如何代理AI重新定義數據科學職業
隨著2024年底的臨近，各行各業開始將焦點從生成式AI和大型語言模型（LLMs）轉向為公司建立代理AI框架。人們甚至討論起是否可以由一位創始人和一群AI代理來運營一家公司。這也引發了數據科學家的相關性問題。
在與《AIM》對話時，Tredence的數據科學總監Indrajit Mitra強調，代理AI將徹底顛覆行業並創造巨大的價值。然而，這並不意味著數據科學家會被取代，而是會重塑他們的角色、技能和責任。
技能提升：在AI時代的挑戰
要在這個時代中脫穎而出，數據科學家必須對商業運作的細微差別和技術環境有更深入的理解。雖然統計學、機器學習和深度學習的基礎知識仍然至關重要，但重點將轉向強化學習、無監督學習和深度AI框架。
Indrajit補充道：“數據科學家需要重新調整他們的技術技能，並提升自身能力。他們必須在代理AI框架和平台方面發展專業知識，同時掌握將商業洞察與技術能力整合的系統。”
此外，數據科學家將不再孤立工作。對於雲計算、DevOps實踐和API集成的全面理解將變得至關重要。能夠在多個數據來源和領域之間微調性能，將是提供高效和自動化系統的關鍵。
數據科學家作為代理AI世界中的協調者
在代理AI承諾實現自主決策的世界中，許多人懷疑這些系統是否可以在沒有數據科學家的情況下運行。Indrajit堅信它們不能。儘管代理AI可以在特定情境中自動運行，但數據科學家仍然是設計、部署和優化這些系統的核心。
“代理AI無法在沒有數據科學家的情況下生存。他們需要設計解決方案、訓練模型、整合系統，並不斷監控性能，以確保符合商業期望，”Indrajit解釋道。
他用指揮家的比喻來形容數據科學家角色的演變。就像指揮家了解觀眾、樂器和音樂家一樣，數據科學家將協調代理AI系統，以使商業目標與技術執行相一致。
“數據科學家將擔任主協調者的角色，連接AI平台專家、代理AI框架和商業利益相關者。他們的成功將取決於在這些要素之間保持平衡，同時確保無縫集成和效率，”Indrajit進一步闡述。
倫理、治理與AI工程
隨著代理AI的興起，倫理考量、治理和負責任的AI工程變得愈加重要。雖然這些趨勢在醫療、金融和自動駕駛等行業已經開始，但在代理AI時代，其重要性將只會增長。
Indrajit提到，AI正在改變各行各業，例如在醫療領域，基於AI的診斷和病人管理引發了隱私、偏見和透明度的擔憂。金融機構也在整合AI治理，以遵循倫理和監管標準，如歐盟AI法案和多德-弗蘭克法案。
“組織正在招聘具備AI倫理專業知識的數據科學家，以確保AI模型的負責任開發。數據科學家需要與倫理學家、監管機構和法律專家合作，以確保代理AI系統的透明性、問責性和與社會價值觀的對齊。”Indrajit指出。
數據科學家在多模態AI中的角色
代理AI是一個轉變，而多模態AI的日益接受則帶來了另一層挑戰。多模態AI從文本、圖像和音頻等不同數據輸入中生成獨立的見解。這引發了數據科學家可能失去對這些系統控制的想法。
Indrajit反駁了這一觀點，強調數據科學家最有能力克服多模態AI帶來的挑戰。他們的專業知識對於確保數據透明性、來源和可解釋性至關重要。
“數據科學家對於解釋多模態AI的輸出和保護見解至關重要。他們驗證數據的真實性，追溯輸入到源數據，並持續審核數據。像注意機制和顯著性圖這樣的技術需要人類的監督，而數據科學家最適合執行這些任務，”Indrajit補充道。
數據科學家的新時代
代理AI和多模態系統的出現標誌著數據科學的一個轉型階段。這些進步不僅不會取代數據科學家，反而會提升他們的角色，讓他們站在商業策略、技術創新和倫理治理的交匯點上。
“數據科學家將在將代理AI潛力轉化為實際商業價值中發揮關鍵作用。他們將充當協調者，平衡技術框架、商業目標和倫理考量，”Indrajit總結道。
在這個不斷演變的環境中，數據科學家必須擁抱新技能，加深其領域專業知識，並將自己定位為AI驅動未來中不可或缺的領導者。通過這樣做，他們將確保代理AI系統不僅有效，而且與商業和社會需求保持一致。
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在當前的數據科學領域，面對代理AI和多模態AI的挑戰，數據科學家需要具備更全面的技能和視野。這不僅是對技術能力的要求，更是對商業理解和倫理責任的深刻認識。在未來的數據科學職業中，數據科學家必須成為跨領域的協調者，只有如此，他們才能在快速變化的技術環境中保持競爭力，並真正為企業創造價值。
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