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Publicação
Experts and large language models' perceived AI drivers, barriers, impacts, and timeline in the economy and society
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Resumo(s)
This thesis assessed expert perceptions regarding artificial intelligence (AI) and its future impact across various dimensions of society, with particular emphasis on labor. The work starts by framing AI as a disruptive innovation. By applying Bronfenbrenner’s ecological systems model and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, this study developed a conceptual framework that guided the semi-structured interviews. Nineteen interviews with AI experts were conducted, complemented by six interviews with three large language models. The analysis focused on six main themes. The first examined experts’ general patterns of AI use. Next, perceived drivers and barriers to adoption were identified. The third theme employed Makridakis’s (2017) four AI scenarios to assess expert attitudes toward the future of humanity. Then anticipated paces of AI development were discussed. The fifth addressed perceptions of artificial general intelligence (AGI), artificial superintelligence (ASI), and the evolving relationship between humans and machines. The final theme analyzed the anticipated impacts of AI across jobs, industries, and economic sectors, using the Global Industry Classification Standard (GICS) to rank sectors by expected impact. The study also identified mechanisms shaping vulnerability or resistance to automation impact. Findings revealed that AI use occurs across a wide range of contexts, influenced by various complex factors. Expert opinion showed substantial ambiguity and uncertainty regarding the definitions and timelines of AGI and ASI, leading to divergent expectations and ambivalent attitudes towards future technological progress. Interviews further suggested that certain jobs, industries and sectors are more susceptible to significant transformation. Overall, this research contributes to a deeper understanding of the potential impacts of AI-related technologies and anticipated implications for society.
Esta tese tem como objetivo fornecer uma avaliação holística das perceções dos especialistas sobre o campo da IA e o seu impacto futuro em várias dimensões da sociedade, particularmente na dimensão económica. Este estudo começa por enquadrar a IA como uma inovação disruptiva. Ao aplicar o modelo ecológicos de Bronfenbrenner e a Teoria Unificada de Aceitação e Utilização da Tecnologia, foi desenvolvido um quadro conceptual que orientou as entrevistas semiestruturadas. Foram realizadas 19 entrevistas com especialistas, complementadas por seis entrevistas com três grandes modelos de linguagem. A análise centrou-se em seis temas principais. O primeiro examinou os padrões gerais de utilização. O segundo identificou fatores impulsionadores e barreiras à adoção. O terceiro aplica os quatro cenários de IA propostos por Makridakis (2017) para avaliar as atitudes dos especialistas em relação ao futuro da humanidade. O quarto explorou os ritmos previstos para o desenvolvimento da IA. O quinto abordou as percepções sobre AGI, ASI e a evolução da relação entre humanos e máquinas. O tema final analisou os impactos previstos da IA em empregos, indústrias e usando o GICS para classificar os setores por impacto esperado. O estudo também identificou mecanismos que moldam a vulnerabilidade e resistência ao impacto da automação. Os resultados revelam que o uso da IA ocorre em uma ampla variedade de contextos, influenciado por vários fatores complexos. Os especialistas expressaram substancial ambiguidade e incerteza em relação às definições e datas para atingir a AGI e ASI, levando a expectativas divergentes e até mesmo a atitudes ambivalentes em relação ao futuro progresso tecnológico. As entrevistas revelaram que certos empregos, indústrias e setores são mais suscetíveis a transformações significativas. Esta investigação contribui para uma compreensão mais profunda dos potenciais impactos das tecnologias relacionadas com a IA e suas implicações antecipadas para a sociedade.
Esta tese tem como objetivo fornecer uma avaliação holística das perceções dos especialistas sobre o campo da IA e o seu impacto futuro em várias dimensões da sociedade, particularmente na dimensão económica. Este estudo começa por enquadrar a IA como uma inovação disruptiva. Ao aplicar o modelo ecológicos de Bronfenbrenner e a Teoria Unificada de Aceitação e Utilização da Tecnologia, foi desenvolvido um quadro conceptual que orientou as entrevistas semiestruturadas. Foram realizadas 19 entrevistas com especialistas, complementadas por seis entrevistas com três grandes modelos de linguagem. A análise centrou-se em seis temas principais. O primeiro examinou os padrões gerais de utilização. O segundo identificou fatores impulsionadores e barreiras à adoção. O terceiro aplica os quatro cenários de IA propostos por Makridakis (2017) para avaliar as atitudes dos especialistas em relação ao futuro da humanidade. O quarto explorou os ritmos previstos para o desenvolvimento da IA. O quinto abordou as percepções sobre AGI, ASI e a evolução da relação entre humanos e máquinas. O tema final analisou os impactos previstos da IA em empregos, indústrias e usando o GICS para classificar os setores por impacto esperado. O estudo também identificou mecanismos que moldam a vulnerabilidade e resistência ao impacto da automação. Os resultados revelam que o uso da IA ocorre em uma ampla variedade de contextos, influenciado por vários fatores complexos. Os especialistas expressaram substancial ambiguidade e incerteza em relação às definições e datas para atingir a AGI e ASI, levando a expectativas divergentes e até mesmo a atitudes ambivalentes em relação ao futuro progresso tecnológico. As entrevistas revelaram que certos empregos, indústrias e setores são mais suscetíveis a transformações significativas. Esta investigação contribui para uma compreensão mais profunda dos potenciais impactos das tecnologias relacionadas com a IA e suas implicações antecipadas para a sociedade.
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Artificial intelligence (AI) Psychology Economy Uncertainty Innovation Inteligência artificial Psicologia Economia Incerteza Inovação
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