Skip to content

Between curiosity and uncertainty: artificial intelligence in the social perception of seniors. A qualitative analysis

Oct 2026 · Journal of Modern Science · 11 references
Technology Use by Older Adults

Abstract

Cel pracy Celem artykułu jest analiza społecznej percepcji AI wśród osób 60+ oraz identyfikacja czynników edukacyjnych i społecznych kształtujących poziom ich wiedzy i postawy wobec tej technologii. Materiał i metody W badania zastosowano jakościową strategię badawczą. Materiał empiryczny pozyskano w toku indywidualnych wywiadów z osobami w wieku 60+. Próba badawcza liczyła 10 osób, w tym 5 kobiet w wieku 60–68 lat oraz 5 mężczyzn w wieku 62–70 lat, różniących się poziomem wykształcenia i doświadczeniem w korzystaniu z narzędzi AI. Zgromadzone dane poddano indukcji analitycznej, co umożliwiło wyodrębnienie dominujących sposobów definiowania AI, źródeł wiedzy o niej, doświadczeń związanych z technologiami cyfrowymi oraz ocen dotyczących jej społecznych konsekwencji. Wyniki Z przeprowadzonych badań wynikają wnioski nie tylko o charakterze poznawczym, ale również praktyczno-kierunkowym Analizy jakościowe wskazują na to, że wiedza badanych seniorów na temat AI jest oparta przede wszystkim na przekazach medialnych i doświadczeniach pośrednich. Wnioski Stąd też istotne jest podejmowanie działań systemowych w zakresie informacyjno-edukacyjnym ukierunkowanych na rozwój kompetencji cyfrowych seniorów wzmacniających ich uczestnictwa w procesach transformacji technologicznej.

View source

Similar papers

#artificial intelligence Conference Open access Jun 2018

Gibson Env: Real-World Perception for Embodied Agents

This paper investigates developing real-world perception for active agents, proposes Gibson Environment for this purpose, and showcases a set of perceptual tasks learned therein.

F. Xia, Amir Zamir, Zhi-Yang He et al. · 1,069 citations · ⚡112
#artificial intelligence Open access May 2023

Evaluating the Performance of Large Language Models on GAOKAO Benchmark

GAOKAO-Bench is introduced, an intuitive benchmark that employs questions from the Chinese GAOKAO examination as test samples, including both subjective and objective questions that contribute a robust evaluation benchmark for future large language models and offers valuable insights into the advantages and limitations...

Xiaotian Zhang, Chun-yan Li, Yi Zong et al. · 216 citations · ⚡17

KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization

This work proposes a HALO that directly maximizes the utility of generations instead of maximizing the log-likelihood of preferences, and suggests that the best loss depends on the inductive biases most appropriate for a given setting, an oft-overlooked consideration.

Kawin Ethayarajh, Winnie Xu, Niklas Muennighoff et al. · 195 citations · ⚡28
#artificial intelligence Open access Jul 2024

Gender, Race, and Intersectional Bias in Resume Screening via Language Model Retrieval

This work investigates the possibilities of using LLMs in a resume screening setting via a document retrieval framework that simulates job candidate selection and finds that the MTEs are biased, significantly favoring White-associated names in 85% of cases and female-associated names in only 11.1% of cases.

Kyra Wilson, Aylin Caliskan · 131 citations · ⚡8
#artificial intelligence Review Nov 2024

How to Build a Quantum Supercomputer: Scaling from Hundreds to Millions of Qubits

This work shows that orders of magnitude enhancement in performance could be obtained by a combination of hardware improvements and tight quantum-HPC integration and introduces high-performance architectures for quantum-probabilistic computing with custom-designed accelerators to tackle today's industry-scale classical...

Masoud Mohseni, Artur Scherer, K. Johnson et al. · 121 citations · ⚡9

Related blog posts

We use cookies to run the site and, with your consent, for analytics and to show ads. See our Cookie Policy.