arXiv:2410.03897v4 Announce Type: replace-cross 
Abstract: We use generative AI to extract managerial expectations about their economic outlook from 120,000+ corporate conference call transcripts. The resulting AI Economy Score predicts GDP growth, production, and employment up to 10 quarters ahead, beyond existing measures like survey forecasts. Moreover, industry and firm-level measures provide valuable information about sector-specific and individual firm activities. A composite measure that integrates managerial expectations about firm, industry, and macroeconomic conditions further significantly improves the forecasting power and predictive horizon of national and sectoral growth. Our findings show managerial expectations offer unique insights into economic activity, with implications for both macroeconomic and microeconomic decision-making.

تم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل أكثر من 120,000 نص من مكالمات الشركات، واستخراج توقعات الإدارة بشأن الآفاق الاقتصادية. يمكن أن يتنبأ الناتج، وهو مؤشر الاقتصاد الذكي، بنمو الناتج المحلي الإجمالي والإنتاج والتوظيف حتى 10 أرباع قادمة، متجاوزًا التوقعات التقليدية. تعزز هذه القياسات المركبة بشكل كبير من دقة التوقعات للنمو الوطني والقطاعي من خلال دمج توقعات حول الظروف الخاصة بالشركات والصناعات والاقتصاد الكلي.

Se ha utilizado IA generativa para analizar más de 120,000 transcripciones de llamadas de conferencia corporativas, extrayendo expectativas gerenciales sobre el panorama económico. El resultado, el puntaje de economía AI, puede predecir el crecimiento del PIB, la producción y el empleo hasta 10 trimestres en el futuro, superando las previsiones tradicionales de encuestas. Esta medida compuesta mejora significativamente la precisión de las proyecciones de crecimiento nacional y sectorial al integrar expectativas sobre condiciones empresariales, industriales y macroeconómicas.

L'IA générative a été utilisée pour analyser plus de 120 000 transcriptions d'appels de conférence d'entreprises, extrayant les attentes managériales concernant les perspectives économiques. Le score économique AI qui en résulte est capable de prédire la croissance du PIB, la production et l'emploi jusqu'à 10 trimestres à l'avance, dépassant les prévisions traditionnelles des enquêtes. Cette mesure composite améliore l'exactitude des prévisions de croissance nationale et sectorielle en intégrant des informations sur les conditions des entreprises, des secteurs et de l'économie globale.

Generative AI has been utilized to analyze over 120,000 corporate conference call transcripts, extracting managerial expectations regarding economic outlook. The resulting AI Economy Score is capable of predicting GDP growth, production, and employment for up to 10 quarters ahead, surpassing traditional survey forecasts. This composite measure enhances the forecasting accuracy of national and sectoral growth by integrating insights from firm, industry, and macroeconomic conditions.

Generative AI, Managerial Expectations, and Economic Activity

arXiv:2407.12687v4 Announce Type: replace-cross 
Abstract: A major challenge facing the world is the provision of equitable and universal access to quality education. Recent advances in generative AI (gen AI) have created excitement about the potential of new technologies to offer a personal tutor for every learner and a teaching assistant for every teacher. The full extent of this dream, however, has not yet materialised. We argue that this is primarily due to the difficulties with verbalising pedagogical intuitions into gen AI prompts and the lack of good evaluation practices, reinforced by the challenges in defining excellent pedagogy. Here we present our work collaborating with learners and educators to translate high level principles from learning science into a pragmatic set of seven diverse educational benchmarks, spanning quantitative, qualitative, automatic and human evaluations; and to develop a new set of fine-tuning datasets to improve the pedagogical capabilities of Gemini, introducing LearnLM-Tutor. Our evaluations show that LearnLM-Tutor is consistently preferred over a prompt tuned Gemini by educators and learners on a number of pedagogical dimensions. We hope that this work can serve as a first step towards developing a comprehensive educational evaluation framework, and that this can enable rapid progress within the AI and EdTech communities towards maximising the positive impact of gen AI in education.

أدت التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إثارة الاهتمام بإمكاناته في توفير الدعم التعليمي الشخصي، ومع ذلك لا تزال هناك تحديات في ترجمة الأفكار التربوية إلى مطالبات فعالة للذكاء الاصطناعي. تقترح دراسة جديدة مجموعة من سبعة معايير تعليمية لتحسين القدرات التربوية للأنظمة مثل جمني، بهدف سد الفجوة بين التكنولوجيا والممارسات التعليمية الفعالة.

Los recientes avances en inteligencia artificial generativa (IA generativa) han despertado interés por su potencial para proporcionar apoyo educativo personalizado, aunque persisten desafíos para traducir las intuiciones pedagógicas en indicaciones efectivas para la IA. Un nuevo estudio propone un conjunto de siete criterios educativos para mejorar las capacidades pedagógicas de sistemas de IA como Gemini, con el objetivo de cerrar la brecha entre la tecnología y las prácticas de enseñanza efectivas.

Les avancées récentes en intelligence artificielle générative (IA générative) suscitent un intérêt pour leur potentiel à fournir un soutien éducatif personnalisé, mais des défis subsistent pour traduire les intuitions pédagogiques en prompts efficaces pour l'IA. Une nouvelle étude propose un ensemble de sept critères éducatifs pour améliorer les capacités pédagogiques des systèmes d'IA comme Gemini, visant à combler le fossé entre la technologie et les pratiques d'enseignement efficaces.

Recent advancements in generative AI (gen AI) have sparked interest in their potential to provide personalized educational support, yet challenges remain in translating pedagogical insights into effective AI prompts. A new study proposes a set of seven educational benchmarks to enhance the pedagogical capabilities of AI systems like Gemini, aiming to bridge the gap between technology and effective teaching practices.

Generative AI, Managerial Expectations, and Economic Activity

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