Hagnaður:
- Að geta greint hvar í reynsluverkinu (gagnahreinsun, kóða, sjónræning, drög að túlka) gervigreind sparar rauntíma og hvar ákvarðanir eins og val á gerðum, orsakasamhengi og birtingarákvörðun eru eftir sérfræðingnum, í samræmi við áhættustig verkefnisins
- Geta til að beita fræðigrein sem sannreynir hvert gervigreindarúttak (fjöldi, stuðull, kóða, athugasemd) í gegnum skrefin endurútreikning, tengingu við uppruna og tölfræðilega síun.
- Geta til að vinna á öruggan hátt með örgögnum og trúnaðar-/leyfisgagnasöfnum innan gildissviðs KVKK/GDPR og gagnanotkunarsamninga og öðlast þann vana að velja viðeigandi verkfæri.
Sömu spurningar endurtaka sig á hverjum degi á skrifborði hagfræðings eða hagfræðings: Er þetta gagnasafn áreiðanlegt; Hvað á að gera við þessi gildi sem vantar? Hvað segir stuðullinn fyrir þessa afturför í raun og veru? Er þetta orsakasamband eða bara fylgni? Þar sem þetta p-gildi er marktækt, get ég skrifað það í greinina eða stefnuskrána? Sumar þessara spurninga eru endurteknar, kóðafrekar og tímafrekar: hreinsa gögn, teikna sama línuritið tíu sinnum, kemba R eða Python kóða, setja niðurstöðurnar í töflu. Aðrir ákvarða beint gildi niðurstöðu, heiðarleika útgáfu eða nákvæmni stefnuákvörðunar.
Gervigreind (AI í stuttu máli, gervigreind - tölvukerfi sem geta framleitt texta og kóða eins og menn, þekkt mynstur, dregið saman gögn og skrifað athugasemdir; mest notaða formið í dag eru stór tungumálalíkön, það er kerfi sem eru þjálfuð í stórum texta og byggja setningar með því að spá fyrir um næsta orð) situr rétt í miðri þessari töflu. Þegar það er notað á réttan hátt dregur það úr klukkustundum af gagnahreinsunarkóða niður í mínútur, minnir þig á setningafræði flókins tölfræðiprófs eða leggur drög að túlkun á stuðli. Þegar það er notað rangt sýnir það að því er virðist örugga en algjörlega tilbúna tölu, ranga þýðingu eða orsakasamband sem "uppgötvun".
Þessi fyrsta eining er ekki hugbúnaðarkynning. Tilgangur þess er að skýra hvar á að setja gervigreind í reynsluvinnuflæðinu þínu og hvar á aldrei að setja það. Hagfræði er bæði „aðferðagagnrýnið“ og óbeint „ákvarðanamikið“ svið: stuðull líkans sem þú býrð til getur verið inntakið í vaxtaákvörðun seðlabanka, stefnubreytingu eftirlitsaðila eða milljón dollara fjárfesting fyrirtækis. Við skulum leggja meginregluna frá upphafi: Gervigreind er greiningaraðstoðarmaður, ekki rannsakandi. Ábyrgð á og lokasamþykki fyrir vali líkana, auðkenningarstefnu, fullyrðingu um orsakasamhengi, birtingu og stefnuákvarðanir hvílir á þar til bærum sérfræðingi.
Lög af reynsluvinnuflæði og stað gervigreindar
Gagnlegt er að skipta reynslurannsókn í þrjú lög. Framkvæmdalagið er dagleg tæknivinna: gagnahreinsunarkóði, línuritsteikning, töflusnið, setningafræðikembiforrit. Aðferðalagið er greiningarákvörðunin: hvaða líkan, hvaða auðkenningarstefna, hvaða prófun, hvaða forsendaprófun. Túlkunar- og ákvörðunarlagið er merking niðurstaðnanna: hvað segir stuðullinn, er hann orsakasamur, hvað þýðir hann fyrir stefnu ef hann verður birtur. AI snertir öll þrjú lögin, en með mismunandi vald í hverju. Við framkvæmdarlagið gerir gervigreind fljótt drög og býr til kóða; Í túlkunar- og ákvörðunarlaginu er aðeins gefið inntak og sérfræðingurinn tekur ákvörðun.
