هوش مصنوعی مولد در حال متحول کردن علوم داده و نقش تیم‌های آن است. این فناوری با نمونه‌سازی سریع‌تر و ادغام گسترده‌تر، دانشمندان داده را با چالش‌ها و فرصت‌های جدیدی مواجه می‌کند. در این مسیر، یافتن تعادل میان مزایا و خطرات راه‌حل‌های GenAI اهمیت بیشتری پیدا کرده است.
ظهور هوش مصنوعی مولد در علوم داده
هوش مصنوعی مولد (GenAI) تغییرات عمیقی را در دنیای علوم داده ایجاد می‌کند. GenAI با فعال کردن چرخه‌های توسعه سریع، کاهش بارهای فنی و پرورش برنامه‌های کاربردی نوآورانه، فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را ارائه می‌دهد. با این حال، خطراتی مانند توهم و وابستگی‌های شخص ثالث را نیز معرفی می‌کند و تیم‌های علوم داده را مجبور می‌کند تا نقش‌ها و رویکردهای خود را دوباره ارزیابی کنند.
این تغییر منجر به دوره جدیدی از پروژه‌های هوش مصنوعی شده است. پیش از این، ساخت راه‌حل‌های هوش مصنوعی نیازمند مدل‌سازی پیچیده داخلی بود. اکنون، با ادغام مدل‌های خارجی از ارائه‌دهندگانی مانند OpenAI یا متا، حتی افراد غیرمتخصص نیز می‌توانند راه‌حل‌های کاربردی هوش مصنوعی را مستقر کنند. علیرغم این پیشرفت‌ها، تخصص دانشمندان داده برای اطمینان از اجرای اخلاقی، قوی و مؤثر همچنان حیاتی است.
گسترش افق‌های حل مسئله با GenAI
GenAI توانایی پرداختن به طیف وسیع‌تری از چالش‌ها را ایجاد کرده است. با این حال، همه مشکلات برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی ایده‌آل نیستند. تعیین زمان و نحوه اعمال هوش مصنوعی نیازمند قضاوت دقیق دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین است. نقش آنها به این اطمینان می‌رسد که تکنیک‌های هوش مصنوعی به طور عاقلانه انتخاب شوند و راه‌حل‌ها – چه GenAI، یادگیری ماشین سنتی (ML)، یا رویکردهای ترکیبی – قابل اعتماد و آینده‌نگر باشند.
دو نکته کلیدی اغلب مطرح می‌شود:
- محدودیت‌های مدل‌های فعلی: مدل‌های GenAI بی‌عیب نیستند و ممکن است به دلیل خطاهای پیش‌بینی یا محدودیت‌های داده با وظایف خاصی مشکل داشته باشند.
- تکامل سریع فناوری: با تکامل مدل‌های GenAI، ممکن است استراتژیک‌تر باشد که منتظر تکرارهای بهبود یافته باشیم تا اینکه بیش از حد روی رفع محدودیت‌های فعلی سرمایه‌گذاری کنیم.
دانشمندان داده نقش مهمی در تشخیص اینکه کدام مسائل را می‌توان با به‌روزرسانی‌های مدل خارجی و کدام یک نیاز به توسعه داخلی دارند، ایفا می‌کنند. علاوه بر این، تمایز رقابتی به طور فزاینده‌ای به ایجاد تجربیات و قابلیت‌های منحصر به فرد کاربر بستگی دارد تا صرفاً استفاده از مدل‌های بنیادی که به طور گسترده در دسترس هستند.
یادگیری ماشین سنتی: به دور از منسوخ شدن
در حالی که GenAI چشم‌انداز هوش مصنوعی را مختل کرده است، ML سنتی همچنان ضروری است. بسیاری از موارد استفاده – به ویژه مواردی که مربوط به متن یا تصاویر نیستند – هنوز به شدت به راه‌حل‌های ML سنتی متکی هستند. GenAI به جای جایگزینی ML سنتی، اغلب با فعال کردن نمونه‌سازی و آزمایش سریع‌تر، آن را تکمیل می‌کند.
به عنوان مثال، ساخت یک طبقه‌بندی پردازش زبان طبیعی (NLP) به طور سنتی شامل فرآیندهای پر زحمت مانند برچسب‌گذاری داده‌ها، آموزش و نگهداری در طول ماه‌ها است. در مقابل، GenAI با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و APIها، این جدول زمانی را به چند هفته کاهش می‌دهد. این گردش کار ساده، هزینه‌ها و پیچیدگی عملیاتی را به حداقل می‌رساند، زیرا بخش زیادی از تعمیر و نگهداری توسط ارائه‌دهندگان LLM انجام می‌شود.
