データ サイエンティストの Pranjali Ajay Parse 氏が、AI の仕事が実際にはどのようなものなのか、そしてそれと学際的なスキルと倫理がどのような関係があるのかについて説明します。
での仕事へ 人工知能 コードを書くだけではありません。Autodesk でデータ サイエンティストとして働く 25 歳の Pranjali Ajay Parse に聞いてみてください。彼女は、会議の傾向や作業ルーチンなど、従業員の仕事行動に関する洞察を提供する AI ツールを開発しています。コンピューター サイエンスの修士号を取得し、オートデスクで 1 年以上働いた後、パースはオートデスクで働くことがどのようなものかを知ることができました。 KIジョブ 働くこと。
そして彼女は、それは人々が期待するものではないと言います。 Parse 氏は、AI の仕事は主に学際的であり、コラボレーションに依存していると説明しています。そして、この仕事は技術的なものであるかもしれませんが、倫理にも重点を置く必要があります。 Business Insider との会話の中で、彼女は AI の役割に関する誤解の一部を払拭しました。
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プログラミングだけの話ではない
パース氏は、Python の知識だけでは人工知能の仕事に就くのに十分ではないと述べています。この分野の仕事に就くために、応募者は必ずしも AI の学位を必要とするわけではありません。ただし、ケーススタディを分析し、SQL クエリを実行し、プログラムする方法を知っている必要があります。彼女は、応募者はブートキャンプや個人プロジェクトに挑戦して、これらの分野のスキルを身につけることができると述べています。 「AI は本質的に学際的なものです」とパース氏は言います。 「数学、コンピューターサイエンス、統計、分野固有の知識など、さまざまな分野が活用されています。」
彼女の仕事の 70% はデータ サイエンスで構成されており、データ セットのレビューと分析が必要です。彼女の残りの時間は、ソフトウェア エンジニアリング、パイプラインの構築、データ エンジニアリング、建築設計、および多くの数学に割り当てられます。パース氏は、テクノロジーは常に進化しているため、関連分野の進歩を常に把握しておくことが重要であると付け加えています。
AI の活動は多くの場合非常に協力的です
ソフトウェア エンジニアは孤独であることで知られていますが、AI で働くときに孤独を期待しないでください。一部の技術機能はより独立していますが、「AI プロジェクトが単独で実行されることはほとんどありません」とパース氏は言います。その理由の 1 つは、AI がさまざまなチームや関係者の協力が必要な新しいテクノロジーであるためです。このデータ サイエンティストは、たとえば、AI レコメンデーション システム プロジェクトを開発するには 7 ～ 8 つのチームと対話する必要があると述べています。
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彼女の経験によれば、プロセスはデータ分析チームによるデータ収集と準備から始まります。次に、データ サイエンティストは統計的手法とモデリングを適用します。次に、機械学習チームがモデルを開発し、改良します。モデルの準備ができたら、UX および UI の専門家がユーザー インターフェイスを設計し、続いてソフトウェア エンジニアがフロントエンドを開発します。最後に、マーケティング チームは製品を市場に投入するための戦略を設定します。 「包括的な AI プロジェクトには多くのコミュニケーションとコラボレーションが必要です」と Parse 氏は言います。
倫理について考えなければなりません
データ保護チームは、AI 開発中に機密データが処理されるプロセスに深く関与することがよくあります。 Parseは、同社のプライバシープロトコルは包括的であると述べている。従業員が個人のデータを扱う場合は、そのタスクに対する許可を得る必要があります。プロジェクトには、ID の仮名化やモデルが「誤ってバイアスを生み出したり、不公平な結果を生じさせたりしない」ことを保証するなど、強力な生産対策も必要であり、そのためには法的および規制上の要件を遵守する必要があると彼女は言います。また、潜在的な予期せぬ結果や倫理的ジレンマなど、プロジェクトの長期的な影響について考えることも意味します。
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その間、 データ保護 AI に携わる人々にとって当然の考慮事項のように思えるのは、モデルのパフォーマンスに迷いがちだということだとパース氏は言います。そして、非常に多くのチームが製品に取り組んでいると、より大きな影響ではなく、特定のタスクに集中しやすくなる可能性があると彼女は付け加えました。パース氏は、適切なデータ保護と倫理ガイドラインについて従業員を訓練するのは企業の責任だと述べた。しかし、従業員が自分の仕事について第三者の視点を持つことも重要です。
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