米国における大型言語モデルの認識,使用,および認識におけるギャップ:全国的に代表的な縦断調査から得られた証拠

科学分野:

• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
• テクノロジーの社会学
• 人間とコンピュータの相互作用です.

背景:

• 大型言語モデル (LLM) は,人生のさまざまな側面に変革の可能性を秘めています.
• LLMの異なる採用パターンを理解することは,公正な技術展開に不可欠です.
• 以前の研究は,多様な集団におけるLLMの認識と使用の進化の景観を完全に捉えることができませんでした.

研究 の 目的:

• 米国の成人の間でLLMの認識,使用,認識を調査する.
• 養子縁組率が異なる社会人口集団を特定する.
• LLMの採用の変化を1年間の期間で追跡する.

主な方法:

• 2つの波のアンケート調査は,米国住民12,224人の全国的に代表的なオンラインパネルに実施されました.
• データ収集は1年間をかけて行われ,LLMの採用における時間的な傾向を記録した.
• 統計的分析では,社会人口学的要因とLLMの利用の相関関係を調べました.

主要な成果:

• 男性,若者,高所得者,STEMの職業の人たちがより高い採用率を示し,重要な使用ギャップが観察されました.
• より高い認知能力,インターネットの読み書き能力,そして経験への開放性を持つ回答者は,LLMsを使用する可能性が高くなった.
• LLMの採用におけるこれらの格差は減少せず,研究期間中に拡大しているように見えた.

結論:

• LLMの採用の格差は,アクセスに関連する要因 (収入,職業,デジタルスキル) と個人特質 (開放性,政治的志向) とともに関連しています.
• この調査結果は,LLMのダイナミックで不均衡な統合が米国の人口に反映されていることを示しています.
• これらの採用のギャップに対処することは,AI技術からの広範で公平な利益を確保するために不可欠です.