Percepciones muy distintas según el rendimiento de la IA probada
Primero: la mayoría solo había usado de vez en cuando una IA gratuita
- El 46.8% de los encuestados había usado alguna vez la IA generativa: un 38.5% solo había probado modelos gratuitos y apenas un 8.3% estaba suscrito a un modelo de pago.
- Entre quienes la habían usado, el 63.6% la había probado una o dos veces (37.3%) o la usaba unas 2 veces al mes (26.3%).
- Las diferencias por ocupación también eran grandes. El 77.0% de los desarrolladores había usado la IA generativa, frente a uno de cada tres entre los trabajadores de los servicios y vendedores (37.3%) y entre los operarios y trabajadores manuales (36.4%).
Segundo: las opiniones cambiaron mucho según si la IA que vieron era gratuita o de pago Hallazgo principal del estudio
- En la pregunta «La IA me ayuda en mi trabajo», el grado de acuerdo era mayor en este orden: grupo de control (3.40 puntos), grupo de IA de bajo rendimiento (3.50) y grupo de IA de alto rendimiento (3.55).
- En cambio, al ir más allá y preguntar si «la IA es más precisa que los humanos», el grupo de IA de bajo rendimiento (3.17 puntos) quedó incluso por debajo del grupo de control (3.29 puntos), que no había visto ninguna respuesta de la IA.
- El grupo de IA de alto rendimiento (de pago) temía que su salario bajara en la era de la IA tanto más cuanto más larga fuera su experiencia laboral, mientras que el grupo de IA de bajo rendimiento (gratuita), igual que el grupo de control (sin exposición), se mostraba tranquilo: cuanta más experiencia, menos esperaba que cayera su salario.
IA generativa: ¿cuánto se usa realmente?
Empezamos preguntando por su experiencia con la IA generativa a 1700 adultos de todo el país, seleccionados con cuotas proporcionales por sexo, edad y región.
- El 46.8% la había usado alguna vez y más de la mitad (53.2%) no la había usado nunca. Los suscriptores de un modelo de pago eran el 8.3%.
- Entre quienes habían usado al menos uno de los principales modelos (ChatGPT, Claude, etc.), el 14.1% lo usaba casi a diario y el 22.3%, 2 o más veces por semana. El 63.6% restante no pasaba de haberlo probado una o dos veces o de usarlo unas 2 veces al mes.
Experiencia de uso de la IA generativa
Porcentaje sobre el total de 1700 encuestados (%)
- Por ocupación, el uso era mayor entre desarrolladores (77.0%), profesores universitarios e investigadores (65.2%), profesionales del arte (62.7%) e ingenieros e investigadores de la industria (57.3%).
Uso de la IA generativa por ocupación
Porcentaje de encuestados que han usado alguna vez la IA generativa (%). Al pasar el ratón sobre una barra se ve el intervalo de confianza del 95%.
Tras probar una IA de rendimiento distinto, ¿cómo cambió lo que pensaban?
Si la mayoría de los encuestados solo ha usado de vez en cuando una IA gratuita, la impresión que la gente tiene de la IA puede depender de qué IA ha conocido. Para comprobarlo, incluimos un experimento en la encuesta.
- Dividimos a los encuestados al azar en tres grupos. Al tratarse de una asignación aleatoria, los tres grupos son similares en edad, sexo, nivel de estudios y experiencia previa con la IA (véase el anexo).
- El grupo de IA de bajo rendimiento vio ejemplos de uso de un modelo que entonces se ofrecía gratis, y el grupo de IA de alto rendimiento, ejemplos de un modelo que entonces era de pago. En ambos grupos, la experiencia consistió en resolver primero esos ejercicios y ver después la respuesta de la IA a la misma pregunta.
- El grupo de control respondió directamente a la encuesta común, sin ver las tareas ni las respuestas de la IA.
Grupo de control579 personasRespondió a la encuesta sin ver respuestas de la IA
Grupo de IA de bajo rendimiento560 personas5 tareas + respuestas de una IA gratuita de bajo rendimiento; después, la encuesta
Grupo de IA de alto rendimiento561 personas5 tareas + respuestas de una IA de pago de alto rendimiento; después, la encuesta
Las tareas que vieron los encuestados y las respuestas de las dos IA pueden consultarse en el anexo.
