Заменит ли ИИ специалистов по данным?: За последние несколько лет наблюдался рост дисциплины науки о данных. Компании все больше нуждаются в специалистах по данным, которые могут помочь им получить ценную информацию из огромных объемов данных, которые они производят. Однако недавние разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) вызвали множество опасений по поводу будущего занятости в широком спектре секторов.

Наука о данных выиграла от увеличения объема генерации данных, и поскольку мы генерируем миллиарды байтов данных каждый день, неудивительно, что нам больше, чем когда-либо, нужны ученые, работающие с данными, чтобы использовать все эти данные. ИИ тоже не отстает; В этой области также ведется большая работа, и машины с каждым днем ​​становятся все более интеллектуальными и автономными.

Настало время, когда роботы начали представлять угрозу для большинства людей, лишив их способности зарабатывать на жизнь, когда нам, людям, впервые показалось успехом то, что они помогут нам в большинстве трудоемких задач. Высший уровень науки о данных сталкивается с угрозой со стороны всех других профессий, и большинство перспективных специалистов по данным обеспокоены этой проблемой.

Хотя ИИ, несомненно, может выполнять обязанности, обычно связанные с специалистом по данным, такие как сбор и анализ данных, существует множество других аспектов, которые большинство из нас упускает из виду. Следовательно, в этом посте мы расскажем все, что вам нужно знать о том, как ИИ превосходит науку о данных, и проверим, возможно ли это вообще.

Рекомендуется: Самый бедный штат Индии по ВВП.

Использование ИИ в науке о данных

Наука о данных и искусственный интеллект — это связанные дисциплины, которые влияют на цифровой мир. Процесс получения информации и понимания данных известен как наука о данных. ИИ сосредоточен на разработке умного программного обеспечения, которое может выполнять трудоемкие, рутинные задачи, на выполнение которых у людей уходит много времени. ИИ и связанные с ним области постоянно используются учеными, занимающимися данными, и почти все приложения ИИ требуют данных. Следовательно, между этими двумя областями существуют связи.

ИИ помогает науке о данных, а также способствует интеллектуальному проектированию гаджетов. Компьютеры могут использовать его для распознавания шаблонов данных и решения сложных проблем. Виртуальные помощники, инструменты для выявления мошенничества, беспилотные автомобили и медицинская диагностика — это лишь несколько примеров многих отраслей, в которых используется искусственный интеллект. Правда в том, что независимо от того, хорошо ли специалисты по данным и искусственный интеллект дополняют друг друга, последние не могут заменить их, поскольку первый является инструментом, а не заменой. Вот несколько причин, по которым ИИ не сможет полностью вытеснить специалистов по обработке данных в рабочей силе.

Рекомендуется: Самые технологически развитые страны мира.

Причины, по которым ученые, работающие с данными, не могут быть заменены ИИ

1. Ученые, работающие с данными, постоянно сталкиваются с новыми ситуациями: В отличие от инженеров по обработке данных, чья работа часто включает в себя один и тот же набор обязанностей, например, получение данных из определенного источника или их очистку, работа специалистов по обработке данных весьма разнообразна. Часто они сталкиваются с одной и той же проблемой не более нескольких раз, поскольку постоянно сталкиваются с новыми обязанностями в различных ситуациях. К сожалению, ИИ не очень хорош в этом.

Искусственный интеллект сначала необходимо обучить выполнять определенную задачу, и только после демонстрации степени точности его можно будет использовать для этой задачи. Ученые, работающие с данными, очень адаптивны, а ИИ — нет. Это хорошо работает только в повторяющихся обстоятельствах. В качестве альтернативы, если вы этого не сделаете, у вас, по крайней мере, будет ограниченная область программирования для вашего ИИ. Однако ИИ невозможно использовать, когда область действия бесконечна.

2. Машинам не хватает интуиции: Независимо от того, насколько продвинутой становится система ИИ, по своей сути она все равно остается компьютером. Самый умный в мире ИИ нельзя сравнивать с человеком с самым низким IQ. Проще говоря, машинам не хватает нашего интеллекта. Они полагаются на факты и методы, которым их учили, и на этом, по сути, все. Когда мы работаем в деловом мире, бывают ситуации, когда необходимо немного интуиции.

