Admin
Администратор
Искусственный интеллект продолжает демонстрировать превосходство над человеком в задачах, требующих анализа больших объёмов данных.
Новое исследование показало, что языковые модели способны точнее предсказывать успех технологических проектов, чем опытные инвесторы.
Профессор Фелипе Часар из Мичиганского университета совместно с коллегами провёл эксперимент, в котором сравнили прогнозы больших языковых моделей и людей. В исследовании участвовали 30 краудфандинговых проектов, запущенных после обучения моделей, чтобы исключить предвзятость. Модели выполняли попарные сравнения, определяя, какой проект окажется успешнее. Результаты показали, что лучшие модели, такие как Gemini 2.5 Pro, превзошли человеческие прогнозы, демонстрируя корреляцию 0,74 и точность в 80% случаев. Интересно, что добавление человеческого мнения к прогнозам ИИ снижало их точность, что исследователи назвали эффектом augmentation trap. Это связано с тем, что люди привносят личные предпочтения и ошибки, которые ухудшают объективность прогнозов. Исследование подчёркивает, что ИИ способен обходить ограниченную рациональность человека, анализируя множество факторов одновременно. Однако авторы отмечают, что это не означает полного замещения экспертов, а скорее смещает акцент на интеграцию ИИ в стратегические процессы.
