Sztuczna inteligencja (AI) i modele językowe, takie jak ChatGPT, mogą zrewolucjonizować różne branże, w tym naukę danych. Należy jednak pamiętać, że technologie te nie są pozbawione ograniczeń, a jednym z głównych problemów jest ich zdolność do uwzględnienia błędu systematycznego w danych i kontekście świata rzeczywistego.
Stronniczość danych odnosi się do obecności błędów systematycznych w danych, które skutkują niedokładnymi lub nieuczciwymi przewidywaniami lub decyzjami. Może to nastąpić z różnych powodów, takich jak błąd próbkowania, błąd pomiaru lub błąd podczas wstępnego przetwarzania danych. Na przykład, jeśli zbiór danych używany do uczenia modelu uczenia maszynowego składa się głównie z określonej grupy demograficznej, model może być dokładniejszy w przewidywaniu wyników dla tej grupy demograficznej, ale mniej dokładny dla innych.
Jednym z głównych wyzwań w walce ze stronniczością danych jest fakt, że może być ona trudna do wykrycia i określenia ilościowego. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku dużych i złożonych zbiorów danych, gdzie błąd może być subtelny i rozłożony na wiele zmiennych. Ponadto kontekst świata rzeczywistego, w którym dane są gromadzone i wykorzystywane, może również wprowadzić dodatkowe źródła uprzedzeń. Na przykład, jeśli zbiór danych jest gromadzony w określonej lokalizacji geograficznej, może nie być reprezentatywny dla całej populacji.
Pomimo tych wyzwań niezwykle ważne jest, aby badacze danych podjęli kroki w celu zminimalizowania błędu systematycznego w swoich danych i modelach. Można tego dokonać poprzez staranną selekcję i wstępne przetwarzanie danych, stosując techniki takie jak nadpróbkowanie lub powiększanie danych w celu zrównoważenia rozkładu danych oraz stosując techniki takie jak walidacja krzyżowa w celu wykrycia i skorygowania błędu systematycznego.
Kolejną ważną kwestią podczas pracy z AI i ChatGPT jest kontekst świata rzeczywistego, w którym modele będą używane. W wielu przypadkach modele, które dobrze radzą sobie w kontrolowanym środowisku, mogą nie działać tak dobrze w świecie rzeczywistym ze względu na takie czynniki, jak zmiany w rozkładzie danych, obecność wartości odstających lub wprowadzenie nowych zmiennych. Dodatkowo ważne jest rozważenie implikacji etycznych modelu i potencjalnych konsekwencji jego decyzji.
Podsumowując, choć sztuczna inteligencja i modele językowe, takie jak ChatGPT, mają potencjał zrewolucjonizowania nauki o danych, należy pamiętać, że nie są one pozbawione ograniczeń. Jednym z głównych problemów jest ich zdolność do uwzględnienia stronniczości w danych i kontekście świata rzeczywistego. Jest to obszar wymagający szczególnej uwagi i ciągłych badań, aby mieć pewność, że opracowane modele są uczciwe, dokładne i uzasadnione etycznie. Ponadto badacze danych muszą zdawać sobie sprawę z ograniczeń i potencjalnych błędów modeli i podejmować kroki w celu ich złagodzenia.
Nie wspomniałem jednak o tym, że dałem ChatGPT zachętę: „Napisz esej liczący od tysiąca do trzech tysięcy słów o tym, dlaczego sztuczna inteligencja i ChatGPT nie przychodzą na stanowiska związane z analityką danych, ponieważ nie potrafią uwzględnić stronniczości w danych i kontekście świata rzeczywistego.” Wszystko powyższe zostało napisane przez ChatGPT. Ale to potwierdza moją tezę! Musiałem do pewnego stopnia wiedzieć, jaki będzie wynik. Wiedziałem, że błąd w danych może wypaczyć model i że kontekst naszego świata jest powiązany z nieograniczoną liczbą czynników, które musimy inteligentnie i odpowiedzialnie uwzględnić. Czym jest uczenie maszynowe, jeśli nie tym? Nasza praca może być jedną z najbezpieczniejszych. Jedynym zastrzeżeniem jest to, że musimy być kimś więcej niż magikami matematyki. Komputer może nas wyprzedzić za każdym razem. Co wiemy o otaczającym nas świecie? Czy pracujemy nad wyeliminowaniem własnych uprzedzeń? Czy jesteśmy odpowiedzialni wobec społeczności, w których uczestniczymy bezpośrednio lub pośrednio? Na badaczach danych spoczywa nieoceniona odpowiedzialność. Jeśli kierujemy się zasadami moralnymi, a nasza wiedza jest różnorodna i wszechstronna, nasza praca jest bezpieczna.
Dzięki sztucznej inteligencji ten esej na 1000 słów był dla mnie łatwy. Ale musiałem wiedzieć wcześniej, co to dla mnie przyniesie.