علاوه بر این، رویکردهای ترکیبی به طور فزاینده‌ای رایج می‌شوند. ترکیب GenAI با ML سنتی می‌تواند منجر به راه‌حل‌های نوآورانه‌ای مانند اصلاح طبقه‌بندی محصولات یا ایجاد حلقه‌های بازخورد شود که عملکرد هر دو سیستم را در طول زمان بهبود می‌بخشد. به این ترتیب، GenAI قابلیت‌های دانشمندان داده را افزایش می‌دهد تا اینکه ارتباط آنها را کاهش دهد.
چالش‌ها و خطرات منحصر به فرد GenAI
علیرغم مزایای آن، GenAI مجموعه چالش‌های خاص خود را دارد:
1- وابستگی به مدل‌های شخص ثالث:
- افزایش هزینه‌ها به ازای هر فراخوانی API
- تأخیر بیشتر، که به طور بالقوه بر عملکرد در زمان واقعی تأثیر می‌گذارد
- کنترل محدود بر به‌روزرسانی‌ها و شفافیت داده‌های آموزشی
2- خطرات خاص GenAI:
- نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی به دلیل روابط آزاد ورودی/خروجی
- خطرات توهم، سمیت و سوگیری در خروجی‌های مدل
استقرار GenAI همچنین نیازمند چارچوب‌های ارزیابی قوی برای اندازه‌گیری جنبه‌هایی مانند ارتباط، دقت، لحن و خطرات اخلاقی بالقوه است. دانشمندان داده در طراحی چنین معیارهایی و اطمینان از تطابق راه‌حل‌ها با ارزش‌های اجتماعی و سازمانی برتری دارند.
اهمیت روزافزون سواد هوش مصنوعی
مزیت رقابتی سازمان‌ها اکنون نه تنها به پروژه‌های داخلی هوش مصنوعی آنها، بلکه به میزان درک و پذیرش هوش مصنوعی توسط نیروی کار آنها بستگی دارد. اینجاست که دانشمندان داده به عنوان قهرمانان سواد هوش مصنوعی در شرکت‌های خود ظاهر می‌شوند.
دانشمندان داده با رهبری ابتکاراتی مانند کارگاه‌های آموزشی، جلسات آموزشی و هکاتون‌ها، کارکنان را در سراسر بخش‌ها قادر می‌سازند تا از هوش مصنوعی استفاده کنند و در عین حال محدودیت‌ها و پیامدهای اخلاقی آن را درک کنند. این همکاری بین کارکردی می‌تواند:
- با ادغام هوش مصنوعی در گردش‌های کاری روزمره، بهره‌وری را افزایش دهید
- ایده‌های پروژه‌های نوآورانه‌ای را که قبلاً بسیار پیچیده تلقی می‌شدند، آشکار کنید
بازتعریف نقش دانشمندان داده
تکامل سریع GenAI آنچه را که به معنای دانشمند داده بودن است، دوباره تعریف کرده است. در حالی که GenAI تیم‌هایی با تخصص محدود ML را قادر می‌سازد تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند، تخصص دانشمندان داده برای ساخت سیستم‌های قوی، اخلاقی و آینده‌نگر همچنان حیاتی است. مسئولیت‌های در حال تکامل آنها عبارتند از:
- آگاهی از پیشرفت‌های هوش مصنوعی برای انتخاب تکنیک‌های بهینه و ایجاد راه‌حل‌های سازگار
- اتخاذ یک دیدگاه سیستمی، همکاری بین تیم‌ها برای طراحی سیستم‌های سرتاسر
- ترکیب رویکردهای ترکیبی که ML سنتی را با GenAI در صورت لزوم ترکیب می‌کنند
- پرداختن به خطرات اخلاقی از طریق ارزیابی دقیق، نظارت و ارزیابی ریسک
- ترویج سواد هوش مصنوعی برای توانمندسازی تیم‌های غیرفنی و شناسایی فرصت‌های جدید
با پذیرش این تغییرات، دانشمندان داده نقش ضروری خود را در هدایت سازمان‌ها از طریق پیچیدگی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی مدرن تثبیت می‌کنند. با ادامه تکامل این حوزه، این سازگاری تضمین می‌کند که آنها در خط مقدم نوآوری باقی بمانند.
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی مولد بدون شک نحوه عملکرد تیم‌های علوم داده را تغییر می‌دهد. در حالی که جنبه‌های خاصی از توسعه هوش مصنوعی را ساده می‌کند، مهارت‌ها و دیدگاه‌های جدیدی را از دانشمندان داده می‌طلبد. به دور از جایگزینی، نقش آنها در حال گسترش است تا مسئولیت‌های گسترده‌تری را در بر بگیرد – از پرورش سواد هوش مصنوعی گرفته تا پیمایش پیچیدگی‌های اخلاقی مدل‌های پیشرفته. پذیرش این تکامل، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی را به طور مسئولانه و مؤثر آزاد کنند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium
