Qazanclar:
- Empirik iş prosesində (məlumatların təmizlənməsi, kod, vizuallaşdırma, qaralama şərhi) süni intellektin real vaxta qənaət etdiyini və model seçimi, səbəb-nəticə iddiası və dərc qərarı kimi qərarların vəzifə risk səviyyəsinə uyğun olaraq ekspertin ixtiyarına verildiyini ayırd edə bilmək
- Yenidən hesablama, mənbə ilə əlaqə və statistik filtrləmə mərhələləri vasitəsilə hər bir süni intellekt məhsulunu (rəqəm, əmsal, kod, şərh) yoxlayan intizamı tətbiq etmək bacarığı.
- KVKK/GDPR və məlumat istifadəsi müqavilələri çərçivəsində mikro verilənləri və məxfi/lisenziyalı məlumat dəstlərini təhlükəsiz şəkildə emal etmək və müvafiq alətləri seçmək vərdişini əldə etmək bacarığı.
Eyni suallar ekonometrist və ya tətbiqi statistik masasında hər gün təkrarlanır: Bu məlumat toplusu etibarlıdırmı? Bu itkin dəyərlərlə nə etməli? Bu reqressiyanın əmsalı həqiqətən nə deyir? Bu əlaqə səbəbkardır, yoxsa sadəcə korrelyasiya? Bu p-dəyəri əhəmiyyətli olduğu üçün onu məqalədə və ya siyasət brifinqində yaza bilərəmmi? Bu suallardan bəziləri təkrarlanan, kod tələb edən və vaxt aparan suallardır: məlumatların təmizlənməsi, eyni qrafiki on dəfə tərtib etmək, R və ya Python kodunu sazlamaq, nəticələri cədvələ daxil etmək. Digərləri tapıntının etibarlılığını, nəşrin dürüstlüyünü və ya siyasət qərarının düzgünlüyünü birbaşa müəyyən edir.
Süni intellekt (qısacası, AI - insanlar kimi mətn və kod istehsal edə bilən, nümunələri tanıyan, məlumatları ümumiləşdirən və şərh yaza bilən kompüter sistemləri; bu gün ən çox istifadə olunan forma böyük dil modelləridir, yəni nəhəng mətn üzərində öyrədilən və növbəti sözü proqnozlaşdıraraq cümlələr quran sistemlər) bu cədvəlin düz ortasında oturur. Düzgün istifadə edildikdə, o, məlumatların təmizlənməsi kodunun saatlarını dəqiqələrə qədər azaldır, mürəkkəb statistik testin sintaksisini xatırladır və ya əmsalın təfsirini tərtib edir. Səhv istifadə edildikdə, o, zahirən əmin, lakin tamamilə uydurulmuş bir rəqəmi, yanlış bir əhəmiyyəti və ya qeyri-səbəb əlaqəsini "tapıntı" kimi təqdim edir.
Bu birinci bölmə proqram təminatının təqdimatı deyil. Onun məqsədi AI-ni empirik iş prosesinizdə hara yerləşdirəcəyinizi və heç vaxt hara qoymayacağınızı aydınlaşdırmaqdır. Ekonometrika həm “metod-kritik”, həm də dolayısı ilə “qərar vermə baxımından kritik” sahədir: qurduğunuz modelin əmsalı mərkəzi bankın faiz dərəcəsi qərarına, tənzimləyicinin siyasət dəyişikliyinə və ya firmanın milyon dollarlıq investisiyasına giriş ola bilər. Əvvəldən əsas prinsipi açıqlayaq: Süni intellekt tədqiqatçı deyil, analiz köməkçisidir. Modelin seçilməsi, identifikasiya strategiyası, səbəb əlaqəsinin təsdiqi, dərc və siyasət qərarları üçün məsuliyyət və yekun təsdiqi səlahiyyətli ekspertin üzərinə düşür.
