論文の概要: An LLM-based Delphi Study to Predict GenAI Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21092v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 14:31:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:42:18.073648
• Title: An LLM-based Delphi Study to Predict GenAI Evolution
• Title（参考訳）: LLMを用いたDelphiによるGenAI進化予測
• Authors: Francesco Bertolotti, Luca Mari,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルを用いた定性的予測手法を提案する。 この手法は、ジェネレーティブ・人工知能の将来的な進化を探求するために応用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6138671548064356
• License:
• Abstract: Predicting the future trajectory of complex and rapidly evolving systems remains a significant challenge, particularly in domains where data is scarce or unreliable. This study introduces a novel approach to qualitative forecasting by leveraging Large Language Models to conduct Delphi studies. The methodology was applied to explore the future evolution of Generative Artificial Intelligence, revealing insights into key factors such as geopolitical tensions, economic disparities, regulatory frameworks, and ethical considerations. The results highlight how LLM-based Delphi studies can facilitate structured scenario analysis, capturing diverse perspectives while mitigating issues such as respondent fatigue. However, limitations emerge in terms of knowledge cutoffs, inherent biases, and sensitivity to initial conditions. While the approach provides an innovative means for structured foresight, this method could be also considered as a novel form of reasoning. further research is needed to refine its ability to manage heterogeneity, improve reliability, and integrate external data sources.
• Abstract（参考訳）: 複雑で急速に進化するシステムの将来の軌跡を予測することは、特にデータが不十分で信頼性の低い領域では大きな課題である。 本研究では,大規模言語モデルを用いてDelphi研究を行ない,定性的な予測手法を提案する。 この手法は、地政学的な緊張、経済格差、規制の枠組み、倫理的考慮といった重要な要素に関する洞察を明らかにすることによって、ジェネレーティブ・人工知能の将来的な進化を探求するために適用された。 この結果から, LLMに基づくDelphi研究は, 多様な視点を捉えながら, 応答疲労などの問題を緩和し, シナリオ分析の構造化を促進することが示唆された。 しかし、知識の切り離し、固有のバイアス、初期条件に対する感受性の点で制限が現れる。 このアプローチは、構造化された事前監視のための革新的な手段を提供するが、この手法は、新しい推論の形式と見なすこともできる。 異質性を管理し、信頼性を改善し、外部データソースを統合する能力を改善するためには、さらなる研究が必要である。

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