Los tres grupos respondieron a la misma encuesta común. Para cada afirmación sobre la IA generativa preguntamos el grado de acuerdo en una escala del 1 al 5 (1: «nada de acuerdo»; 5: «muy de acuerdo»).
1La idea de que «la IA puede ayudarme» crecía con el rendimiento de la IA que se había visto.
- La media de la afirmación «La IA generativa me ayuda a mejorar la eficiencia en mi trabajo» fue de 3.40 puntos en el grupo de control, 3.50 en el de IA de bajo rendimiento y 3.55 en el de IA de alto rendimiento (diferencia entre el grupo de alto rendimiento y el de control, p<.01). El acuerdo subía del grupo sin exposición a la IA gratuita y de esta a la de pago: un resultado de lo más intuitivo.
- La afirmación «Gracias a la IA generativa puedo hacer bien trabajos creativos» siguió el mismo orden (grupo de control, 3.21 puntos; bajo rendimiento, 3.31; alto rendimiento, 3.34).
«La IA puede ayudarme»
Grado de acuerdo medio por grupo (escala del 1 al 5) e intervalo de confianza del 95%
2La idea de que «la IA es mejor que las personas» fue la más baja en el grupo de IA de bajo rendimiento (gratuita).
- ¿Y si, más allá de su capacidad para ayudar a las personas, preguntamos por el acuerdo con «La IA generativa es más precisa que los humanos»? Esta vez, el grado de acuerdo del grupo de IA de bajo rendimiento fue más bajo que el del grupo de alto rendimiento (p<.001) e incluso que el del grupo de control, que no había visto ningún ejemplo de uso de la IA (p<.05).
- Lo mismo ocurrió con una afirmación formulada de forma parecida, «La IA generativa puede hacer el trabajo mejor que un oficinista medio». El grupo de IA de bajo rendimiento (gratuita) registró 3.37 puntos, el acuerdo más bajo de los tres grupos (p<.01 frente al grupo de alto rendimiento; p=0.416 frente al de control).
- Ver respuestas de la IA elevó la expectativa de que «la IA puede ayudarme», pero, cuando esa IA era un modelo de bajo rendimiento, rebajó en cambio la valoración de que «la IA es mejor que las personas».
«La IA es mejor que las personas»
Grado de acuerdo medio por grupo (escala del 1 al 5) e intervalo de confianza del 95%
3La relación entre los años de experiencia y la amenaza económica de la IA fue justo la contraria en los grupos de IA gratuita y de pago.
- Si se pregunta directamente «Si la IA generativa se extiende, ¿qué pasará con su salario?», los encuestados tienden a responder sobre su propia ocupación con más optimismo del que corresponde.
- Por eso les pedimos primero que estimaran en una misma tabla la variación salarial de las 12 ocupaciones, y solo cuando había pasado un tiempo desde esa pregunta les preguntamos cuál era su ocupación. En el análisis usamos únicamente la respuesta de la fila correspondiente a la ocupación del propio encuestado.
- Así pudimos medir de la forma más objetiva posible hasta qué punto cada encuestado ve su ocupación segura (o, al contrario, vulnerable) en la era de la IA, con la misma vara de medir que las demás ocupaciones.
Pregunta de la encuesta: la propia ocupación, mezclada entre las demás
«Si la IA generativa se extiende en nuestra sociedad, ¿cómo cree que cambiará en los próximos 5 años el salario (anual) de cada una de las siguientes ocupaciones?» (ejemplo de respuesta de un encuestado que trabaja como profesional del arte)
| Baja 20% | Baja 10% | Sin cambio | Sube 10% | Sube 20% | |
|---|---|---|---|---|---|
| Profesionales de la salud (médicos, farmacéuticos, etc.) | |||||
| Profesionales jurídicos y financieros (abogados, contables, asesores fiscales, etc.) | |||||
| Desarrolladores de TI y software (programadores, científicos de datos, etc.) | |||||
| Ingenieros e investigadores de la industria (mecánica, electricidad, química, etc.) | |||||
| Profesores universitarios e investigadores (politólogos, psicólogos, investigadores en economía, etc.) | |||||
| Directores y gerentes (consejeros delegados, altos directivos, etc.) | |||||
| Empleados de oficina (marketing, recursos humanos, planificación, etc.) | |||||
| Funcionarios y docentes | |||||
| Trabajadores de los servicios y vendedores (dependientes, teleoperadores, etc.) | |||||
| Operarios y trabajadores manuales (operarios de fábrica, obreros de la construcción, conductores, etc.) | |||||
| Profesionales del arte (escritores, músicos, diseñadores, etc.)Mi ocupación | |||||
| Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca (agricultores, pescadores, trabajadores forestales, etc.) |
- El gráfico siguiente muestra, con rectas de regresión por grupo, cómo cambia la variación salarial esperada en la propia ocupación, calculada de este modo, según los años en la ocupación actual (experiencia).
