Может ли искусственный интеллект сделать науку о данных устаревшей?

По мнению этих экспертов, ИИ демократизирует разработку программного обеспечения, но со временем может полностью ее заменить - и изменить науку о данных, какой мы ее знаем.

Генеративный искусственный интеллект (gen AI) открывает путь к тому, чтобы каждый мог стать разработчиком собственного программного обеспечения. Но в то же время ИИ может сделать ненужными многие экстраординарные навыки.

Об этом пишут Томас Дэвенпорт из Бэбсон-колледжа и Ян Баркин, венчурный капиталист, в своей последней книге All Hands on Tech: The AI-Powered Citizen Revolution». Для начала они отмечают, что благодаря инструментам с низким и нулевым кодом, автоматизации роботизированных процессов, а теперь еще и искусственному интеллекту, ворота разработки программного обеспечения открыты для всех.

«Технологии больше не принадлежат какому-то одному отделу», - объясняют они. «Данные и их анализ больше не являются собственностью только докторов наук и крутых специалистов по подсчету цифр. Отныне все сотрудники могут быть системными дизайнерами, аналитиками данных, кодерами и творцами».

Дэвенпорт и Баркин отмечают, что генеративный ИИ выведет гражданское развитие на совершенно новый уровень. «Во-первых, это разговорные пользовательские интерфейсы», - пишут они. «Практически каждый производитель программного обеспечения сегодня объявил или скоро представит интерфейс генеративного ИИ».

«Сейчас или в ближайшем будущем человеку, заинтересованному в программировании или доступе к данным/анализе данных, достаточно сделать запрос системе ИИ на обычном языке, чтобы получить программу с набором определенных функций, рабочий процесс автоматизации с ключевыми шагами и решениями или анализ машинного обучения с использованием определенных переменных или характеристик».

Как отмечают авторы, частью этого будущего - пока еще не вполне сформировавшегося - являются специализированные боты, предназначенные для выполнения конкретных видов работ. «Существуют цифровые работники от поставщиков RPA и других стартапов, которые утверждают, что выполняют всю работу, хотя наши исследования на данный момент показывают, что они действительно выполняют лишь несколько задач и, конечно, менее гибкие, чем человеческие работники».

Это касается и ботов-разработчиков, которые, как утверждают производители, «способны писать программы от начала и до конца», утверждают Дэвенпорт и Баркин. «Мы полагаем, что в ближайшие несколько лет эти боты смогут сделать работу людей более продуктивной, но не заменят их».

Ген ИИ будет чувствовать себя как лучший научный ассистент или программист, - добавляют они, - потому что он генерирует код для этого анализа. Он будет улавливать то, что вы хотите, работать очень быстро и позволит вам бесконечно менять свое мнение при определении приложения, автоматизации или модели».

«Gen AI также облегчит поиск существующих моделей, функций или программных компонентов, которые вы можете использовать для начала своего гражданского проекта», - заключают они.

Дэвенпорт и Баркин полагают, что после первых шагов развития ИИ, RPA и других инструментов «некоторые гражданские разработчики, скорее всего, перестанут быть необходимыми, и каждому гражданину придется изменить способ выполнения своей работы». Gen AI возьмет на себя большую часть этой работы, включая генерацию кода приложений, автоматизацию и анализ данных.

Доминик Лигот, генеральный директор и технический директор компании CirroLytix, подтверждает наблюдения Дэвенпорта и Баркина в недавней статье на HackerNoon, рассказывая о том, как он позволил полутехническим специалистам в классе использовать инструменты науки о данных:

«Участники, в основном CISO, которые обычно не кодируют, нашли упражнения, разработанные с помощью AI, интуитивно понятными и практичными. Моей целью было погрузить их в непосредственную работу с данными и кодом. Они особенно оценили возможность вручную изучить то, что обычно автоматизируют современные платформы наблюдения за киберугрозами и SIEM, получив представление о процессах, происходящих «под капотом»».

В то же время Лигот считает, что гражданским разработчикам и специалистам по изучению данных не обязательно иметь технические навыки, поскольку большую часть этой работы берет на себя искусственный интеллект. «Мой главный вывод, который я вынес из этого занятия, был удивительно контринтуитивным: наука о данных, как мы ее знаем, в конечном итоге будет заменена искусственным интеллектом», - сказал он.

«Появление инструментов, управляемых ИИ, способных анализировать данные, моделировать и генерировать идеи, может заставить нас изменить взгляд на роль и будущее науки о данных как таковой», - говорит Лигот. «Такие задачи, как подготовка, очистка и даже базовый качественный анализ данных - деятельность, которая отнимает много времени у специалиста по анализу данных, - теперь легко автоматизируются системами ИИ».

«Хуже (или лучше, в зависимости от вашей позиции) то, что ИИ быстрее, точнее и менее подвержен человеческим ошибкам или усталости».

Тем не менее, Дэвенпорт и Баркин уточняют, что для того, чтобы разработка и наука о данных осуществлялись без проблем с помощью ИИ, потребуется время. «В будущем представляется вероятным, что генетический ИИ и разговорный ИИ в целом станут фронтэндом для всех гражданских приложений», - говорят они. «Сегодня это возможно с помощью многих инструментов, но для создания подсказок, которые позволят вам с первого раза разобраться в приложении, анализе данных или автоматизировать рабочий процесс, требуется как минимум определенная степень сложности. Это справедливо и для генерации кода, и это одна из причин, почему опытным кодерам обычно везет больше, чем неопытным».

Однако, продолжают они, «в течение года или двух станет возможным итеративное обсуждение анализа машинного обучения с интерфейсом искусственного интеллекта».