Við skulum skilgreina nokkur grundvallarhugtök frá upphafi. Hagfræði er sú grein sem greinir hagræn og félagsleg gögn með tölfræðilegum aðferðum og mælir tengsl. Aðhvarf er aðferð sem gerir tölulega líkan af tengslum útkomubreytu (háð breytu) við eina eða fleiri skýringarbreytur (óháðar breytur). Stuðullinn er talan sem sýnir hversu margar breytingaeiningar að meðaltali ein einingabreyting á skýringarbreytu tengist í útkomubreytunni. P-gildið er líkurnar á því að sú niðurstaða sem sést (eða öfgafyllri útkoma) myndi gerast fyrir tilviljun þegar engin áhrif eru í raun og veru. Við munum útskýra þessi hugtök eitt af öðru í eftirfarandi einingum; Í bili, veistu þetta: Í öllu þessu gefur gervigreind þér teikninguna, kóðann og skýringuna, en það tekur ekki vísindalegar ákvarðanir.
Eftirfarandi tafla tekur saman hlutverk og áhættustig gervigreindar eftir verkefnum:
Leit
Hlutverk gervigreindar
Áhættustig
Hver samþykkir
Að skrifa gagnahreinsunarkóða
kóðarafall
lágt
Sérfræðingur sjálfur (með kóðaprófun)
Uppkast að mynd/töflu
skissu rafall
lágt
sérfræðingur
Áminning um setningafræði próf/módel
Tilvísunaraðstoðarmaður
lágt-miðlungs
sérfræðingur
Drög að túlkunarstuðli
drög að rithöfundi
miðlungs
hagfræðingur
Val á líkani/auðkenningarstefnu
aukainntak
hátt
sérfræðingur
Orsakasambandskröfu
Bara uppkast, aldrei lokaorðið
mjög hátt
Sérfræðingur + ritrýni
Birting/stefnuákvörðun
eingöngu inntak
mjög hátt
Ábyrgur rannsóknaraðili/stofnun
Hafðu í huga eina línu í þessari töflu: eftir því sem áhættan eykst minnkar hlutverk gervigreindar og samþykki sérfræðinga eykst.
Hvers vegna "staðfesting" er hjarta þessa viðskipta
Mállíkön virðast örugg í svari sínu, en þau eru kannski ekki viss. Á tæknimáli kallast þetta ofskynjanir: þetta er tilbúningur líkansins á upplýsingum sem ekki eru til í reiprennandi setningu, rétt eins og þær séu sannar. Fyrir hagfræðinga er þetta banvæn gildra. Líkanið getur gefið þér nákvæma tölu eins og "Fylgni atvinnuleysis og verðbólgu í Türkiye milli 2015-2020 er 0,62"; Hins vegar hefur hann aldrei séð gögnin þín og þetta númer er algjörlega tilbúið. Eða það gæti sagt: "P-gildi hvíts prófs var 0,03"; en það gerði engin próf. Það getur kallað R fall með röksemdafærslu sem er í raun ekki til. Hann syngur allar þrjár af sama látbragði; Það eina sem skilur rétt frá röngu er þekking þín og venja þín að sannreyna.
Sannprófunargreinin samanstendur af þremur skrefum:
- Endurreiknaðu / keyrðu í þínu eigin umhverfi: Reiknaðu allar tölur, hlutfall, prófunarniðurstöður og stuðul sem gefinn er af gervigreindinni í R/Python með eigin gögnum, ekki úr minni gervigreindar. Notaðu gervigreindina til að skrifa kóðann, ekki til að muna niðurstöðuna. Keyrðu kóðann, þú framleiðir úttakið.
- Tengill á heimild: Treystu á kennslubækur, aðferðagreinar og opinber skjöl fyrir aðferðareglur, formúlur og skilgreiningar. Staðfestu fullyrðingu gervigreindarinnar „forsenda þessa prófs er“ með áreiðanlegri heimild.
- Tölfræðisía: Prófaðu með augum sérfræðinga hvort úttakið stangist á við tölfræðilega rökfræði (forsendur, úrtak, áhrifastærð, óvissa). Hafna „þýðingarmikilli en fáránlegri“ niðurstöðu.
Varúð: Að setja AI-myndaðan stuðul, próf eða túlkun í grein, ritgerð eða stefnuyfirlýsingu án þess að staðfesta það er eins og að birta óskoðaða niðurstöðu. Bara vegna þess að framleiðslan er reiprennandi er ekki satt; Bara vegna þess að talan virðist viss er hún ekki raunveruleg.
