要約:
- LLM（Large Language Models）やGenAI（Generative AI）などのAIは、データサイエンスの世界で大きな変革をもたらす可能性がある。
- LLM技術は驚異的だが、すべてに優れているわけではなく、特に高リスクな意思決定や顧客との関わりにおいては監視が必要。
- AI/MLは従来のソフトウェアでは自動化できなかった人間の業務を自動化することが可能で、技術職は自らの役割を自動化する意欲がある。
- GenAIはデータラベリングにも活用され、従来は時間と労力がかかる作業を効率的に行えるようになる。
- 機械学習の研究では、より良いモデルを作るためにアルゴリズムよりもデータに焦点を当てる必要がある。
考察:
今後、AI技術の発展によりデータサイエンスやビジネスプロセスに革新がもたらされる可能性が高い。特にGenAIやLLMの活用により、データ処理や意思決定の効率化が期待される一方、データ品質や監視の重要性も増している。新興企業や小規模企業がデータの質を向上させることで、競争力を高める機会が広がる一方、機械学習モデルの精度向上には質問の適切さやデータラベリングなどが不可欠であることが示唆されている。