- Cuanto mayor es el valor del eje Y (vertical), más seguro se siente el encuestado en la era de la IA; cuanto menor, más vulnerable.
- El análisis muestra que el grupo de IA de pago de alto rendimiento temía que su salario bajara más cuanto más larga fuera su experiencia, mientras que los profesionales con experiencia que vieron la IA gratuita de bajo rendimiento, al contrario, percibían menos la amenaza de la IA a medida que sumaban años. La previsión del grupo de IA de alto rendimiento bajaba de −4.0% con 1 año de experiencia a −6.5% con 30 años, y su pendiente por año de experiencia era 0.20 puntos porcentuales menor que la del grupo de control (p<.01) y 0.19 puntos menor que la del grupo de IA de bajo rendimiento (p<.05).
- Llama la atención, sobre todo, el caso de quienes vieron la IA gratuita: siguieron la misma tendencia que el grupo de control, que no vio ningún ejemplo de IA, sin diferencias estadísticamente significativas, y se mostraron poco sensibles a la amenaza de la IA. La pendiente por año de experiencia fue similar: +0.09 puntos porcentuales en el grupo de IA de bajo rendimiento y +0.10 en el de control (diferencia de pendientes, p=0.854).
- Puede decirse que este resultado muestra una de las razones por las que, en la realidad, las reacciones ante la IA están tan divididas entre los profesionales veteranos.
Variación salarial esperada en la propia ocupación según la experiencia
Variación salarial esperada en la propia ocupación en los 5 años siguientes a la expansión de la IA generativa (%), con rectas de regresión por grupo según los años en la ocupación actual
Menos experienciaMás experiencia4Otras preguntas
- La disposición a suscribirse a un modelo de pago («¿Estaría dispuesto a suscribirse a un modelo de pago de 20 dólares al mes?») fue del 32.6% en el grupo de control y menor tanto en el grupo de IA de bajo rendimiento (22.9%, p<.001) como en el de alto rendimiento (26.0%, p<.05).
- En la afirmación «Por la inteligencia artificial generativa mucha gente perderá su empleo», los tres grupos se situaron en torno a los 3.6 puntos, sin diferencias (grupo de control, 3.64 puntos; IA de alto rendimiento, 3.68; p=0.402).
En pocas palabras
- Más de la mitad de los encuestados no había usado nunca la IA generativa, y la mayoría de quienes sí la habían usado solo recurrían de vez en cuando a modelos gratuitos.
- En el experimento, quienes vieron la IA de bajo rendimiento se mostraron más negativos con que «la IA es más precisa que los humanos» incluso que quienes no habían visto ninguna respuesta de la IA. Quienes vieron la IA de alto rendimiento tuvieron el mayor porcentaje de acuerdo de los tres grupos.
- El grupo de IA de pago de alto rendimiento temía que su salario bajara más en la era de la IA cuanta más experiencia tuviera, mientras que el grupo de IA gratuita de bajo rendimiento, igual que el de control, no percibía gran amenaza de la IA por tener más experiencia. Según el rendimiento de la IA que habían visto, las personas valoraron de forma distinta el lugar de los humanos en la era de la IA y sus propias perspectivas económicas.
Cautelas para interpretar los resultados
La encuesta se realizó en mayo de 2024. Las cifras de uso, como la tasa y la frecuencia de uso, son las respuestas de ese momento y no reflejan los modelos lanzados después ni los cambios en las condiciones de uso.