Empirik iş axınının təbəqələri və AI-nin yeri
Empirik tədqiqatı üç təbəqəyə bölmək faydalıdır. İcra təbəqəsi gündəlik texniki işdir: məlumatların təmizlənməsi kodu, qrafikin çəkilməsi, cədvəlin formatlaşdırılması, sintaksisin düzəldilməsi. Metod təbəqəsi analitik qərardır: hansı model, hansı identifikasiya strategiyası, hansı test, hansı fərziyyənin yoxlanılması. Şərh və qərar təbəqəsi tapıntıların mənasıdır: əmsal nə deyir, səbəbkardırmı, siyasət üçün nə deməkdir, dərc edilməlidir. Süni intellekt hər üç təbəqəyə toxunur, lakin hər birində fərqli səlahiyyətlərə malikdir. İcra səviyyəsində AI tez bir zamanda kod hazırlayır və yaradır; Şərh və qərar səviyyəsində yalnız məlumat verilir və ekspert qərar verir.
Əvvəldən bir neçə əsas termini müəyyən edək. Ekonometrika iqtisadi və sosial məlumatları statistik üsullarla təhlil edən və əlaqələri ölçən sahədir. Reqressiya nəticə dəyişəninin (asılı dəyişən) bir və ya bir neçə izahedici dəyişənlə (müstəqil dəyişənlər) əlaqəsini ədədi olaraq modelləşdirən üsuldur. Əmsal izahedici dəyişəndəki bir vahid dəyişikliyinin nəticə dəyişənində orta hesabla neçə dəyişmə vahidi ilə əlaqəli olduğunu göstərən rəqəmdir. P-dəyəri heç bir təsir faktiki mövcud olmadıqda müşahidə edilən nəticənin (və ya daha ekstremal nəticənin) təsadüfən baş verməsi ehtimalıdır. Aşağıdakı vahidlərdə bu anlayışları bir-bir izah edəcəyik; Hələlik bunu bilin: Bütün bunlarda AI sizə plan, kod və izahat verir, lakin elmi qərarlar qəbul etmir.
Aşağıdakı cədvəl missiyaya görə AI-nin rolunu və risk səviyyəsini ümumiləşdirir:
Quest
AI-nin rolu
Risk səviyyəsi
Kim təsdiq edir
Məlumatların təmizlənməsi kodunun yazılması
kod generatoru
aşağı
Analitik özü (kod testi ilə)
Diaqram/cədvəl layihəsi
eskiz generatoru
aşağı
analitik
Test/model sintaksisi xatırlatma
Referans köməkçisi
aşağı-orta
analitik
Layihə əmsalının təfsiri
qaralama yazıçısı
orta
iqtisadçı
Model/identifikasiya strategiyasının seçimi
köməkçi giriş
yüksək
ekspert tədqiqatçı
Səbəb iddiası
Sadəcə bir qaralama, heç vaxt son söz deyil
çox yüksək
Ekspert + həmyaşıd rəyi
Nəşr/siyasət qərarı
yalnız giriş
çox yüksək
Məsul müstəntiq/müəssisə
Bu cədvəldəki bir xətti unutmayın: risk artdıqca AI-nin rolu daralır və ekspert təsdiqi artır.
Niyə "yoxlama" bu işin ürəyidir?
Dil modelləri öz cavablarında əmin görünürlər, lakin əmin olmaya bilərlər. Texniki dildə buna hallüsinasiya deyilir: bu, modelin mövcud olmayan məlumatları səlis bir cümlə ilə uydurmasıdır, sanki həqiqətdir. Ekonometrist üçün bu ölümcül tələdir. Model sizə "2015-2020-ci illər arasında Türkiyədə işsizlik və inflyasiya arasındakı əlaqə 0,62" kimi dəqiq bir rəqəm verə bilər; Bununla belə, o, məlumatlarınızı heç vaxt görməmişdir və bu nömrə tamamilə düzəldilmişdir. Və ya deyə bilər ki, “Ağ test p-dəyəri 0,03 idi”; halbuki heç bir sınaq keçirməmişdir. O, əslində mövcud olmayan arqumentlə R funksiyasını çağıra bilər. Üçünü də eyni axıcılıqla oxuyur; Doğrudan batili ayıran yeganə şey bilikləriniz və yoxlama vərdişinizdir.
