Une étude pilote utilisant les données de Polymarket révèle que la valeur de la collaboration humain-IA dépend de traits humains spécifiques plutôt que des seuls benchmarks de modèles. La performance hybride s'est révélée trimodale, la plupart des utilisateurs déférant ou validant systématiquement l'IA, tandis qu'une minorité a atteint un raisonnement complémentaire.
- La plupart des participants ont égalé la précision du modèle ou ont obtenu de moins bons résultats en l'utilisant pour valider leurs estimations préalables.
- Une minorité s'est engagée dans un véritable raisonnement complémentaire, atteignant une précision égale ou supérieure à celle du marché lui-même.
- Des traits collaboratifs tels que la prise de perspective, l'humilité intellectuelle et la curiosité ont distingué ceux qui ont réussi.
- La capacité cognitive brute n'a pas prédit le succès ; les résultats sont statistiquement robustes mais préliminaires.
Ces résultats motivent une réplication pré-enregistrée pour valider davantage comment des facteurs spécifiques de capital humain permettent une intelligence hybride efficace.