Persónuvernd: Örgögn og leyfisskyld gögn eru vernduð einslega
Örgögn (stök skrár á einstaklings-, heimilis-, fyrirtækis- eða sjúklingastigi) eru oft notuð í hagfræði. Flest þessara gagna eru persónuupplýsingar og eru verndaðar samkvæmt KVKK (Persónuverndarlögum) í Türkiye og GDPR í Evrópu. Að auki veita TurkStat, seðlabankar, gagnaveitendur og viðskiptaheimildir oft gögn með gagnanotkunarsamningi; Þessir samningar banna flutning gagna til þriðja aðila. Að líma töflu sem inniheldur auðkennisupplýsingar, tekjur, heilsufar eða fyrirtækjaleyndarmál í opinbert gervigreindarspjallverkfæri er bæði KVKK/GDPR brot og samningsbrot; vegna þess að gögnin fara á ytri netþjón og hægt er að nota þau í líkanaþjálfun í sumum verkfærum.
Reglan er einföld: geymdu gögnin í sínu eigin öruggu umhverfi, spyrðu gervigreindina aðeins um kóða og aðferðir. Hin fullkomna vinnuflæði er þetta: biddu gervigreindina um greiningarkóðann, þú keyrir kóðann með raunverulegum gögnum á þinni eigin tölvu/fyrirtækjaþjóni. Ef þú verður virkilega að deila gögnum, nafnleyndu (fjarlægðu auðkennisreitir), taktu saman (meðaltal/talningu frekar en einstaklingsbundið) og veldu verkfæri sem eru stofnanaleg, hafa gagnavinnslusamning og ekki nota gögnin þín í námi.
þrjú smámál
Tilfelli 1 - Örugg og skilvirk notkun. Einn rannsakandi eyddi fyrst 6 klukkustundum í að hreinsa 40.000 raðir af fjárhagsáætlun heimilanna handvirkt. Án þess að deila gögnunum yfirleitt, lýsti hann bara breytuheitunum og uppbyggingunni fyrir gervigreindinni og bað um hreinsunarkóða. AI myndaði R handrit; Rannsakandi keyrði kóðann í sínu eigin umhverfi, athugaði fjölda lína og yfirlitstölfræði hvers skrefs og lagaði tvær rökvillur. Lengd: 70 mínútur í stað 6 klukkustunda. Gögnin fóru aldrei út; Ábyrgðin var áfram hjá rannsakanda.
Tilfelli 2 — Óstaðfest tölugildra. „Hver er teygnin á milli hagvaxtar og beinnar erlendrar fjárfestingar,“ spurði útskriftarnemi AI. Gervigreindin gaf töluvert „um 0,34“ þrátt fyrir að það hefði engan aðgang að neinum gögnum. Nemandinn skrifaði þetta í bókmenntayfirlitið; Þegar ráðgjafi hans spurði um heimildina kom í ljós að talan átti sér enga stoð og var algjörlega uppspuni. Mistök: Búast við áþreifanlegum tölfræði frá gervigreind án þess að gefa henni gögn og fjármagn.
Mál 3 - Trúnaður og samningsrof. Sérfræðingur hlóð Excel, sem hann fékk frá fyrirtæki með leyfi, sem innihélt nafn fyrirtækis og veltu, í opinbert gervigreindarverkfæri og sagði „gerið afturhvarf á skjánum“. Samningur gagnaveitunnar bannaði flutning gagna til kerfa þriðja aðila; Atvikið varð til þess að farið var yfir samræmi. Rétta leiðin var að skipta út fyrirtækjanöfnum fyrir nafnlausa kóða eða að deila engum gögnum og biðja aðeins um aðhvarfskóðann og keyra hann í sínu eigin umhverfi.
Veik kvaðning / Sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Greindu tengsl verðbólgu og atvinnuleysis og tilgreindu stuðulinn.
Þessi fullyrðing er röng: Engin gögn voru gefin til gervigreindar, það er ekki ljóst hvaða land, hvaða tímabil, hvaða líkan. AI getur aðeins svarað með tilbúnum stuðli.
Öflug tilvitnun:
Hlutverk þitt: þú ert greiningaraðstoðarmaður sem aðstoðar hagfræðirannsóknarmanninn. Ég deili gögnunum EKKI með þér; Ég vil bara RUNNABLE R kóða. Ég er með árspanel: breytur land, ár, atvinnuleysi, verðbólga (allar tölulegar). Verkefni: 1) skrifaðu aðhvarfskóða fyrir fast áhrif spjalds fyrir atvinnuleysi ~ verðbólgu (plm pakki), 2) útskýrðu hvert skref í kóðanum með athugasemdarlínu, 3) athugaðu að stuðulinn ætti að túlka sem vensla, ekki CAUSAL, 4) búðu til fallrök sem þú ert ekki viss um; Ég mun hlaupa og sannreyna niðurstöðuna í mínu eigin umhverfi.
