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मैं ChatGPT को StackOverflow के एक स्मार्ट संस्करण के रूप में सोचना पसंद करता हूँ। बहुत मददगार, लेकिन जल्द ही पेशेवरों की जगह नहीं लेगा। एक पूर्व डेटा वैज्ञानिक के रूप में, जब चैटजीपीटी सामने आया तो मैंने इसके साथ खेलने में काफी समय बिताया। मैं इसकी कोडिंग क्षमता से काफी प्रभावित हुआ। यह शुरू से ही बहुत उपयोगी कोड उत्पन्न कर सकता है; यह मेरे अपने कोड पर सुझाव दे सकता है। अगर मैंने इसे त्रुटि संदेश के साथ मदद करने के लिए कहा तो यह डिबगिंग में बहुत अच्छा था।
लेकिन अनिवार्य रूप से, जितना अधिक समय मैंने इसका उपयोग करने में बिताया, उतना ही अधिक मैं इसकी सीमाओं से टकराता गया। चैटजीपीटी से डरने वाले किसी भी डेवलपर्स के लिए उनकी नौकरियां छीन ली जाएंगी, यहां एक सूची दी गई है कि चैटजीपीटी क्या नहीं कर सकता है।
पहली सीमा इसकी क्षमता के बारे में नहीं है, बल्कि इसकी वैधता के बारे में है। कोई भी कोड जो पूरी तरह से ChatGPT द्वारा तैयार किया गया है और आपके द्वारा किसी कंपनी के उत्पाद में कॉपी-पेस्ट किया गया है, आपके नियोक्ता को एक बदसूरत मुकदमे में डाल सकता है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि चैटजीपीटी स्वतंत्र रूप से उस डेटा से कोड स्निपेट खींचता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था, जो पूरे इंटरनेट से आते हैं। "मेरे पास चैट जीपीटी थी जो मेरे लिए कुछ कोड तैयार करती थी और मैंने तुरंत पहचान लिया कि GitHub रेपो ने इसका एक बड़ा हिस्सा किससे प्राप्त किया है," समझाया रेडिट उपयोगकर्ता चंकीहैबानेरोसाल्सा।
अंततः, यह नहीं बताया जा सकता कि चैटजीपीटी का कोड कहां से आ रहा है, न ही यह किस लाइसेंस के तहत था। और भले ही यह पूरी तरह से स्क्रैच से उत्पन्न हुआ हो, चैटजीपीटी द्वारा बनाई गई कोई भी चीज़ कॉपीराइट योग्य नहीं है। ब्लूमबर्ग लॉ के लेखक शॉन हेल्म्स और जेसन क्रिसर के रूप में इसे रखें, "एक 'व्युत्पन्न कार्य' 'एक या अधिक पहले से मौजूद कार्यों पर आधारित कार्य है। चैटजीपीटी को पहले से मौजूद कार्यों पर प्रशिक्षित किया जाता है और उस प्रशिक्षण के आधार पर आउटपुट उत्पन्न करता है।"
यदि आप कोड जनरेट करने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करते हैं, तो आप अपने नियोक्ताओं के साथ परेशानी में पड़ सकते हैं।
यहां एक मजेदार परीक्षण है: कोड बनाने के लिए चैटजीपीटी प्राप्त करें जो पायथन में एक सांख्यिकीय विश्लेषण चलाएगा।
क्या यह सही सांख्यिकीय विश्लेषण है? शायद नहीं। चैटजीपीटी को यह पता नहीं है कि डेटा परीक्षण के परिणामों को वैध बनाने के लिए आवश्यक मान्यताओं को पूरा करता है या नहीं। चैटजीपीटी को यह भी नहीं पता कि हितधारक क्या देखना चाहते हैं।
उदाहरण के लिए, मैं चैटजीपीटी से यह पता लगाने में मदद करने के लिए कह सकता हूं कि क्या विभिन्न आयु समूहों में संतुष्टि रेटिंग में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है। चैटजीपीटी एक स्वतंत्र नमूना टी-परीक्षण का सुझाव देता है और आयु समूहों में कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं पाता है। लेकिन कई कारणों से टी-टेस्ट यहां सबसे अच्छा विकल्प नहीं है, जैसे तथ्य यह है कि कई आयु समूह हो सकते हैं, या डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है।
से छवि decipherzone.com
A फुल स्टैक डेटा साइंटिस्ट उसे पता होगा कि किन मान्यताओं की जाँच करनी है और किस प्रकार का परीक्षण चलाना है, और संभवतः चैटजीपीटी को अधिक विशिष्ट निर्देश दे सकता है। लेकिन चैटजीपीटी अपने आप ही गलत सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए खुशी-खुशी सही कोड तैयार कर लेगा, जिससे परिणाम अविश्वसनीय और अनुपयोगी हो जाएंगे।
