„OpenAI“ ekonominių tyrimų komanda tiria, kaip DI veikia darbuotojus, įmones, institucijas ir visą ekonomiką. Tam deriname griežtus mokslinius standartus atitinkančius ekonominius tyrimus su privatumą saugančia produktų ir jų naudojimo duomenų analize, partneryste su klientais bei institucijomis ir bendradarbiavimu su išorės tyrėjais.
Pradedame „OpenAI“ ekonominių tyrimų mainų programą, kad suteiktume bendradarbiavimui su išorės tyrėjais aiškią struktūrą ir jį plėstume. Programa rems aiškiai apibrėžtos apimties bendradarbiavimo projektus su tyrėjais, siekiant atlikti aukštos kokybės empirinius DI ekonominio poveikio tyrimus.
Ieškome projektų, kuriuose pirmiausia keliamas svarbus ekonominis klausimas apie DI, o tada aiškiai pagrindžiama, kaip „OpenAI“ įrankių naudojimo duomenys leistų jį empiriškai išnagrinėti išskirtiniu požiūriu, kartu išsaugant naudotojų privatumą.
Kviečiame teikti pasiūlymus, kuriuose nagrinėjamas vienas ar keli iš toliau pateiktų pagrindinių klausimų. Šis sąrašas nėra baigtinis – laukiame ir kitų gerai pagrįstų pasiūlymų, atitinkančių platesnius programos tikslus:
Poveikis darbo rinkai: kaip neapsiriboti galimo DI poveikio vertinimu ir nustatyti, kuriose profesijose tobulėjant modelių gebėjimams iš tiesų tikėtinas arba jau vyksta darbuotojų galimybių išplėtimas, jų pakeitimas, naujų užduočių atsiradimas ar užimtumo augimas?
Darbdavių elgsena ir darbo vietų formavimas: kaip DI keičia darbdavių elgseną, įskaitant darbuotojų poreikį, laisvų darbo vietų reikalavimų nustatymą, kandidatų atranką, atlygį ir komandų struktūrą? Ar įmonės pertvarko darbo vietas atsižvelgdamos į DI?
Namų ūkių gerovė: kaip DI veikia namų ūkių gerovę už oficialaus darbo ribų, įskaitant sprendimų priėmimą, laiko paskirstymą, kitų asmenų priežiūrą, finansų planavimą, orientavimąsi sveikatos priežiūros sistemoje ir kasdienę ekonominę gerovę?
DI ir švietimas: kaip mokytojai naudoja DI įrankius ir ar dėl DI keičiasi ir (arba) plečiasi jų vaidmuo? Kaip susidūrimas su DI keičia besimokančiųjų sprendimus dėl mokymosi ir pasirengimo karjerai?
Nevienodos prieigos ir naudos galimybės: kas negauna naudos iš DI ir kodėl? Kokios kliūtys yra svarbiausios ir kas galėtų jas pašalinti?
Smulkusis verslas ir savarankiškas darbas: kaip DI veikia smulkųjį verslą, laisvai samdomus specialistus, individualius verslininkus, kūrėjus ir kitas savarankiškos ar neformalios ekonominės veiklos formas?
Viešasis sektorius ir pilietinė veikla: koks yra DI ekonominis poveikis viešajame sektoriuje ir pilietinėje veikloje, įskaitant viešojo sektoriaus našumą, galimybes gauti išmokas, švietimo administravimą, užimtumo tarnybų veiklą, leidimų išdavimą, mokesčių administravimą ir viešųjų paslaugų teikimą?
Žinių kūrimas ir inovacijos: kaip DI keičia žinių ir inovacijų kūrimą, įskaitant mokslą, mokslinius tyrimus ir eksperimentinę plėtrą, tyrimų darbo procesus, ekspertų našumą, patentus ir pažangiausių žinių sklaidą?
Rinkos struktūra: kaip DI diegimas veikia rinkos struktūrą, įskaitant koncentraciją, įmonių pranašumą, priklausomybę nuo platformų, derybinę galią, santykius su tiekėjais ir patekimo į rinką kliūtis?
