The Forecasting Proficiency Test: A General Use Assessment of Forecasting Ability
Notice bibliographique
Résumé
Accurate predictions about the future are crucial for optimizing policy choices, but finding skilled forecasters is challenging. Large forecasting tournaments can identify generalist superforecasters who make reliably accurate predictions across domains, but such tournaments take months to complete and do little to explain why these forecasters perform at a consistently high level. We solve these problems by developing a one-hour Forecasting Proficiency Test (FPT) that explains 75% of the variance in forecasters' accuracy about a wide variety of events and provides new evidence about the mechanisms that make some people better forecasters than others. Specialized cognitive abilities, including base rate sensitivity and Bayesian reasoning, uniquely predict forecasters' accuracy even when controlling for more traditional measures of general intelligence. The FPT also includes carefully chosen real-world forecasting questions that produce interpretable and exchangeable test scores. The top 20% of testees made forecasts with accuracy comparable to previously identified superforecasters; and two-thirds of superforecasters had FPT scores above the 75th percentile. The creation of an effective test of forecasting proficiency expands our understanding of human intelligence and provides an important tool for decision-makers who rely on accurate probabilistic predictions to make high-stakes decisions that impact the lives of millions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».