ऐसी किसी भी समस्या के लिए जिसमें अधिक आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान की आवश्यकता होती है, चैटजीपीटी सबसे अच्छा विकल्प नहीं है।
कोई भी डेटा वैज्ञानिक आपको बताएगा कि नौकरी का हिस्सा किसी परियोजना पर हितधारक प्राथमिकताओं को समझना और व्याख्या करना है। ChatGPT, या उस मामले में कोई भी AI, उन्हें पूरी तरह से समझ या प्रबंधित नहीं कर सकता है।
एक के लिए, हितधारक की प्राथमिकताओं में अक्सर जटिल निर्णय लेना शामिल होता है जो न केवल डेटा, बल्कि मानवीय कारकों, व्यावसायिक लक्ष्यों और बाजार के रुझानों को भी ध्यान में रखता है।
उदाहरण के लिए, एक ऐप रीडिज़ाइन में, आप पा सकते हैं कि मार्केटिंग टीम उपयोगकर्ता जुड़ाव सुविधाओं को प्राथमिकता देना चाहती है, बिक्री टीम उन सुविधाओं पर जोर दे रही है जो क्रॉस-सेलिंग का समर्थन करती हैं, और ग्राहक सहायता टीम को उपयोगकर्ताओं की सहायता के लिए बेहतर इन-ऐप समर्थन सुविधाओं की आवश्यकता है।
चैटजीपीटी जानकारी प्रदान कर सकता है और रिपोर्ट तैयार कर सकता है, लेकिन यह विभिन्न हितधारकों के विविध - और कभी-कभी प्रतिस्पर्धी - हितों के अनुरूप सूक्ष्म निर्णय नहीं ले सकता है।
साथ ही, हितधारक प्रबंधन को अक्सर उच्च स्तर की भावनात्मक बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है - हितधारकों के साथ सहानुभूति रखने, मानवीय स्तर पर उनकी चिंताओं को समझने और उनकी भावनाओं पर प्रतिक्रिया देने की क्षमता। ChatGPT में भावनात्मक बुद्धिमत्ता का अभाव है और यह हितधारक संबंधों के भावनात्मक पहलुओं का प्रबंधन नहीं कर सकता है।
आप इसे कोडिंग कार्य के रूप में नहीं सोच सकते हैं, लेकिन वर्तमान में उस नए फीचर रोलआउट के लिए कोड पर काम कर रहे डेटा वैज्ञानिक को पता है कि इसका कितना हिस्सा हितधारक प्राथमिकताओं के साथ काम कर रहा है।
ChatGPT वास्तव में कोई नवीन चीज़ लेकर नहीं आ सकता। यह केवल अपने प्रशिक्षण डेटा से जो सीखा है उसे रीमिक्स और रीफ्रेम कर सकता है।
से छवि theinsaneapp.com
क्या आप जानना चाहते हैं कि अपने आर ग्राफ़ पर लेजेंड का आकार कैसे बदलें? कोई समस्या नहीं - ChatGPT एक ही चीज़ पूछने वाले प्रश्नों के 1,000 से अधिक StackOverflow उत्तर प्राप्त कर सकता है। लेकिन (एक उदाहरण का उपयोग करके मैंने चैटजीपीटी को तैयार करने के लिए कहा), उस चीज़ के बारे में क्या जो पहले कभी नहीं देखी गई होगी, जैसे कि एक सामुदायिक पॉटलक का आयोजन करना जहां प्रत्येक व्यक्ति के व्यंजन में एक घटक होना चाहिए जो उनके अंतिम नाम के समान अक्षर से शुरू होता है और आप चाहते हैं यह सुनिश्चित करने के लिए कि वहाँ व्यंजनों की अच्छी विविधता है।
जब मैंने इस प्रॉम्प्ट का परीक्षण किया, तो इसने मुझे कुछ पायथन कोड दिए, जिसने निर्णय लिया नाम व्यंजन का अंतिम नाम मेल खाना था, यहां तक कि सामग्री की आवश्यकता को भी सही ढंग से कैप्चर नहीं किया गया। यह भी चाहता था कि मैं 26 व्यंजन श्रेणियों के साथ आऊं, वर्णमाला के प्रत्येक अक्षर के लिए एक। यह कोई स्मार्ट उत्तर नहीं था, शायद इसलिए क्योंकि यह पूरी तरह से एक नई समस्या थी।
अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात यह है कि चैटजीपीटी नैतिक रूप से कोड नहीं कर सकता है। इसमें मनुष्य की तरह मूल्य निर्णय लेने या कोड के एक टुकड़े के नैतिक निहितार्थ को समझने की क्षमता नहीं है।
नैतिक कोडिंग में यह विचार करना शामिल है कि कोड लोगों के विभिन्न समूहों को कैसे प्रभावित कर सकता है, यह सुनिश्चित करना कि यह भेदभाव नहीं करता है या नुकसान नहीं पहुंचाता है, और नैतिक मानकों और सामाजिक मानदंडों के अनुरूप निर्णय लेना शामिल है।