Vertės matavimas: kaip turėtume matuoti DI ekonominę vertę, įskaitant pasirengimą mokėti, elgsena atskleidžiamą vertę, atliekant atskiras užduotis sutaupytą laiką, išvengtas sąnaudas, produkcijos apimtį atsižvelgiant į kokybę ir ilgalaikį našumo padidėjimą?
Pasiūlymuose galima sutelkti dėmesį į vieną klausimą arba sujungti kelis susijusius klausimus. Kai tyrimo klausimui atsakyti reikia išvadų apie priežastinius ryšius, ypač skatiname rinktis tyrimo planus, kurie neapsiribotų koreliacijų aprašymu ir leistų patikimai nustatyti priežastinį poveikį.
Sąmoningai remiame skirtingos trukmės projektų portfelį:
Trumpalaikiai projektai (2–6 mėnesiai): greitai atliekami tyrimai, kuriuose naudojami turimi leidžiami naudoti duomenys, viešieji duomenys arba aiškiai apibrėžtos apimties partnerių duomenys, siekiant gauti pirminių įžvalgų.
Vidutinės trukmės projektai (6–12 mėnesių): tyrimai, kuriuose stebima rezultatų kaita laikui bėgant, išbandomos konkrečios intervencijos arba pasitelkiami kvazieksperimentiniai skirtumai.
Pareiškėjai turėtų nurodyti numatomą projekto trukmę ir paaiškinti, kodėl ji tinkama nagrinėjamam klausimui.
Kiekvienam atrinktam projektui bus skirta:
Vienkartinė 25 000 JAV dolerių dotacija tyrimams, skirta pagrindiniam tyrėjui ar tyrėjams
7 500 JAV dolerių mėnesinė stipendija tyrėjo asistentui arba atlygis paslaugų teikėjui
Prieiga pagal konfidencialumo susitarimą prie leidžiamų naudoti, privatumą saugančių produktų ir jų naudojimo duomenų, laikantis duomenų valdymo, privatumo, teisinių ir saugumo reikalavimų.
Aiški vidinės pagalbos tvarka apibrėžiant projekto apimtį, pasirengiant darbui, gaunant leidimus naudoti duomenis, atliekant peržiūrą ir skleidžiant rezultatus.
Ši struktūra skirta koordinavimo sąnaudoms mažinti, darbams spartinti ir tyrėjų nepriklausomumui išsaugoti, kartu užtikrinant projektų įgyvendinamumą. Bendradarbiaujant su išorės tyrėjais, praktinę analizę turi atlikti kviestinis tyrėjas arba jo asistentas. Negalima tikėtis, kad ekonominių tyrimų komanda parengs individualias duomenų ištraukas ar atliks konkrečiam projektui skirtą analizę.
Finansuojamuose projektuose turi būti numatyti aiškūs tarpiniai etapai, o ne vien galutiniai moksliniai darbai. Tyrėjai turės bent jau:
Apibrėžti pagrindinius projekto grafiko etapus, pavyzdžiui, galutinį tyrimo plano patvirtinimą, prieigos prie duomenų gavimą, tarpinę analizę ir rezultatų dokumento projekto parengimą.
Prieš pradėdami analizę užbaigti pasirengimo darbui procedūras, sudaryti sutartis ir atlikti patvirtintus prieigos prie duomenų gavimo veiksmus.
Dalytis tarpiniais rezultatais su „OpenAI“ ekonominių tyrimų komanda.
Dalyvauti periodiniuose tyrimų rezultatų pristatymuose arba konsorciumo diskusijose.
Parengti bent vieną rašytinį rezultatą, pavyzdžiui, pažymą, darbinį mokslinį straipsnį, publikacijos projektą, viešą apžvalgą, lyginamąjį vertinimą ar duomenų rinkinio dokumentaciją.
Derinti išorinę komunikaciją ar publikavimą pagal sutartą „OpenAI“ peržiūros tvarką.