Lo que vieron los grupos experimentales fueron respuestas de IA generadas de antemano. No equivale a que los encuestados usaran la IA por sí mismos, y las respuestas a cinco tareas no bastan para representar el rendimiento general de cada modelo.
Las diferencias entre grupos son de 0.1 a 0.3 puntos en una escala del 1 al 5. Como la asignación fue aleatoria, pueden atribuirse a la experiencia de ver respuestas de la IA, pero esta encuesta no permite saber cuánto dura una diferencia generada por una única exposición breve.
En el uso por ocupación, el número de encuestados varía de una ocupación a otra. Los porcentajes de las ocupaciones con pocos encuestados, como profesionales jurídicos y financieros (18 personas) o agricultura, ganadería, silvicultura y pesca (16), tienen un margen de error grande.
Metodología del análisis
Resumimos con qué muestra y qué criterios se calcularon las cifras del texto.
Ficha técnica
| Concepto | Detalle |
|---|---|
| Periodo de la encuesta | Mayo de 2024 |
| Método | Encuesta online al panel de la empresa de encuestas surcoreana DataSpring |
| Población | Adultos de todo el país de 18 a 69 años |
| Muestra | 1700 personas. Cuotas proporcionales por sexo, edad (6 tramos) y región de residencia (17 provincias y ciudades de rango provincial) según las estadísticas de población de 2024. De las 1821 personas que completaron la encuesta, se excluyeron al azar personas de las celdas que superaban la cuota |
| Margen de error | ±2.38 puntos porcentuales con un nivel de confianza del 95% |
Diseño experimental y equilibrio entre grupos
Los encuestados respondieron primero a las preguntas sobre sexo, edad, región de residencia, capacidades y características de su trabajo y experiencia de uso de la IA generativa, y después se les asignó al azar a uno de los tres grupos. El resto de los datos personales, como el nivel de estudios, la ocupación o los ingresos, se preguntó al final, una vez terminada toda la encuesta común. Los grupos de IA de bajo y de alto rendimiento resolvieron en orden aleatorio cinco tareas (comprensión de un artículo, creación de titulares, orden de frases de un relato, clasificación de eslóganes publicitarios y relaciones familiares) y en cada una vieron la respuesta de la IA. Solo podían pasar a la siguiente pregunta después de que la respuesta de la IA hubiera estado en pantalla un tiempo mínimo. El grupo de control respondió directamente a la encuesta común, sin tareas. Las respuestas de la IA de bajo rendimiento se generaron con GPT-3.5, entonces un modelo gratuito, y las de la IA de alto rendimiento, con Claude 3 Opus, entonces de pago.
Las características de los tres grupos no diferían en su mayoría; solo la proporción de suscriptores de una IA generativa de pago mostraba diferencias al nivel del 10% (grupo de control, 9.7%; IA de bajo rendimiento, 6.3%; IA de alto rendimiento, 8.9%). Al controlar por el tipo de uso previo (ninguno, gratuito, de pago), la edad, el sexo, el nivel de estudios, los ingresos, etc., todas las diferencias entre grupos del texto se mantuvieron en la misma dirección, y solo la diferencia entre el grupo de IA de bajo rendimiento y el de control en la pregunta «más precisa que los humanos» se debilitó de p<.05 a p<.1. La diferencia en la disposición a suscribirse a un modelo de pago también se repitió entre las 1559 personas que quedan al excluir a quienes ya estaban suscritos (grupo de control, 27.7%; IA de bajo rendimiento, 19.2%; IA de alto rendimiento, 21.1%).
Valores p de la prueba F de la hipótesis de que las medias de los tres grupos son iguales (errores estándar HC3). Ingresos mensuales personales: punto medio del tramo de respuesta. Edad, sexo, experiencia de uso de la IA generativa y suscripción se midieron antes de la asignación; nivel de estudios e ingresos, al final de la encuesta.