Doğrulama intizamı üç mərhələdən ibarətdir:
- Öz mühitinizdə yenidən hesablayın / işə salın: R/Python-da AI tərəfindən verilən hər bir rəqəmi, nisbəti, test nəticəsini və əmsalı AI yaddaşından deyil, öz məlumatlarınızla hesablayın. Nəticəni xatırlamaq üçün deyil, kodu yazmaq üçün AI-dan istifadə edin. Kodu işlədin, nəticə çıxarırsınız.
- Mənbəyə keçid: Metod qaydaları, düsturlar və təriflər üçün dərsliklərə, metod məqalələrinə və rəsmi sənədlərə etibar edin. AI-nin "bu testin fərziyyəsi" ifadəsini etibarlı mənbə ilə təsdiqləyin.
- Statistik filtr: Çıxışın statistik məntiqə zidd olub-olmadığını ekspert gözü ilə yoxlayın (fərziyyələr, nümunə, təsir ölçüsü, qeyri-müəyyənlik). "Mənalı, lakin absurd" nəticəni rədd edin.
Diqqət: Süni intellekt tərəfindən yaradılmış əmsalı, testi və ya şərhi təsdiq etmədən məqaləyə, tezisə və ya siyasət qeydinə qoymaq, nəzərdən keçirilməmiş tapıntının dərc edilməsi kimidir. Sadəcə çıxışın axıcı olması doğru deyil; Sadəcə rəqəm müəyyən göründüyü üçün real deyil.
Məxfilik: mikro məlumat və lisenziyalı məlumatlar özəl olaraq qorunur
Mikrodata (fərdi, məişət, firma və ya xəstə səviyyəsində tək qeydlər) ekonometriyada tez-tez istifadə olunur. Bu məlumatların əksəriyyəti şəxsi məlumatlardır və Türkiyədə KVKK (Şəxsi Məlumatların Qorunması Qanunu) və Avropada GDPR ilə qorunur. Bundan əlavə, TÜİK, mərkəzi banklar, panel məlumat provayderləri və kommersiya mənbələri çox vaxt verilənlərdən istifadə müqaviləsi ilə məlumatları təqdim edir; Bu müqavilələr məlumatların üçüncü tərəflərə ötürülməsini qadağan edir. Şəxsiyyət məlumatları, gəlir, sağlamlıq və ya şirkət sirlərini ehtiva edən cədvəlin ictimai AI söhbət alətinə yapışdırılması həm KVKK/GDPR, həm də müqavilə pozuntusudur; çünki verilənlər xarici serverə gedir və bəzi alətlərdə model təlimində istifadə oluna bilər.
Qayda sadədir: məlumatları öz təhlükəsiz mühitində saxlayın, AI-dən yalnız kod və üsullar üçün soruşun. İdeal iş prosesi belədir: AI-dan analiz kodunu soruşun, kodu öz kompüterinizdə/müəssisə serverinizdə real məlumatlarla işlədirsiniz. Əgər həqiqətən məlumat paylaşmalısınızsa, anonimləşdirin (İD sahələrini silin), ümumiləşdirin (fərdi deyil, orta/sayı) və institusional alətləri seçin, məlumatların işlənməsi ilə bağlı müqaviləyə malik olun və məlumatlarınızı təhsildə istifadə etməyin.
