA 到 決定 哪個 模型 曾是 最好的。
這些 合身 指數 是 一些 的 那些 受到推崇的 經過 ChatGPT
和 是 用過的 在 實踐。
更高 CFI， 最好 多於 0.90 和 降低 RMSEAs
表明 更好的 配件 模型。
我們的 人類 模型 表現優異 ChatGPT 的 模型， 哪個 曾是 這 最差的。
兩個都 人類 模型 合身 這 數據 出色地 基於 之上 這 原訟法庭。
全面的， 我們 擁護 人類 專家 1 的 模型
作為 它 有 這 最高 原訟法庭。
然而， 我們 應該 保持 謹慎 接受 任何 的 這些 模型
到期的 到 這 RMSEAs 那 是 出色地 超過 這 受到推崇的 0.10。
這些 結果 是 為了 我們的 冠軍 模型， 人類 專家 1 的。
為了 這 清酒 的 時間，
出色地 僅有的 強調 a 夫妻 的 發現 從 每個 的 這 三 模型 已測試。
什麼時候 尋找 在 這 小路 圖表，
這 數位 價值觀 代表 這 標準化 估計
和 這 堅硬的 線 代表 重要的 路徑
儘管 虛線 線 是 微不足道 路徑。
在 我們的 冠軍 模型， 較少的 器樂 歌曲
和 更多的 響度 有關的 到 更多的 受歡迎的 泰勒 迅速 歌曲。
我們 是 有能力的 到 解釋 四十二 % 的 這 變異性 在 受歡迎程度 全面的。
我們的 第二 人類 專家 假設 不同的 路徑 那 引領 到 受歡迎程度，
這樣的 作為 擁有 時間， 活力， 和 舞蹈能力 包括 作為 調解員。
這 模型 合身 幾乎 作為 出色地 作為 人類專家 1 的。
全面的，
我們 鋸 a 相似的 圖案 的 結果 為了 這 影響 的 工具性
和 響度 在 人氣。
ChatGPT 的 模型 曾是 這 最差 全面的 經過 a 小的 位元.
有趣的是， 什麼時候 比較的 到 我們的 人類，
ChatGPT 假設 更多的 直接的 效果 和 a 輕微地 更簡單 模型 結構。
這 可能 意思是 那 這 人類 模型 可能 有 反映 這 真的 關係
其中 這些 變數 更多的 準確
基於 之上 他們的 更好的 合身 到 這 結構 的 這 數據。
再次， 我們 應該 是 謹慎 口譯 任何 的 這 模型 作為 代表 真相，
但 他們 提供 a 有用 方式 到 看 如何 人工智慧 假設 模型
比較的 到 人類 在 實際的 數據。
ChatGPT， 作為 我們 關閉， 我們 想 你 到 強調 這 優點 和 缺點
的 在職的 和 人工智慧 作為 這 主要的 合著者。
什麼 是 你的 意見 在 這？
當然。
這裡 是 一些 潛在的 優點 和 缺點
的 在職的 和 一個 人工智慧 語言 模型 喜歡 我。
優點， 一， 專業知識 和 知識。
作為 一個 人工智慧 語言 模型， I 有 使用權 到 a 廣闊的 數量 的 資訊
和 能 提供 見解 從 各種各樣的 域。
二， 效率 和 速度。
在職的 和 一個 人工智慧 模型 能 加速 這 研究 過程
經過 迅速地 產生 想法， 提供 即時 回覆
和 協助 在 數據 分析。
三， 公正 看法。
作為 一個 人工智慧, I 不 具有 個人的 偏見 或者 先入為主 概念。
缺點， 一， 缺少 的 人類 情境 和 創造力。
儘管 人工智慧 模型 能 提供 有價值的 見解，
他們 可能 缺少 這 情境 和 創造力 那 人類 研究者 帶來 到 這 桌子。
二， 有限的 解釋。
人工智慧 模型 產生 回應 基於 在 模式 觀察到 在 這 訓練 數據
和 缺少 真實的- 時間 理解 的 目前的 事件 或者 新興 研究。
三， 道德 考量。
這 使用 的 人工智慧 模型 加薪 道德 注意事項
關於 數據 隱私，
偏見 在 訓練 數據， 和 這 負責任的 使用 的 技術。
ChatGPT， I 注意到 那 什麼時候 你 只是 丟 出去 這 優點，
你 提及 那 你 有 一個 公正 看法，
哪個 我是 不是 當然 關於。
什麼時候 你 描述 這 缺點， 你 沒有 提到 那 你 可能 生產
不準確 資訊.
這 免責聲明 是 上市 在 這 OpenAI 網站。
你是 絕對地 正確的。
I 道歉 為了 不是 包括 那 方面
在 這 缺點 的 在職的 和 一個 人工智慧 合著者。
準確性 是 的確 一個 重要的 考慮
什麼時候 合作 和 一個 人工智慧 語言 模型 喜歡 我。
這是 一個 額外的 觀點 到 考慮。
人工智慧 語言 模型 依靠 在 模式 觀察到 在 大的 數據集
期間 訓練，
和 那裡 是 a 可能性 的 產生 不準確 或者 不正確 資訊.
這 模特兒的 回應 是 基於 在 統計 機率
和 可能 不是 總是 捕獲 這 細緻入微 或者 向上- 到- 日期 細節 必需的
為了 具體的 研究 問題。
人類 研究者 應該 鍛鍊 批判的 判斷
和 核實 這 資訊 假如 經過 這 人工智慧 模型
到 確保 準確性。
感謝 你 為了 澄清 這 觀點。
I 思考 這 曾是 一 的 礦 和 勞拉的 最多 重要的 外賣
從 這 合作。
感謝 你 全部 為了 存在 部分 的 這 引人入勝 旅行
進入 泰勒 斯威夫特的 音樂 景觀
和 這 力量 的 結構 方程式 造型
在 跳轉 贊成。
它 有 到過 a 樂趣 分享 我們的 見解 和 經驗 和 你。
作為 我們 總結一下， 我們 邀請 你 到 繼續 探索
這 可能性 的 合作
之間 人類 專業知識 和 人工智慧- 驅動 見解。
我們 看 向前 到 未來 交易所 的 想法 和 這 令人興奮的 視野 前方。
安全的 旅行 和 直到 我們 見面 再次。
一 最後的 事物 前 我們 去。
聊天 GPT 和 其他 人工智慧 產生 全部 的 他們的 自己的 對話，
這 標題， 這 推介會 抽象的，
這 輪廓 圖片， 和 這 電子郵件 一致 我們 使用
為了 這 會議 推介會。
最後， 他們 也 創建 這 泰勒- 迅速- 受到啟發 歌曲。
