論文の概要: Americans' Support for AI Development -- Measured Daily with Open Data and Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05163v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 16:27:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:57:03.431252
- Title: Americans' Support for AI Development -- Measured Daily with Open Data and Methods
- Title(参考訳): アメリカ人のAI開発支援 - オープンデータと方法による毎日の測定
- Authors: Jason Jeffrey Jones,
- Abstract要約: 私はそれを行う最初のオープンソースシステムを提示します。
自動システムは、毎日、調査項目に対する新しい人間の反応を収集し、マイクロデータを匿名化し、公開し、公開可能なWebダッシュボードを通じて分析を提示する。
2024-11-17年時点で、システムは1日当たり214の支持率を自動生成していた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: A confluence of maturing Web technologies and Web platforms affords a new form of scientific communication: free and open nowcasting of public opinion. Here, I present the first open-source system to do so. The automated system gathers new human responses to survey items daily, anonymizes and publicly distributes microdata, and presents analyses through a publicly viewable Web dashboard. A demonstration implementation tracked support for further development of artificial intelligence at daily resolution. As of 2024-11-17, the system had autonomously produced 214 daily estimates of support. I argue that more scientists should adopt the method of open nowcasting, because it encourages transparency in research design and eases replication.
- Abstract(参考訳): Web技術とWebプラットフォームを成熟させることで、科学的なコミュニケーションの新たな形態がもたらされる。
ここでは、それを行う最初のオープンソースシステムを紹介します。
自動システムは、毎日、調査項目に対する新しい人間の反応を収集し、マイクロデータを匿名化し、公開し、公開可能なWebダッシュボードを通じて分析を提示する。
デモ実装では、日々の解像度での人工知能のさらなる開発のサポートが追跡された。
2024-11-17年時点で、システムは1日当たり214の支持率を自動生成していた。
研究設計の透明性を高め、複製を容易にするため、より多くの科学者がオープン・ナウキャスティングの手法を採用するべきだと私は主張する。
関連論文リスト
- O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report -- Part 1 [52.062216849476776]
本稿では,O1 Replication Journeyに具体化された人工知能研究の先駆的アプローチを紹介する。
我々の方法論は、長期化したチームベースのプロジェクトの不規則性を含む、現代のAI研究における重要な課題に対処する。
本稿では,モデルにショートカットだけでなく,完全な探索プロセスの学習を促す旅行学習パラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T15:13:01Z) - OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research [35.31092912532057]
我々は、人工知能(AI)技術を活用して研究プロセスを加速する革新的なプラットフォームであるOpenResearcherを紹介する。
OpenResearcherはRetrieval-Augmented Generation (RAG)に基づいて構築されており、LLM(Large Language Models)と最新のドメイン固有知識を統合する。
我々は、OpenResearcherが研究者のクエリを理解し、科学文献から検索し、検索した情報をフィルタリングし、正確で包括的な回答を提供し、答えを自己修正する様々なツールを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-13T14:59:44Z) - The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery [14.465756130099091]
本稿では,完全自動科学的発見のための最初の包括的枠組みについて述べる。
我々は、新しい研究アイデアを生成し、コードを書き、実験を実行し、結果を視覚化し、その結果を説明するThe AI Scientistを紹介します。
原則として、このプロセスは、人間の科学コミュニティのように行動しながら、オープンな方法でアイデアを反復的に発展させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-12T16:58:11Z) - Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons [74.68176012363253]
汎用人工知能(AI)システムは、大量の公開Webデータに基づいて構築されている。
我々は,AIトレーニングコーパスに基づくWebドメインに対する同意プロトコルの大規模かつ長期的監査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T16:50:18Z) - A Fourth Wave of Open Data? Exploring the Spectrum of Scenarios for Open Data and Generative AI [0.0]
生成AIと大規模言語モデル(LLM)アプリケーションは、個人がデータや知識を見つけてアクセスする方法を変えつつある。
この白書は、オープンデータと生成AIの関係を解き放ち、新しい第4波のオープンデータの可能性を探究するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T14:01:33Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T21:16:56Z) - The Semantic Scholar Open Data Platform [79.4493235243312]
セマンティック・スカラー(Semantic Scholar、S2)は、学術文献の発見と理解を支援することを目的としたオープンデータプラットフォームおよびウェブサイトである。
我々は、学術的なPDFコンテンツ抽出と知識グラフの自動構築のための最先端技術を用いて、パブリックおよびプロプライエタリなデータソースを組み合わせる。
このグラフには、構造解析されたテキスト、自然言語要約、ベクトル埋め込みなどの高度な意味的特徴が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T17:13:08Z) - A Survey on Neural Open Information Extraction: Current Status and
Future Directions [87.30702606041407]
Open Information extract (OpenIE) は、大規模コーパスからの関係事実のドメインに依存しない発見を容易にする。
我々は、最先端のニューラルなOpenIEモデル、その設計決定、強み、弱点について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T02:24:55Z) - SOK: Fake News Outbreak 2021: Can We Stop the Viral Spread? [5.64512235559998]
ソーシャルネットワークの完全解釈と使いやすさは、今日の世界での情報の生成と配布に革命をもたらした。
従来のメディアチャンネルとは異なり、ソーシャルネットワークは偽情報や偽情報の拡散を迅速かつ広範囲に促進する。
虚偽情報の拡散は、大衆の行動、態度、信念に深刻な影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-22T09:26:13Z) - Explainable Patterns: Going from Findings to Insights to Support Data
Analytics Democratization [60.18814584837969]
我々は,データストーリテリングの探索と作成において,レイユーザをサポートする新しいフレームワークであるExplainable Patterns (ExPatt)を提示する。
ExPattは、外部(テキスト)の情報ソースを使用して、観察または選択された発見の実用的な説明を自動的に生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T16:13:44Z) - Visualising COVID-19 Research [4.664989082015335]
そこで我々は,新しいテーマベース可視化手法を開発した。
大規模なコーパスの高度なデータモデリング、情報マッピング、トレンド分析を組み合わせる。
トップダウンでボトムアップのブラウジングと検索インターフェースを提供し、トピックや研究リソースを素早く発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T15:45:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。