üç mini qutu
Məsələn 1 - Təhlükəsiz və səmərəli istifadə. Bir tədqiqatçı əvvəlcə 40.000 sıra ev təsərrüfatlarının büdcə məlumatlarını əl ilə təmizləmək üçün 6 saat sərf etdi. Məlumatları ümumiyyətlə paylaşmadan, o, sadəcə dəyişən adlarını və strukturunu AI-yə təsvir etdi və təmizləmə kodu istədi. AI bir R skripti yaratdı; Tədqiqatçı kodu öz mühitində işlətdi, sətirlərin sayını və hər bir addımın xülasə statistikasını yoxladı və iki məntiq səhvini düzəltdi. Müddət: 6 saat əvəzinə 70 dəqiqə. Məlumat heç vaxt sönmədi; Məsuliyyət tədqiqatçıda qaldı.
2-ci hal - Təsdiqlənməmiş nömrə tələsi. "ÜDM artımı ilə birbaşa xarici investisiyalar arasında elastiklik nədir" deyə bir aspirant AI-dən soruşdu. Süni intellekt heç bir məlumat əldə etməməsinə baxmayaraq inamla "təxminən 0,34" rəqəm verdi. Tələbə bunu ədəbiyyat xülasəsində yazdı; Onun müşaviri mənbəni soruşduqda məlum olub ki, rəqəmin heç bir əsası yoxdur və tamamilə uydurmadır. Səhv: Süni intellektdən məlumat və resurslar vermədən konkret statistika gözləmək.
3-cü hal - Məxfilik və müqavilənin pozulması. Bir analitik, şirkətin adını və dövriyyəsini özündə əks etdirən lisenziyalı şirkət panelindən aldığı Excel-i ictimaiyyət üçün açıq olan AI alətinə yüklədi və "panel reqressiyası edin" dedi. Məlumat təminatçısının müqaviləsi məlumatların üçüncü tərəf sistemlərinə ötürülməsini qadağan etdi; Hadisə uyğunluğun yoxlanılmasına səbəb olub. Doğru yol şirkət adlarını anonim kodlarla əvəz etmək və ya heç bir məlumat paylaşmamaq və yalnız panel reqressiya kodunu tələb etmək və onu öz mühitində işə salmaq idi.
Zəif məlumat / Güclü göstəriş
Zəif çağırış:
İnflyasiya ilə işsizlik arasındakı əlaqəni təhlil edin və əmsalı qeyd edin.
Bu iddia yanlışdır: AI-ya heç bir məlumat verilməyib, hansı ölkə, hansı dövr, hansı model bəlli deyil. AI yalnız uydurma əmsalla cavab verə bilər.
Güclü göstəriş:
Rolunuz: siz ekonometrika tədqiqatçısına kömək edən analiz köməkçisisiniz. MƏN məlumatı sizinlə BÖYÜŞMƏYİR; Mən sadəcə RUNNABLE R kodu istəyirəm. İllik panelim var: dəyişənlər ölkə, il, işsizlik, inflyasiya (bütün rəqəmlər). Tapşırıq: 1) işsizlik ~ inflyasiya üçün sabit effektlər paneli reqressiya kodunu yazın (plm paketi), 2) koddakı hər bir addımı şərh xətti ilə izah edin, 3) əmsalın SƏBƏBƏLİ deyil, əlaqə kimi şərh edilməli olduğunu qeyd edin, 4) əmin olmadığınız funksiya arqumentini tərtib edin; Mən qaçıb nəticəni öz mühitimdə yoxlayacağam.
Bu sorğuda heç bir məlumat paylaşılmır, rol, paketlər, şərhlərin gözlənilməsi və "uydurma" qadağanı aydındır. Siz hələ də qaçırsınız və çıxışı özünüz yoxlayırsınız.
Aşağıdakı cədvəl bu dərsdə bir cümləlik qaydaları ümumiləşdirir:
prinsip
Bu nə deməkdir
AI köməkçidir
Elmi qərar və məsuliyyət ekspertə məxsusdur
Kodu tələb edin, nəticə çıxarın
AI rəqəmi xatırlamır; onu işlədin və hesablayın
məlumatları saxlamaq
Mikro/lisenziyalı məlumatlar təhlükəsiz mühiti tərk etmir
yoxlayın
Hər bir məsələ, kod, şərh yoxlanılır; uydurma rədd edilir
Ümumi səhvlər
- Məlumat vermədən AI-dən konkret statistika gözləmək. Model məlumatlara daxil ola bilmir; Verdiyi əmsal, korrelyasiya və p-qiyməti saxtadır. Həmişə kodu tələb edin və nəticəni özünüz hazırlayın.
