Займет ли ChatGPT рабочие места в области науки о данных?

Займет ли ChatGPT рабочие места в науке о данных?

Мнение

Закончилась ли золотая эра науки о данных?

Если вы читаете эту статью, вероятно, у вас уже есть работа в сфере данных или вы стремитесь войти в эту область.

И с учетом всех достижений, которые были сделаны в области генеративного искусственного интеллекта в прошлом году, вас беспокоит, будут ли работа по науке о данных автоматизирована.

Год назад я бы посмеялся над любым, кто хоть упомянул возможность автоматизировать мою работу по науке о данных.

Фактически, я даже написал целую статью, высмеивающую идею того, что искусственный интеллект когда-либо сможет заменить нас, научных сотрудников — ведь мы пишем код, создаем модели машинного обучения, анализируем данные и разбираем сложную информацию для неспециалистов.

• ИИ и дополненная реальность способствуют росту потребности в данных – аппаратное обеспечение с открытым исходным кодом справляется с вызовом
• «Мониторинг и наблюдаемость LLM – сводка техник и подходов к ответственному искусственному интеллекту»
• Snowflake против Data Bricks соревнование за лучшую облачную платформу для данных

Наша работа сложна. Эти навыки требуют многих лет практики. Искусственный интеллект может повысить эффективность и сотрудничество между командами по работе с данными, но он никогда не заменит нашу фактическую работу.

Однако вышеупомянутый блог был написан до выпуска ChatGPT.

С тех пор мы стали свидетелями изменений парадигмы в области генеративного искусственного интеллекта.

В этой статье я переоценю свою позицию относительно будущего науки о данных на основе существующих достижений в области генеративного искусственного интеллекта.

Основываясь на моих обширных исследованиях и мнениях экспертов отрасли, я представлю различные точки зрения, объясняющие, почему ChatGPT может заменить научных сотрудников, а также причины, почему это может не произойти.

Я рассмотрю обе стороны дебатов и оставлю вам, читателю, принять осознанное решение относительно того, сделает ли генеративный искусственный интеллект сотрудников по работе с данными устаревшими.

Негативные аспекты: почему работа по науке о данных находится под угрозой

1. ChatGPT может писать код…быстро

Научные сотрудники по данным тратят около 40-50% своего времени на написание кода.

И ChatGPT не только может писать код, но он также стал очень хорош в этом, и очень быстро.

Этот чатбот успешно прошел собеседования по программированию в нескольких крупных компаниях, может превращать рукописные эскизы в полноценные веб-сайты и разрабатывать…