生成AIの時代にデータサイエンティストはまだ必要ですか？
生成AI時代、データサイエンティストは必要か？
ちょうど2年前、私は「データサイエンティストは10年以内に絶滅する」という意見記事を書きました。驚いたことに、それはVoAGIとVoAGIの両方で私が受けた中で最も批判的な反応を引き起こし、私の人生で最も批判を受けた記事の1つになりました。21世紀で最も需要が高く、最もセクシーな仕事の1つの消滅を予言し、同僚たちは反発しましたが、私はフィードバックを受け入れ、人生は続きました。 今となっては、2年という時間差が大きな違いをもたらしています。ChatGPTは世界を席巻し、その中で特定の役割がフェーズアウトされるという説明が、あらゆる産業で人的資本の陳腐化によって取って代わられました。
この革命は一夜にして起こったように見えますが、深層学習の進歩を注意深く追跡してきた私たちは、それがそうでなかったことを非常によく知っています。 ChatGPTは、何十年にもわたる研究の蓄積であり、思いがけないチャットボットにつながったものです。ChatGPTの成功の核心にあるのは、AIを民主化するという事実です。コードの読み書きができ、深い技術的知識を持っていることは、もはやエントリーの壁ではなく、最先端の深層学習は、学術研究やビッグテックの領域を超え、WiFiアクセスと電子メールアドレスを持つ人々に指先で利用可能になっていることを示しています。
なぜデータサイエンティストは絶滅したのか？
私の最も野心的な夢の中で、私たちは経験した速度、スケール、および性質の技術革命の瀬戸際にいるとは思いもよらなかったのですか？ LLMやText to Image Modelsの前に、Generative AI（GAI）は主にIan GoodfellowのGenerative Adversarial Networks（GAN）と同義でした。それは、一対のニューラルネットワークを使用して合成写真のような写真を生成する能力であり、近年の偉大なAI研究貢献の1つとして歓迎されました。 GANを使用したことがある私たちの中には、トレーニングが非常に困難であり、正しく実装された場合でも、当時の使用例は限られていたことを知っている人もいます。したがって、ジェネレーティブディープラーニングが最新の進歩をもたらしたことはさらに驚くべきことです。
では、なぜChatGPT（およびそのGAI仲間）がデータサイエンティストを絶滅の瀬戸際に追いやったのでしょうか？ 2年前のオリジナルの論文を再度見直してみましょう。
- コードを吐き出すことやソフトウェアパッケージを使用することは、低/無コードのソリューションがすでに普及し始めているため、データサイエンティストを定義することはなくなるでしょう。
- データを分析する能力は、コンピューティングスキルやMS Officeの知識と同様に、多くの役割の前提条件となります。
- このパラダイムでは、実世界の問題を解決できるドメイン専門家が優れます。データサイエンスは彼らのツールキットの一部になります。
- 上記のことから、汎用的なデータサイエンティストは、ドメイン専門家に置き換えられるでしょう。
これに基づいて、GAIが上記のほとんどすべてを促進することができることがわかります。テキストプロンプトから直接コード、データセットの分析、およびクエリの結果を生成できます。AI-readyのプロフェッショナルを使用できるようにする必要性は、すでに求人募集に浸透し始めており、GAIsを使用することによる生産性の向上にもかかわらず、AIはまだ幻覚に陥る可能性があり、まだ間違えることがあるため、これらの事例を解決するための深いドメイン専門知識の必要性が強調されます。要約すると、10年ではなく、わずか2年でした。
ただし、データサイエンティストが絶滅したということは、データサイエンスを行う人間が陳腐化するということではなく、実際にはその逆です。歴史を振り返ると、過去200年間、蒸気動力、大量生産、パーソナルコンピューティングなど、いくつかの技術革命を目撃してきました。それぞれが私たちに前回よりも生産的になることを可能にし、私たちの役割と技術との関係が進化したため、この概念は経済理論（ソロウ成長モデル）に根ざしています。現在の環境では、ビジネスはこれまで以上に多くのデータを作成し、キャプチャしています。したがって、将来のデータサイエンティストは、データサイエンティストと呼ばれるのではなく、プロダクトマネージャー、マーケティングスペシャリスト、または投資アナリストなどの名前で呼ばれるようになるでしょう。データサイエンティストは絶滅しましたが、データサイエンスは永遠に生き続けます。
免責事項：見解と意見は著者のものです。
Michael Wangは、フィンテック、投資、取引、教育のさまざまな役割で10年以上の業界経験を持つ投資家およびデータサイエンス実践者です。彼はWhyPredの主席コンサルタント兼創業者であり、金融市場の専門知識とAIおよび機械学習を組み合わせた分析コンサルタントです。
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