दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है।
पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

एआई के साथ कार्य करना: जनरेटिव एआई के व्यावसायिक निहितार्थों को मापना

Created by
  • Haebom

लेखक

किरण टॉमलिंसन, सोनिया जाफ़े, विल वांग, स्कॉट काउंट्स, सिद्धार्थ सूरी

रूपरेखा

यह पत्र जनरेटिव AI के आर्थिक प्रभाव को समझने के लिए 200,000 Microsoft Bing Copilot उपयोगकर्ताओं के अनाम वार्तालाप डेटा का विश्लेषण करता है। विश्लेषण के परिणाम दर्शाते हैं कि उपयोगकर्ता जिन सबसे सामान्य कार्यों के लिए AI सहायता मांगते हैं, वे हैं जानकारी एकत्र करना और लिखना, जबकि AI द्वारा किए जाने वाले सबसे सामान्य कार्य हैं जानकारी और सहायता प्रदान करना, लेखन, शिक्षण और परामर्श देना। प्रत्येक व्यवसाय के लिए AI प्रयोज्यता स्कोर की गणना करके, हम पाते हैं कि ज्ञान-कार्य वाले व्यवसाय जैसे कंप्यूटर और गणित से संबंधित व्यवसाय, कार्यालय और प्रशासनिक सहायता व्यवसाय, और बिक्री व्यवसाय जिनका मुख्य कार्य जानकारी प्रदान करना और संवाद करना है, उनमें AI को अपनाने की सबसे अधिक संभावना है। हम उन कार्य गतिविधियों के प्रकारों का भी विश्लेषण करते हैं जो सबसे सफलतापूर्वक निष्पादित की जाती हैं, मजदूरी और शिक्षा के स्तर और AI प्रयोज्यता के बीच संबंध

____T93341_____, ____T93342_____

Takeaways:
हम एआई के आर्थिक प्रभाव के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए जनरेटिव एआई के वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों का विश्लेषण करते हैं।
हम एआई अनुप्रयोग की उच्च क्षमता वाले व्यवसायों की पहचान करके एआई अपनाने की रणनीति स्थापित करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।
यह एआई उपयोग की सफलता दर और नौकरी की विशेषताओं के बीच संबंध को उजागर करके एआई उपयोग रणनीतियों को बेहतर बनाने में योगदान देता है।
वास्तविक उपयोग डेटा और मौजूदा भविष्यवाणियों के तुलनात्मक विश्लेषण के माध्यम से एआई प्रभाव भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार किया जा सकता है।
Limitations:
विश्लेषण में प्रयुक्त डेटा माइक्रोसॉफ्ट बिंग कोपायलट उपयोगकर्ताओं तक सीमित है, जिससे सामान्यीकरण सीमित हो जाता है।
एआई प्रयोज्यता स्कोर की गणना किस प्रकार की जाती है, इसकी पारदर्शिता और निष्पक्षता की आगे समीक्षा की आवश्यकता है।
एआई और सामाजिक परिवर्तन के दीर्घकालिक प्रभावों के विश्लेषण का अभाव है।
डेटा के लिए गुमनामीकरण और गोपनीयता संरक्षण प्रक्रिया का विस्तृत विवरण आवश्यक है।
👍