Diferencia de rendimiento entre las dos IA
Las respuestas de la IA de bajo rendimiento se generaron con GPT-3.5 y las de la IA de alto rendimiento, con Claude 3 Opus. En el momento de la encuesta, GPT-3.5 podía usarse gratis en ChatGPT, y Claude 3 Opus estaba disponible para los suscriptores de Claude Pro, de 20 dólares al mes. En los benchmarks estándar publicados por la empresa desarrolladora, Claude 3 Opus superó a GPT-3.5 en todas las pruebas.
La diferencia también fue grande en la clasificación en la que los usuarios comparan dos respuestas sin saber de qué modelo es cada una y eligen la mejor (Chatbot Arena). A 8 de mayo de 2024, Claude 3 Opus sumaba 1248 puntos y ocupaba el puesto 2 de 95 modelos, y GPT-3.5, con 1108 puntos, el puesto 35. Una diferencia de 140 puntos significa que, al poner lado a lado las respuestas de ambos modelos, la probabilidad de que se elija la de Claude 3 Opus es de alrededor del 69%.
Las cifras de los benchmarks proceden de la tabla 1 de la tarjeta del modelo Claude 3 de Anthropic (marzo de 2024). Las cifras de GPT-3.5 de esa tabla son valores publicados por terceros, como el informe técnico de GPT-4 de OpenAI, y en algunas pruebas (GSM8K, MATH, etc.) el número de ejemplos o la forma de inducir el razonamiento paso a paso varían según el modelo, por lo que no es una comparación en condiciones estrictamente idénticas. DROP es una puntuación F1 (0-100), no un porcentaje de aciertos. Las puntuaciones de Chatbot Arena son los valores de gpt-3.5-turbo-0125 y claude-3-opus-20240229 en la clasificación del 8 de mayo de 2024 publicada por LMSYS, y la posición agrupa en el mismo puesto a los modelos cuyos intervalos de confianza se solapan.
Tareas del experimento y respuestas de la IA
Estas son las cinco tareas que vieron los grupos de IA de bajo y de alto rendimiento y las respuestas de las dos IA. Al pulsar en cada tarea se pueden comparar ambas respuestas.
TareaSe lee durante 20 segundos un artículo sobre un periodista que recibió dinero a cambio de enterrar una noticia y se responde sin volver a mirarlo.
«Según el artículo anterior, ¿qué medio recibió sobornos de un gestor de residuos?»
- (1) JTBC
- (2) New Environment News
- (3) Newsis
- (4) Media Today
- (5) Edaily
Respuesta correcta: New Environment News
IA de bajo rendimientoCorrectaEl medio que recibió dinero del gestor de residuos es "New Environment News".
IA de alto rendimientoCorrectaSegún el contenido del artículo, el medio que recibió sobornos es 'New Environment News'.
El artículo indica que el programa <Newsroom> de JTBC, a través de su sección 'Cámara de Cerca', captó el momento en que un periodista apellidado An, que se presentaba como director de 'New Environment News', recibía dinero de un gestor de residuos. Según se desprende, el periodista An exigió dinero amenazando con recopilar indicios de actividades ilegales de la empresa y denunciarlos.
Por lo tanto, entre las opciones dadas, puede decirse que (2) New Environment News es el medio que recibió sobornos del gestor de residuos.
TareaSe lee un artículo con el contenido siguiente y se piensa el titular más adecuado. A la IA se le pidió que escribiera cinco titulares para el mismo artículo.
Artículo sobre un estudio de una federación de consumidores según el cual el contenido de sodio de 10 caldos de huesos preparados varía hasta 13 veces de un producto a otro, y algunos alcanzan con un solo sobre el 112% de la cantidad diaria de referencia
Sin respuesta correcta
IA de bajo rendimiento- Al usar caldo de huesos en casa, se descubre una gran diferencia en el contenido de sodio
- ¿Influye en el consumo de sal de los coreanos? Análisis comparativo del contenido de sodio del caldo de huesos
- Caldo de huesos preparado, gran diferencia en el contenido de sodio… consumidores sorprendidos
- ¡Al elegir caldo de huesos, fíjese no solo en el precio sino también en los nutrientes! Resultados del análisis comparativo de la Federación de Consumidores de Daejeon-Chungnam
- Caldo de huesos preparado, contenido de sodio de hasta el 112%…la advertencia de la Federación de Consumidores de Daejeon-Chungnam
IA de alto rendimiento- Caldo de huesos preparado, hasta 13 veces de diferencia en el contenido de sodio...también hay productos que superan la referencia diaria
- Mismo caldo de huesos, distinto contenido de sodio...los consumidores deben tener cuidado
- Al elegir caldo de huesos preparado, imprescindible comprobar el sodio...algunos productos superan la referencia diaria
- Un sobre de caldo de huesos supone el 112% de la referencia diaria de sodio...grandes diferencias de contenido entre productos
- Caldo de huesos preparado, grandes diferencias entre productos del sodio al precio...los consumidores deben revisar con atención
TareaSe ordenan de forma natural siete frases del relato de ciencia ficción «Yo jamás envejeceré de una forma tan fea» (Sim Neoul).
