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J'aime considérer ChatGPT comme une version plus intelligente de StackOverflow. Très utile, mais ne remplacera pas les professionnels de si tôt. En tant qu'ancien data scientist, j'ai passé beaucoup de temps à jouer avec ChatGPT lors de sa sortie. J'ai été assez impressionné par sa capacité de codage. Cela pourrait générer du code très utile à partir de zéro ; il pourrait proposer des suggestions sur mon propre code. C'était plutôt bon en débogage si je lui demandais de m'aider avec un message d'erreur.
Mais forcément, plus je passais de temps à l’utiliser, plus je me heurtais à ses limites. Pour tous les développeurs craignant que ChatGPT ne perde leur emploi, voici une liste de ce que ChatGPT ne peut pas faire.
La première limitation ne concerne pas sa capacité, mais plutôt sa légalité. Tout code purement généré par ChatGPT et copié-collé par vous dans un produit de l'entreprise pourrait exposer votre employeur à de vilaines poursuites.
En effet, ChatGPT extrait librement des extraits de code des données sur lesquelles il a été formé, qui proviennent de partout sur Internet. "J'ai demandé à Chat GPT de générer du code pour moi et j'ai immédiatement reconnu de quel dépôt GitHub il en tirait une grande partie", expliqué ChunkyHabaneroSalsa, utilisateur de Reddit.
En fin de compte, on ne sait pas d’où vient le code de ChatGPT, ni sous quelle licence il se trouvait. Et même s’il a été entièrement généré à partir de zéro, tout ce qui est créé par ChatGPT n’est pas en soi protégé par le droit d’auteur. Comme le disent les rédacteurs de Bloomberg Law Shawn Helms et Jason Krieser le mettre, « Une « œuvre dérivée » est « une œuvre basée sur une ou plusieurs œuvres préexistantes ». ChatGPT est formé sur des œuvres préexistantes et génère un résultat basé sur cette formation.
Si vous utilisez ChatGPT pour générer du code, vous risquez d'avoir des problèmes avec vos employeurs.
Voici un test amusant : demandez à ChatGPT de créer du code qui exécuterait une analyse statistique en Python.
Est-ce la bonne analyse statistique ? Probablement pas. ChatGPT ne sait pas si les données répondent aux hypothèses nécessaires pour que les résultats des tests soient valides. ChatGPT ne sait pas non plus ce que les parties prenantes veulent voir.
Par exemple, je pourrais demander à ChatGPT de m'aider à déterminer s'il existe une différence statistiquement significative dans les taux de satisfaction entre différents groupes d'âge. ChatGPT suggère un test T sur un échantillon indépendant et ne trouve aucune différence statistiquement significative dans les groupes d'âge. Mais le test t n’est pas ici le meilleur choix pour plusieurs raisons, comme le fait qu’il peut y avoir plusieurs groupes d’âge ou que les données ne sont pas normalement distribuées.
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A scientifique des données full stack saurait quelles hypothèses vérifier et quel type de test exécuter, et pourrait éventuellement donner à ChatGPT des instructions plus spécifiques. Mais ChatGPT à lui seul générera volontiers le code correct pour une mauvaise analyse statistique, rendant les résultats peu fiables et inutilisables.
Pour tout problème comme celui-ci qui nécessite une réflexion et une résolution de problèmes plus critiques, ChatGPT n'est pas le meilleur choix.
Tout data scientist vous dira qu'une partie du travail consiste à comprendre et à interpréter les priorités des parties prenantes sur un projet. ChatGPT, ou toute autre IA d’ailleurs, ne peut pas pleinement les comprendre ou les gérer.
D’une part, les priorités des parties prenantes impliquent souvent une prise de décision complexe qui prend en compte non seulement les données, mais également les facteurs humains, les objectifs commerciaux et les tendances du marché.
Par exemple, lors de la refonte d'une application, vous constaterez peut-être que l'équipe marketing souhaite donner la priorité aux fonctionnalités d'engagement des utilisateurs, que l'équipe commerciale fait pression pour des fonctionnalités prenant en charge la vente croisée et que l'équipe de support client a besoin de meilleures fonctionnalités de support dans l'application pour aider les utilisateurs.
ChatGPT peut fournir des informations et générer des rapports, mais il ne peut pas prendre de décisions nuancées qui correspondent aux intérêts variés – et parfois concurrents – des différentes parties prenantes.
De plus, la gestion des parties prenantes nécessite souvent un degré élevé d’intelligence émotionnelle – la capacité de sympathiser avec les parties prenantes, de comprendre leurs préoccupations sur le plan humain et de répondre à leurs émotions. ChatGPT manque d'intelligence émotionnelle et ne peut pas gérer les aspects émotionnels des relations avec les parties prenantes.