- Halüsinasiya funksiyalarına əsaslanaraq. Süni intellekt mövcud olmayan R/Python funksiyası və ya arqumentini təklif edə bilər. Kodu işə salmadan və yoxlamadan qəbul etməyin.
- Mikrodata ictimai alətə yüklənir. Bu, KVKK/GDPR və məlumat istifadəsi müqaviləsinin pozulmasıdır. Məlumatları anonimləşdirin və ya ümumiyyətlə paylaşmayın.
- Dəqiqlik üçün axıcılığı səhv salmaq. Yaxşı yazılmış rəy səhv ola bilər. Cümlənin gözəlliyi sübut deyil.
- Nəzarət olmadan səbəb dilini qəbul etmək. YZ tez-tez “X Y-ni artırır” deyir; halbuki əksər reqressiyalar yalnız əlaqələri göstərir. Səbəb iddiasını dizaynla müdafiə edin.
İpucu: Süni intellektlə işləyərkən özünüzə bu sualı verin: “Əgər hakim və ya auditor bu nəticəni tələb edərsə, mənbə və hesabı göstərə bilərəmmi?” Cavab yoxsa, çıxış hələ istifadəyə hazır deyildir.
Xülasə
Süni intellekt ekonometrika və statistika iş axınının icra qatında (kod, təmizləmə, qrafik, qaralama) real və kütləvi sürətləndirməni təmin edir; lakin model seçimi, səbəb əlaqəsi, şərhi, nəşri və siyasət qərarları ekspertə məxsusdur. Üç əsas intizam: AI-yə nömrəni xatırlatmayın, kodu soruşun və nəticəni özünüz yaradın və yoxlayın; mikro/lisenziyalı məlumatları təhlükəsiz mühitdən silməyin; statistik filter hər çıxış. Təsdiqlənməmiş AI çıxışı nəzərdən keçirilməmiş tapıntı kimi risklidir.
Tətbiq tapşırığı
Öz məlumat dəstinizi (və ya nümunənizi) nəzərdən keçirin. Məlumatları paylaşmadan sadəcə dəyişən strukturu təsvir etməklə təsviri statistika və sadə qrafik istehsal edən R və ya Python kodunu AI-dən soruşun. Gələn kodu öz mühitinizdə işlədin. Sonra bir yoxlama siyahısını saxlayın: (1) kod səhvsiz işlədi, (2) gözlədiyiniz kimi sətirlərin/müşahidələrin sayıdır, (3) AI-nin şərh cümlələrindən hansı səbəb-nəticə dilindən istifadə edir və düzəldilməlidir. Bir abzasda AI-nin sizi xilas etdiyi vaxt və tutduğunuz ən azı bir səhv haqqında yazın.
yoxlama siyahısı
- [ ] Mən süni intellektdən konkret statistika tələb etməmişəm; Kodu tələb etdim və nəticəni özüm hazırladım.
- [ ] Mən öz mühitimdə verdiyi hər bir rəqəmi və test nəticəsini yenidən hesabladım.
- [ ] Onun istifadə etdiyi funksiyaların/arqumentlərin həqiqətən mövcud olduğunu təsdiqlədim.
- [ ] Mən mikro/şəxsi/lisenziyalı məlumatları ictimai alətə yükləməmişəm.
- [ ] Mən səbəb-nəticə dili olan şərhləri qeyd etdim və onları əlaqə dilinə keçirdim.
- [ ] Mən auditora çıxışın mənbəyini və uçotunu göstərə bilirəm.