Pirmenybę teikiame darbams, kurie kuria glaudžius grįžtamojo ryšio ciklus tarp empirinių duomenų, mokymosi organizacijos viduje ir ekonominių tyrimų ekosistemos.
Pasiūlymai bus vertinami pagal šiuos kriterijus:
Aktualumas ekonominių tyrimų komandos prioritetiniams klausimams
Metodologinis griežtumas ir patikimumas
Įgyvendinamumas atsižvelgiant į projekto apimtį, duomenų, privatumo, teisinius ir laiko apribojimus (pavyzdžiui, pokalbių duomenimis nesidalysime jokiomis aplinkybėmis)
Tarpinių etapų ir ataskaitų teikimo planų aiškumas
Atitiktis programos veiklos modeliui, įskaitant tai, kas atliks praktinį darbą
Galimybė papildyti patikimų išorės tyrimų apie DI ekonominį poveikį įrodymų bazę
Galimybė leidžiamus naudoti „OpenAI“ duomenis pasitelkti novatoriškais, privatumą saugančiais būdais
Pirmenybę teiksime pasiūlymams, kuriuos pateiks:
Tyrėjai, jau turintys publikacijų siūlomose tyrimų srityse
Tyrėjai, turintys prieigą prie unikalių duomenų, kurie padėtų įgyvendinti ambicingus bendradarbiavimo projektus
Tyrėjai išliks nepriklausomi planuodami tyrimus ir atlikdami analizę. Rezultatų publikavimas išorėje ar viešas jų naudojimas bus derinamas su „OpenAI“, kad būtų užtikrintas tikslumas, privatumo apsauga, teisės aktų laikymasis ir tinkamas kontekstas. Viešai neteiksime teiginių, nepagrįstų patikimais matavimais.
Pasiūlymus reikia teikti užpildant šią formą, o papildomą informaciją pateikti kaip vieną „Google“ dokumento nuorodą. Pasiūlymas neturėtų viršyti trijų puslapių, neskaitant šaltinių sąrašo ir priedų. Kiekviename pasiūlyme reikėtų nurodyti:
Tyrimo klausimą ar klausimus ir jų pasirinkimo pagrindimą
Sąsają su vienu ar keliais programos prioritetiniais klausimais
Siūlomą metodologiją ir empirinę strategiją
Duomenų poreikį, įskaitant konkretų leidžiamą naudoti „OpenAI“ įrankių naudojimo rodiklį, kuris padėtų atsakyti į platesnį klausimą apie DI, ir tai, kaip tyrimo planas užtikrintų privatumą
Numatomą grafiką ir pagrindinius etapus
Tyrėjų komandą ir siūlomo tyrėjo asistento ar kviestinio tyrėjo profilį
Numatomą indėlį į įrodymų bazę, mokymąsi organizacijos viduje ir suderintą viešąją komunikaciją
Projekto apimtį, aiškiai nurodant, kokia analizė, rezultatai, geografinės teritorijos ir suinteresuotosios šalys į ją įtraukiami, o kokie – ne
Sėkmės kriterijus, nesėkmę apibrėžiančias sąlygas, priklausomybes, apribojimus ir įsipareigojimus skirti išteklių
Kvietimo teikti pasiūlymus paskelbimas: 2026 m. birželio 8 d.
Pasiūlymų pateikimo terminas: 2026 m. liepos 5 d.
Sprendimų dėl pasiūlymų paskelbimas: 2026 m. liepos 31 d.
Atsakomybės apribojimas: šis kvietimas teikti pasiūlymus skirtas tik informavimo ir vertinimo tikslams ir nesukuria jokių teisiškai privalomų įsipareigojimų nei „OpenAI“, nei pareiškėjams. Visos čia aprašytos sąlygos yra preliminarios ir gali keistis. Pasiūlymo pateikimas ar atranka dalyvauti „OpenAI“ ekonominių tyrimų mainų programoje nesuteikia teisės į finansavimą, atlygį ar bendradarbiavimo sutartį. Tokie įsipareigojimai atsiras tik „OpenAI“ ir atrinktai šaliai sudarius galutinę rašytinę sutartį.