Vous ne considérez peut-être pas cela comme une tâche de codage, mais le data scientist qui travaille actuellement sur le code pour le déploiement de cette nouvelle fonctionnalité sait à quel point cela répond aux priorités des parties prenantes.
ChatGPT ne peut rien proposer de vraiment nouveau. Il ne peut que remixer et recadrer ce qu’il a appris de ses données de formation.
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Vous voulez savoir comment modifier la taille de la légende sur votre graphique R ? Pas de problème : ChatGPT peut extraire des milliers de réponses StackOverflow à des questions posant la même chose. Mais (en utilisant un exemple que j'ai demandé à ChatGPT de générer), qu'en est-il de quelque chose qu'il est peu probable que vous ayez rencontré auparavant, comme l'organisation d'un repas-partage communautaire où le plat de chaque personne doit contenir un ingrédient qui commence par la même lettre que son nom de famille et que vous voulez pour s'assurer qu'il y a une bonne variété de plats.
Lorsque j'ai testé cette invite, elle m'a donné du code Python qui a décidé du prénom du plat devait correspondre au nom de famille, sans même capturer correctement les exigences en matière d'ingrédients. Il souhaitait également que je propose 26 catégories de plats, une par lettre de l'alphabet. Ce n’était pas une réponse intelligente, probablement parce qu’il s’agissait d’un problème totalement nouveau.
Enfin et surtout, ChatGPT ne peut pas coder de manière éthique. Il n’a pas la capacité de porter des jugements de valeur ou de comprendre les implications morales d’un morceau de code comme le fait un humain.
Le codage éthique implique d’examiner la manière dont le code peut affecter différents groupes de personnes, de s’assurer qu’il ne discrimine ni ne cause de préjudice, et de prendre des décisions conformes aux normes éthiques et sociétales.
Par exemple, si vous demandez à ChatGPT d'écrire du code pour un système d'approbation de prêt, il peut produire un modèle basé sur des données historiques. Cependant, il ne peut pas comprendre les implications sociétales de ce modèle qui pourrait refuser des prêts aux communautés marginalisées en raison de biais dans les données. Il appartiendrait aux développeurs humains de reconnaître le besoin de justice et d’équité, de rechercher et de corriger les biais dans les données et de garantir que le code est conforme aux pratiques éthiques.
Il convient de souligner que les gens ne sont pas non plus parfaits dans ce domaine – quelqu'un a codé L'outil de recrutement biaisé d'Amazon, et quelqu'un a codé le Catégorisation des photos Google qui identifiait les Noirs comme des gorilles. Mais les humains sont meilleurs dans ce domaine. ChatGPT n'a pas l'empathie, la conscience et le raisonnement moral nécessaires pour coder de manière éthique.
Les humains peuvent comprendre le contexte plus large, reconnaître les subtilités du comportement humain et discuter du bien et du mal. Nous participons à des débats éthiques, pesons le pour et le contre d’une approche particulière et sommes tenus responsables de nos décisions. Lorsque nous commettons des erreurs, nous pouvons en tirer des leçons qui contribuent à notre croissance morale et à notre compréhension.
J'ai adoré Redditor Empty_Experience_10 prendre dessus : « Si vous ne faites que programmer, vous n’êtes pas un ingénieur logiciel et oui, votre travail sera remplacé. Si vous pensez que les ingénieurs logiciels sont bien payés parce qu’ils peuvent écrire du code, cela signifie que vous avez une incompréhension fondamentale de ce que signifie être ingénieur logiciel.
J'ai trouvé que ChatGPT est excellent pour le débogage, la révision de code et est juste un peu plus rapide que la recherche de cette réponse StackOverflow. Mais une grande partie du « codage » ne se résume pas à simplement insérer Python dans un clavier. C’est savoir quels sont les objectifs de votre entreprise. Il s’agit de comprendre à quel point vous devez être prudent avec les décisions algorithmiques. Il s’agit d’établir des relations avec les parties prenantes, de vraiment comprendre ce qu’elles veulent et pourquoi, et de chercher un moyen de rendre cela possible.
Il s’agit de raconter une histoire, de savoir quand choisir un diagramme circulaire ou un graphique à barres, et de comprendre le récit que les données tentent de vous raconter. Il s’agit d’être capable de communiquer des idées complexes en termes simples que les parties prenantes peuvent comprendre et sur lesquelles prendre des décisions.
ChatGPT ne peut rien faire de tout cela. Tant que vous le pouvez, votre emploi est sécurisé.
Nate Rosidi est data scientist et en stratégie produit. Il est également professeur adjoint enseignant l'analytique et fondateur de StrataScratch, une plate-forme aidant les data scientists à préparer leurs entretiens avec de vraies questions d'entretien posées par les meilleures entreprises. Connectez-vous avec lui sur Twitter : StrataScratch or LinkedIn.
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