उदाहरण के लिए, यदि आप ChatGPT को ऋण अनुमोदन प्रणाली के लिए कोड लिखने के लिए कहते हैं, तो यह ऐतिहासिक डेटा के आधार पर एक मॉडल तैयार कर सकता है। हालाँकि, यह उस मॉडल के सामाजिक निहितार्थों को नहीं समझ सकता है जो डेटा में पूर्वाग्रहों के कारण हाशिए पर रहने वाले समुदायों को संभावित रूप से ऋण देने से इनकार कर रहा है। यह मानव डेवलपर्स पर निर्भर करेगा कि वे निष्पक्षता और समानता की आवश्यकता को पहचानें, डेटा में पूर्वाग्रहों की तलाश करें और उन्हें ठीक करें, और यह सुनिश्चित करें कि कोड नैतिक प्रथाओं के साथ संरेखित हो।
यह इंगित करने योग्य है कि लोग इसमें निपुण नहीं हैं, या तो - किसी ने कोड किया है अमेज़ॅन का पक्षपाती भर्ती उपकरण, और किसी ने कोड किया गूगल फोटो वर्गीकरण जिसने काले लोगों की पहचान गोरिल्ला के रूप में की। लेकिन इंसान इसमें बेहतर हैं। चैटजीपीटी में नैतिक रूप से कोड करने के लिए आवश्यक सहानुभूति, विवेक और नैतिक तर्क का अभाव है।
मनुष्य व्यापक संदर्भ को समझ सकता है, मानव व्यवहार की सूक्ष्मताओं को पहचान सकता है और सही और गलत के बारे में चर्चा कर सकता है। हम नैतिक बहसों में भाग लेते हैं, एक विशेष दृष्टिकोण के फायदे और नुकसान पर विचार करते हैं, और अपने निर्णयों के लिए जवाबदेह होते हैं। जब हम गलतियाँ करते हैं, तो हम उनसे इस तरह से सीख सकते हैं जो हमारे नैतिक विकास और समझ में योगदान देता है।
मुझे Redditor Empty_Experience_10 बहुत पसंद आया लेना इस पर: “यदि आप केवल प्रोग्राम करते हैं, तो आप एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर नहीं हैं और हाँ, आपकी नौकरी बदल दी जाएगी। यदि आप सोचते हैं कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को अत्यधिक वेतन मिलता है क्योंकि वे कोड लिख सकते हैं तो इसका मतलब है कि आपको सॉफ्टवेयर इंजीनियर बनने के बारे में बुनियादी गलतफहमी है।
मैंने पाया है कि ChatGPT डिबगिंग, कुछ कोड समीक्षा और उस StackOverflow उत्तर की खोज करने की तुलना में थोड़ा तेज़ होने में बहुत अच्छा है। लेकिन बहुत सारी "कोडिंग" पायथन को कीबोर्ड में डालने से कहीं अधिक है। यह जानना है कि आपके व्यवसाय के लक्ष्य क्या हैं। यह समझना है कि एल्गोरिथम निर्णयों के साथ आपको कितना सावधान रहना होगा। यह हितधारकों के साथ संबंध बना रहा है, वास्तव में समझ रहा है कि वे क्या चाहते हैं और क्यों चाहते हैं, और इसे संभव बनाने का रास्ता तलाश रहे हैं।
यह कहानी सुनाना है, यह जानना है कि पाई चार्ट या बार ग्राफ कब चुनना है, और यह उस कथा को समझना है जो डेटा आपको बताने की कोशिश कर रहा है। यह जटिल विचारों को सरल शब्दों में संप्रेषित करने में सक्षम होने के बारे में है जिसे हितधारक समझ सकते हैं और उन पर निर्णय ले सकते हैं।
चैटजीपीटी ऐसा कुछ नहीं कर सकता। जब तक आप कर सकते हैं, आपकी नौकरी सुरक्षित है।
नैट रोसीडि एक डेटा वैज्ञानिक और उत्पाद रणनीति में है। वह एनालिटिक्स पढ़ाने वाले एक सहायक प्रोफेसर भी हैं, और के संस्थापक हैं स्ट्रैट स्क्रैच, शीर्ष कंपनियों के वास्तविक साक्षात्कार प्रश्नों के साथ डेटा वैज्ञानिकों को उनके साक्षात्कार के लिए तैयार करने में मदद करने वाला एक मंच। उसके साथ जुड़ें ट्विटर: स्ट्रैट स्क्रैच or लिंक्डइन.
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- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/5-coding-tasks-chatgpt-cant-do?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-coding-tasks-chatgpt-cant-do
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