Sun'iy intellekt (AI) va ChatGPT kabi til modellari turli sohalarni, jumladan, ma'lumotlar fanini inqilob qilish imkoniyatiga ega. Biroq, shuni tan olish kerakki, ushbu texnologiyalar cheklovlarsiz emas va asosiy tashvishlardan biri ularning ma'lumotlar va real dunyo kontekstidagi noxolislikni hisobga olish qobiliyatidir.
Ma'lumotlarning noto'g'riligi ma'lumotlarda noto'g'ri yoki adolatsiz prognozlar yoki qarorlarga olib keladigan tizimli xatolar mavjudligini anglatadi. Bu turli sabablarga ko'ra sodir bo'lishi mumkin, masalan, namuna olish, o'lchashning noto'g'riligi yoki ma'lumotlarni qayta ishlashning noto'g'riligi. Misol uchun, agar mashinani o'rganish modelini o'rgatish uchun foydalaniladigan ma'lumotlar to'plami asosan ma'lum bir demografiyadan iborat bo'lsa, model ushbu demografik natijalarni bashorat qilishda aniqroq bo'lishi mumkin, ammo boshqalar uchun unchalik aniq emas.
Ma'lumotlarning noto'g'riligini hal qilishdagi asosiy muammolardan biri bu ularni aniqlash va hisoblash qiyin bo'lishi mumkin. Bu, ayniqsa, katta va murakkab ma'lumotlar to'plamlari uchun to'g'ri keladi, bu erda noto'g'rilik nozik bo'lishi va bir nechta o'zgaruvchilarga tarqalishi mumkin. Bundan tashqari, ma'lumotlar to'planadigan va foydalaniladigan real dunyo konteksti, shuningdek, qo'shimcha noto'g'ri manbalarni keltirib chiqarishi mumkin. Misol uchun, agar ma'lumotlar to'plami ma'lum bir geografik joylashuvda to'plangan bo'lsa, u butun aholining vakili bo'lmasligi mumkin.
Ushbu qiyinchiliklarga qaramay, ma'lumotlar olimlari o'zlarining ma'lumotlari va modellarida noxolislikni kamaytirish uchun choralar ko'rishlari juda muhimdir. Buni diqqat bilan tanlash va ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash, ma'lumotlar taqsimotini muvozanatlash uchun haddan tashqari namuna olish yoki ma'lumotlarni ko'paytirish kabi usullardan foydalanish va noto'g'rilikni aniqlash va tuzatish uchun o'zaro tekshirish kabi usullardan foydalanish orqali amalga oshirilishi mumkin.
AI va ChatGPT bilan ishlashda yana bir muhim e'tibor - bu modellar qo'llaniladigan real dunyo konteksti. Ko'pgina hollarda, boshqariladigan muhitda yaxshi ishlaydigan modellar, ma'lumotlarning taqsimlanishidagi o'zgarishlar, chetlab o'tishlar mavjudligi yoki yangi o'zgaruvchilarning kiritilishi kabi omillar tufayli haqiqiy dunyoda yaxshi ishlamasligi mumkin. Bundan tashqari, modelning axloqiy oqibatlarini va uning qarorlarining mumkin bo'lgan oqibatlarini hisobga olish muhimdir.
Xulosa qilib aytganda, AI va ChatGPT kabi til modellari ma'lumotlar fanini inqilob qilish potentsialiga ega bo'lsa-da, ular cheklovlarsiz emasligini tan olish muhimdir. Asosiy tashvishlardan biri ularning ma'lumotlar va real dunyo kontekstidagi noxolislikni hisobga olish qobiliyatidir. Bu ishlab chiqilgan modellar adolatli, to'g'ri va axloqiy jihatdan asosli bo'lishini ta'minlash uchun diqqat bilan e'tibor va doimiy izlanishni talab qiladigan sohadir. Bundan tashqari, ma'lumotlar bo'yicha olimlar modellarning cheklovlari va potentsial tomonlarini bilishlari va ularni yumshatish uchun choralar ko'rishlari kerak.
Ammo men aytib o'ta olmaganim shundaki, men ChatGPT-ga shunday ko'rsatma berdim: “AI va ChatGPT nima uchun ma'lumotlar fanining ish joyiga kelmayotgani haqida mingdan uch ming so'zgacha insho yozing, chunki u ma'lumotlarning noto'g'riligini hisobga olmaydi. va real dunyo konteksti." Yuqoridagilarning barchasi ChatGPT tomonidan yozilgan. Ammo bu mening fikrimni tasdiqlaydi! Men natija qanday bo'lishini ma'lum darajada bilishim kerak edi. Men ma'lumotlarning noto'g'riligi modelni buzishi mumkinligini va bizning dunyomiz konteksti biz aqlli va mas'uliyatli tarzda hisobga olishimiz kerak bo'lgan cheksiz miqdordagi omillar bilan bog'liqligini bilardim. Mashinani o'rganish nima? Bizning ish joylarimiz eng xavfsizlardan biri bo'lishi mumkin. Yagona ogohlantirish shundaki, biz matematik sehrgarlardan ko'ra ko'proq bo'lishimiz kerak. Kompyuter har safar bizdan o'zib ketishi mumkin. Atrofimizdagi dunyo haqida nimalarni bilamiz? Biz o'zimizning noto'g'ri fikrlarimizni bartaraf etishga harakat qilyapmizmi? Biz to'g'ridan-to'g'ri yoki bilvosita ishtirok etayotgan jamoalar oldida mas'ul va hisobdormizmi? Ma'lumotlar bo'yicha olimlarga bebaho mas'uliyat yuklangan. Agar biz axloqli bo'lsak va bilimimiz xilma-xil va har tomonlama bo'lsa, ishimiz xavfsizdir.
AI bu 1000 so'zli inshoni men uchun oson qildi. Lekin bu men uchun nima qilishini oldindan bilishim kerak edi.