Í þessari beiðni er engum gögnum miðlað, hlutverk, pakkar, væntingar um athugasemdir og bann við „tilbúningi“ eru skýrar. Þú keyrir samt og staðfestir úttakið sjálfur.
Eftirfarandi tafla dregur saman reglur um einnar setningu í þessari lexíu:
meginreglu
Hvað þýðir það
AI er aðstoðarmaður
Vísindaleg ákvörðun og ábyrgð er í höndum sérfræðingsins
Biðjið um kóðann, framleiðið niðurstöðuna
Gervigreind man ekki númerið; þú keyrir það og reiknar
halda gögnum
Ör-/leyfisgögn yfirgefa ekki örugga umhverfið
sannreyna
Hvert mál, kóða, athugasemd er athugað; tilbúningur er hafnað
Algeng mistök
- Búast við áþreifanlegum tölfræði frá gervigreind án þess að gefa upp gögn. Líkanið getur ekki nálgast gögnin; Stuðullinn, fylgnin og p-gildið sem það gefur eru fölsuð. Biðjið alltaf um kóðann og framleiðið niðurstöðuna sjálfur.
- Að treysta á ofskynjunaraðgerðir. AI gæti stungið upp á R/Python falli eða rifrildi sem er ekki til. Ekki samþykkja kóðann án þess að keyra og staðfesta hann.
- Hleður upp örgögnum í opinbert tól. Það er brot á KVKK/GDPR og gagnanotkunarsamningi. Nafnlaus gögn eða deila þeim alls ekki.
- Misvísandi reiprennsli fyrir nákvæmni. Vel skrifuð umsögn gæti verið ónákvæm. Fegurð setningarinnar er ekki sönnun.
- Samþykkja orsakamál án stjórnunar. YZ segir oft „X eykur Y“; en flestar afturhvarf sýna aðeins tengsl. Verja orsakakröfuna með hönnun.
Ábending: Þegar þú vinnur með gervigreind skaltu spyrja sjálfan þig þessarar spurningar: „Ef dómari eða endurskoðandi biður um þetta úttak, get ég þá sýnt uppruna og reikning? Ef svarið er nei, er úttakið ekki enn tilbúið til notkunar.
Í stuttu máli
AI veitir raunverulega og gríðarlega hröðun í framkvæmdarlaginu (kóða, hreinsun, línurit, drög) vinnuflæðis hagfræði og tölfræði; val á gerðum, orsakasamhengi, túlkun, birtingu og stefnuákvarðanir tilheyra hins vegar sérfræðingnum. Þrjár grunngreinar: ekki minna gervigreindina á númerið, biðja um kóðann og búa til og sannreyna niðurstöðuna sjálfur; ekki fjarlægja ör/leyfisgögn úr öruggu umhverfi; tölfræðileg sía hvert framleiðsla. Óstaðfest gervigreind framleiðsla er alveg jafn áhættusöm og óskoðuð uppgötvun.
Umsóknarverkefni
Íhugaðu þitt eigið (eða dæmi) gagnasett. Spyrðu gervigreindina um R eða Python kóða sem framleiðir lýsandi tölfræði og einfalt línurit með því einfaldlega að lýsa breytubyggingunni, án þess að deila gögnunum. Keyra komandi kóða í þínu eigin umhverfi. Haltu síðan gátlista: (1) gekk kóðinn án villna, (2) er fjöldi lína/athugana eins og þú bjóst við, (3) hvaða af athugasemdasetningum gervigreindarinnar notar orsakamál og ætti að laga. Skrifaðu í einni málsgrein um tímann sem gervigreind bjargaði þér og að minnsta kosti eina villu sem þú náðir.
gátlisti
- [ ] Ég lét gervigreindina ekki biðja um áþreifanlega tölfræði; Ég bað um kóðann og bjó til niðurstöðuna sjálfur.
- [ ] Ég endurreiknaði hverja tölu og prófunarniðurstöðu sem hún gaf í mínu eigin umhverfi.
- [ ] Ég sannreyndi að aðgerðir/rök sem það notar séu í raun til.
- [ ] Ég hlóð ekki inn ör-/persónulegum/leyfisgögnum í opinbert tól.
- [ ] Ég merkti við athugasemdirnar sem innihalda orsakamál og færði þær yfir á tengslamál.
- [ ] Ég get sýnt endurskoðanda uppruna og bókhald framleiðslunnar.