論文の概要: How Generative AI models such as ChatGPT can be (Mis)Used in SPC
Practice, Education, and Research? An Exploratory Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10916v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 15:48:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 13:32:30.347285
- Title: How Generative AI models such as ChatGPT can be (Mis)Used in SPC
Practice, Education, and Research? An Exploratory Study
- Title（参考訳）: ChatGPTのような生成AIモデルは、SPCの実践、教育、研究でどのように(ミス)利用できるか?
探索的な研究
- Authors: Fadel M. Megahed and Ying-Ju Chen and Joshua A. Ferris and Sven Knoth
and L. Allison Jones-Farmer
- Abstract要約: 生成人工知能(AI)モデルは、統計的プロセス制御(SPC)の実践、学習、研究に革命をもたらす可能性がある。
これらのツールは開発の初期段階にあり、簡単に誤用されるか、誤解される可能性がある。
コードを提供し、基本的な概念を説明し、SPCの実践、学習、研究に関する知識を創造するChatGPTの能力を探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0841728192954663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Artificial Intelligence (AI) models such as OpenAI's ChatGPT have
the potential to revolutionize Statistical Process Control (SPC) practice,
learning, and research. However, these tools are in the early stages of
development and can be easily misused or misunderstood. In this paper, we give
an overview of the development of Generative AI. Specifically, we explore
ChatGPT's ability to provide code, explain basic concepts, and create knowledge
related to SPC practice, learning, and research. By investigating responses to
structured prompts, we highlight the benefits and limitations of the results.
Our study indicates that the current version of ChatGPT performs well for
structured tasks, such as translating code from one language to another and
explaining well-known concepts but struggles with more nuanced tasks, such as
explaining less widely known terms and creating code from scratch. We find that
using new AI tools may help practitioners, educators, and researchers to be
more efficient and productive. However, in their current stages of development,
some results are misleading and wrong. Overall, the use of generative AI models
in SPC must be properly validated and used in conjunction with other methods to
ensure accurate results.
- Abstract（参考訳）: OpenAIのChatGPTのような生成人工知能(AI)モデルは、統計的プロセス制御(SPC)の実践、学習、研究に革命をもたらす可能性がある。
しかし、これらのツールは開発の初期段階にあり、簡単に誤用したり誤解したりすることができる。
本稿では,生成型AIの開発について概説する。
具体的には、ChatGPTがコードを提供し、基本的な概念を説明し、SPCの実践、学習、研究に関する知識を創造する能力を探求する。
構造化されたプロンプトに対する応答を調べることで、結果の利点と限界を強調します。
我々の研究は、ChatGPTの現行バージョンが、ある言語から別の言語へのコード翻訳やよく知られた概念の説明など、構造化されたタスクに対してうまく機能していることを示唆している。
新しいaiツールを使うことは、実践者、教育者、研究者がより効率的で生産的になるのに役立つ。
しかしながら、現在の開発段階では、いくつかの結果は誤解を招き、間違っています。
全体として、SPCにおける生成AIモデルの使用は、正確な結果を保証するために、他の方法とともに適切に検証され、使用される必要がある。
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