- A. Dentro de la cápsula había espacio para que una persona se tumbara.
- B. Cuando el dependiente cogió mi móvil y lo acercó a la cápsula, esta se abrió con un «fssshh».
- C. El espacio, antes holgado, se amoldó a mi cuerpo.
- D. "Ah, vale"
- E. El dependiente, sonriente, me instaló una aplicación en el móvil.
- F. Entré en la cápsula, me tumbé y la cápsula se cerró.
- G. "Cada uso son 20 minutos"
Sin respuesta correcta
IA de bajo rendimientoB → E → D → A → C → F → G
IA de alto rendimientoE → G → D → B → A → F → C
Con este orden, se suceden de forma natural el proceso en que el dependiente instala la aplicación, informa del tiempo de uso, después el protagonista acepta y la cápsula se abre, y el proceso en que el protagonista entra en la cápsula y se tumba, con lo que la cápsula se cierra y el espacio se transforma.
TareaSe ordenan de más a menos eficaz cuatro eslóganes publicitarios de YouTube Premium, que por 14 000 wones al mes permite ver YouTube sin anuncios.
- A. Pásate a Premium y vive YouTube de una forma nueva.
- B. Música y vídeos sin cortes, con YouTube Premium, cuando y donde quieras.
- C. Tu propio tiempo en un mundo sin anuncios, sin cortes con YouTube Premium
- D. YouTube que sigue sonando en segundo plano, una multitarea más divertida.
Sin respuesta correcta
IA de bajo rendimientoC > A > D > B
C parece el eslogan publicitario más eficaz. Este eslogan destaca la experiencia de tener un tiempo exclusivo en un entorno sin anuncios a través de YouTube Premium. A continuación, A destaca que al pasarse a Premium se puede obtener una nueva experiencia. D destaca las funciones de reproducción en segundo plano y multitarea y pone de relieve su utilidad, pero B es relativamente menos eficaz que los demás eslóganes publicitarios.
IA de alto rendimientoC > B > D > A
Evaluar la eficacia de un eslogan publicitario depende de lo bien que transmita las preferencias del público objetivo y los principales beneficios del servicio. Los principales beneficios de YouTube Premium son la eliminación de anuncios, la reproducción en segundo plano y el streaming de música y vídeo sin cortes.
- C. Destaca el gran beneficio de la eliminación de anuncios y hace que el tiempo personal sea aún más valioso.
- B. Destaca el streaming sin cortes y que se puede usar en cualquier lugar.
- D. Destaca la función de reproducción en segundo plano y pone de relieve que hace la multitarea aún más divertida.
- A. Destaca una nueva experiencia, pero no transmite con claridad beneficios concretos.
TareaSe lee la descripción siguiente en 30 segundos y se responde.
«El cabeza de esta familia es Ji-hoon, y su esposa es Yeon-seo. La madre de Yeon-seo es Hye-ok, y el marido de Hye-ok es Su-bok. El padre de Ji-hoon es Jin-hee, y su madre es Hwa-yeon. Yeon-seo tiene una hija llamada Ji-young y una hermana mayor llamada Min-jung.»
«¿Cómo se llama la tía materna (imo, la hermana de la madre) de Ji-young?»
Respuesta correcta: Min-jung
IA de bajo rendimientoIncorrectaLa tía materna de Ji-young es Hwa-yeon.