Истина не всегда может быть раскрыта с помощью данных. Поэтому всегда полезно использовать здравый смысл. Несмотря на это, последние достижения максимально приблизили компьютеры к здравому смыслу. Однако предстоит еще многое сделать, и вероятность того, что это произойдет в ближайшее время, невелика.

Рекомендуется: страны с самым высоким уровнем киберпреступности

3. Компаниям по-прежнему требуется человеческое суждение: Обработка данных, также известная как обработка данных, — это процесс преобразования необработанных данных в информацию, которую можно быстро усвоить и понять. В настоящее время боты с искусственным интеллектом не в полной мере способны справиться с этой задачей. Чтобы преобразовать необработанные данные в информацию, которая может иметь рациональный смысл для бизнеса и принять во внимание всю его сложность, этот процесс по-прежнему опирается на человеческое суждение.

Хотя боты могут помочь в обнаружении организационных моделей, они все еще не могут полностью понять значение конкретных данных для взаимодействий внутри организации или даже связей между, казалось бы, несвязанными операциями. Чтобы данные были понятны, по-прежнему нужны люди.

4. Похоже, что в настоящее время ИИ не обладает какими-либо мягкими навыками: Даже если бы система ИИ овладела всеми техническими навыками, необходимыми для науки о данных, она все равно не смогла бы объяснить другим, как ее работа повлияет на них или на текущую ситуацию. Необходимых мягких навыков просто не хватает. Для успеха любой работы, включая науку о данных, необходимы такие мягкие навыки, как эмпатия, общение и межличностные способности.

Кроме того, люди не решаются полностью доверять ИИ. Были случаи, когда обнаруживалось, что алгоритмы давали сбой или давали неверную информацию. В результате, хотя ИИ может превосходно обрабатывать статистику и интерпретировать данные, он никогда не сможет полностью заменить человеческий фактор и мягкие навыки, которые определяют великого специалиста по данным.

Рекомендуется: страны с лучшей судебной системой в мире, 2023 г.

5. Спрос на экспертные знания растет из-за технологических прорывов и искусственного интеллекта. Спрос на новые таланты значительно увеличился за последние несколько лет в результате впечатляющих достижений в области искусственного интеллекта и технологий, в результате чего образовался значительный разрыв между предложением и спросом на ученых, занимающихся данными.

Работники, которые более технически подкованы, чем раньше, необходимы, прежде чем мы сможем даже подумать о замене ученых, занимающихся данными. Даже если число специалистов по данным постоянно растет, только самые последние специалисты по данным и выпускники получают надлежащую подготовку в области передовых методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Это привело к увеличению потребности в специалистах по данным, которые являются знающими и опытными пользователями методов искусственного интеллекта и машинного обучения.

6. Проблемы этики и предрассудков: При обучении на предвзятых данных генеративные модели ИИ могут непреднамеренно усилить или даже усугубить эти предрассудки. Это может привести к несправедливым условиям и дискриминации в отношении определенных социальных групп. Ученые, работающие с данными, играют решающую роль во избежание проблем этики и предрассудков, которые, несомненно, являются обязанностью всех людей.

Ответ на этот вопрос, возможно, не тот, который генеративный ИИ сможет найти самостоятельно. Хотя это может показаться фантастическим, полная опора на ИИ может привести к кошмарному будущему, в котором ИИ будет править миром. Хотя это возможно, но может и не произойти.

Рекомендуется: Лучшие инструменты SEO для блоггеров 2023 года (бесплатно и платно)

Заключение

Хотя ИИ трансформирует многие области, он вряд ли полностью заменит человеческие таланты. Сектор науки о данных по-прежнему опирается на специальные знания и таланты ученых, с которыми ИИ не может сравниться. Автоматизируя некоторые наиболее утомительные процедуры, ChatGpt может быть полезен специалистам по обработке данных, позволяя им сосредоточиться на наиболее важных элементах анализа данных. При более оптимистичном взгляде на проблему ИИ может оказаться большим преимуществом для специалистов по данным, а не угрозой.