Modelele de inteligență artificială (AI) și de limbaj precum ChatGPT au potențialul de a revoluționa diverse industrii, inclusiv știința datelor. Cu toate acestea, este important să recunoaștem că aceste tehnologii nu sunt lipsite de limitări și una dintre principalele preocupări este capacitatea lor de a ține seama de părtinirea datelor și a contextului real.
Prejudecățile în date se referă la prezența unor erori sistematice în date care au ca rezultat predicții sau decizii inexacte sau incorecte. Acest lucru poate apărea din cauza unei varietăți de motive, cum ar fi părtinirea eșantionării, distorsiunea de măsurare sau preprocesarea datelor. De exemplu, dacă un set de date folosit pentru a antrena un model de învățare automată este compus în principal dintr-un anumit grup demografic, modelul poate fi mai precis în prezicerea rezultatelor pentru acel grup demografic, dar mai puțin precis pentru alții.
Una dintre principalele provocări în abordarea părtinirii datelor este faptul că poate fi dificil de detectat și cuantificat. Acest lucru este valabil mai ales în cazul seturilor de date mari și complexe, unde părtinirea poate fi subtilă și răspândită pe mai multe variabile. În plus, contextul real în care datele sunt colectate și utilizate poate introduce și surse suplimentare de părtinire. De exemplu, dacă un set de date este colectat într-o anumită locație geografică, este posibil să nu fie reprezentativ pentru populația în ansamblu.
În ciuda acestor provocări, este esențial ca oamenii de știință de date să ia măsuri pentru a minimiza părtinirea datelor și modelelor lor. Acest lucru se poate face prin selectarea și preprocesarea cu atenție a datelor, folosind tehnici precum supraeșantionarea sau creșterea datelor pentru a echilibra distribuția datelor și folosind tehnici precum validarea încrucișată pentru a detecta și corecta părtinirea.
Un alt aspect important atunci când lucrați cu AI și ChatGPT este contextul real în care vor fi utilizate modelele. În multe cazuri, modelele care funcționează bine într-un mediu controlat pot să nu funcționeze la fel de bine în lumea reală, din cauza unor factori precum modificări în distribuția datelor, prezența unor valori aberante sau introducerea de noi variabile. În plus, este important să se ia în considerare implicațiile etice ale modelului și potențialele consecințe ale deciziilor sale.
În concluzie, în timp ce modelele de inteligență artificială și de limbaj precum ChatGPT au potențialul de a revoluționa știința datelor, este important să recunoaștem că nu sunt lipsite de limitări. Una dintre principalele preocupări este capacitatea lor de a ține cont de părtinirea datelor și a contextului real. Acesta este un domeniu care necesită o atenție atentă și o cercetare continuă, pentru a se asigura că modelele dezvoltate sunt corecte, exacte și solide din punct de vedere etic. În plus, oamenii de știință de date trebuie să fie conștienți de limitările și potențialele părtiniri ale modelelor și să ia măsuri pentru a le atenua.
Ceea ce nu am reușit să menționez, totuși, este că i-am dat mesajului ChatGPT: „Scrieți un eseu de o mie până la trei mii de cuvinte despre motivul pentru care AI și ChatGPT nu vin pentru joburi în domeniul științei datelor, deoarece nu poate explica părtinirea datelor. și contextul din lumea reală.” Toate cele de mai sus au fost scrise de ChatGPT. Dar asta dovedește punctul meu de vedere! Trebuia să știu, într-o anumită măsură, care va fi rezultatul. Știam că părtinirea datelor poate denatura modelul și că contextul lumii noastre este legat de o cantitate nelimitată de factori pe care trebuie să-i luăm în considerare în mod inteligent și responsabil. Ce este Machine Learning, dar asta? Locurile noastre ar putea fi una dintre cele mai sigure. Singura avertizare este că trebuie să fim mai mult decât magicieni în matematică. Un computer ne poate depăși de fiecare dată. Ce știm despre lumea din jurul nostru? Lucrăm pentru a aborda propriile noastre părtiniri? Suntem responsabili și responsabili față de comunitățile la care participăm direct sau indirect? Oamenii de știință de date au o responsabilitate neprețuită. Dacă suntem morali și cunoștințele noastre sunt diverse și complete, locurile de muncă noastre sunt sigure.
Inteligența artificială a făcut acest eseu de 1000 de cuvinte ușor pentru mine. Dar trebuia să știu dinainte ce avea să facă pentru mine.