IA de alto rendimientoCorrectaSi ordenamos las relaciones familiares que plantea el problema, quedan así:
- Ji-hoon: cabeza de familia
- Yeon-seo: esposa de Ji-hoon
- Hye-ok: madre de Yeon-seo
- Su-bok: marido de Hye-ok, padre de Yeon-seo
- Jin-hee: padre de Ji-hoon
- Hwa-yeon: madre de Ji-hoon
- Ji-young: hija de Yeon-seo, hija de Ji-hoon y Yeon-seo
- Min-jung: hermana mayor de Yeon-seo
La pregunta pide el nombre de la tía materna de Ji-young. La tía materna (imo) es la hermana de la madre. Como la hermana mayor de Yeon-seo es Min-jung, para Ji-young, Min-jung es su tía materna. Por lo tanto, la tía materna de Ji-young se llama Min-jung.
Las respuestas de la IA son una traducción del texto que apareció en la pantalla de la encuesta, y en cada tarea los encuestados eligieron su propia respuesta antes de ver la de la IA. El orden de las tareas variaba al azar para cada encuestado.
Prueba de diferencias entre grupos
Estimamos una regresión de la respuesta a cada pregunta sobre variables ficticias de grupo y contrastamos las diferencias entre grupos con errores estándar robustos a la heterocedasticidad (HC3). La comparación entre los grupos de IA de bajo y de alto rendimiento se estimó del mismo modo, tomando como grupo de referencia el de IA de bajo rendimiento.
- : grado de acuerdo del encuestado (de 1 a 5 puntos) o disposición a suscribirse (0, 1)
- : variables ficticias que valen 1 si el encuestado pertenece al grupo de IA de bajo o de alto rendimiento, respectivamente (referencia: grupo de control)
- : diferencia media de cada grupo respecto al grupo de control
«Bajo rend.» y «bajo» designan al grupo de IA de bajo rendimiento; «alto rend.» y «alto», al de alto rendimiento. Los valores p se indican con una desigualdad cuando son significativos a p<.1 y con su valor exacto cuando no lo son.
Experiencia y variación salarial esperada
La variación salarial esperada en la propia ocupación es la respuesta correspondiente a la ocupación actual del encuestado en la pregunta formulada para cada una de las 12 ocupaciones (bajada del 20%, bajada del 10%, sin cambios, subida del 10%, subida del 20%), convertida en −20, −10, 0, 10 y 20 (%). La experiencia es el tiempo (en años) en la ocupación actual. Estimamos el modelo siguiente con las 1284 personas con empleo actual.
- : años en la ocupación actual
- : variables ficticias de los grupos de IA de bajo y de alto rendimiento (referencia: grupo de control)
- : edad, sexo, estudios superiores, ingresos, residencia en una gran ciudad, situación laboral, estado civil, ideología política y tipo de uso previo de la IA generativa (ninguno, gratuito, de pago)
- : diferencia de la pendiente de experiencia del grupo de IA de alto rendimiento respecto al grupo de control.
- : diferencia de la pendiente de experiencia del grupo de IA de bajo rendimiento respecto al grupo de control.
Definición de variables
- Experiencia de uso: encuestados que respondieron «Sí» a «¿Ha usado alguna vez una inteligencia artificial generativa (ChatGPT, Claude, Google Bard/Gemini, CLOVA X de Naver, Solar de Upstage, etc.)?». La suscripción de pago corresponde a quienes respondieron «Sí» a «¿Está suscrito a alguna inteligencia artificial generativa de pago?».
- Frecuencia de uso: la frecuencia más alta entre las de uso de cada uno de los cinco modelos (casi a diario, al menos 2 veces por semana, al menos 2 veces al mes, una o dos veces de forma puntual, nunca).
- Estudios superiores: titulados de una universidad de 4 años situada en Seúl, o con estudios de posgrado o superiores.
- Ocupación: la ocupación que eligió el encuestado entre 12 categorías: profesionales de la salud, profesionales jurídicos y financieros, desarrolladores de TI y software, ingenieros e investigadores de la industria, profesores universitarios e investigadores, directores y gerentes, empleados de oficina, funcionarios y docentes, trabajadores de los servicios y vendedores, operarios y trabajadores manuales, profesionales del arte, y agricultura, ganadería, silvicultura y pesca.