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Gosto de pensar no ChatGPT como uma versão mais inteligente do StackOverflow. Muito útil, mas não substituindo profissionais tão cedo. Como ex-cientista de dados, passei muito tempo brincando com o ChatGPT quando ele foi lançado. Fiquei bastante impressionado com sua capacidade de codificação. Poderia gerar um código bastante útil do zero; poderia oferecer sugestões sobre meu próprio código. Foi muito bom na depuração se eu pedisse para me ajudar com uma mensagem de erro.
Mas, inevitavelmente, quanto mais tempo eu passava usando-o, mais esbarrava em suas limitações. Para qualquer desenvolvedor que teme que o ChatGPT perca seus empregos, aqui está uma lista do que o ChatGPT não pode fazer.
A primeira limitação não é sobre sua capacidade, mas sim sobre a legalidade. Qualquer código gerado exclusivamente pelo ChatGPT e copiado por você em um produto da empresa pode expor seu empregador a um processo judicial feio.
Isso ocorre porque o ChatGPT extrai livremente trechos de código dos dados nos quais foi treinado, provenientes de toda a Internet. “Pedi ao chat gpt que gerasse algum código para mim e reconheci instantaneamente de qual repositório do GitHub ele obteve grande parte dele”, explicado Usuário do Reddit ChunkyHabaneroSalsa.
Em última análise, não se sabe de onde vem o código do ChatGPT, nem sob que licença ele estava. E mesmo que tenha sido gerado totalmente do zero, qualquer coisa criada pelo ChatGPT não é protegida por direitos autorais. Como os escritores da Bloomberg Law, Shawn Helms e Jason Krieser colocá-lo, “Um ‘trabalho derivado’ é ‘um trabalho baseado em um ou mais trabalhos preexistentes’. ChatGPT é treinado em trabalhos preexistentes e gera resultados com base nesse treinamento.”
Se você usar o ChatGPT para gerar código, poderá ter problemas com seus empregadores.
Aqui está um teste divertido: faça com que o ChatGPT crie um código que execute uma análise estatística em Python.
É a análise estatística correta? Provavelmente não. ChatGPT não sabe se os dados atendem às suposições necessárias para que os resultados do teste sejam válidos. ChatGPT também não sabe o que as partes interessadas querem ver.
Por exemplo, posso pedir ao ChatGPT para me ajudar a descobrir se há uma diferença estatisticamente significativa nos índices de satisfação entre diferentes faixas etárias. ChatGPT sugere um teste T de amostra independente e não encontra diferença estatisticamente significativa nas faixas etárias. Mas o teste t não é a melhor escolha aqui por vários motivos, como o fato de poder haver várias faixas etárias ou de os dados não serem normalmente distribuídos.
Imagem da decipherzone. com
A cientista de dados full stack saberia quais suposições verificar e que tipo de teste executar, e poderia fornecer instruções mais específicas ao ChatGPT. Mas o ChatGPT por si só gerará o código correto para a análise estatística errada, tornando os resultados não confiáveis e inutilizáveis.
Para qualquer problema como esse que exija pensamento mais crítico e resolução de problemas, o ChatGPT não é a melhor aposta.
Qualquer cientista de dados lhe dirá que parte do trabalho é compreender e interpretar as prioridades das partes interessadas em um projeto. ChatGPT, ou qualquer IA, não consegue compreendê-los ou gerenciá-los totalmente.
Por um lado, as prioridades das partes interessadas envolvem frequentemente tomadas de decisão complexas que têm em conta não apenas os dados, mas também factores humanos, objectivos empresariais e tendências de mercado.
Por exemplo, em uma reformulação de aplicativo, você pode descobrir que a equipe de marketing deseja priorizar os recursos de envolvimento do usuário, a equipe de vendas está buscando recursos que suportem a venda cruzada e a equipe de suporte ao cliente precisa de melhores recursos de suporte no aplicativo para ajudar os usuários.
O ChatGPT pode fornecer informações e gerar relatórios, mas não pode tomar decisões diferenciadas que se alinhem com os interesses variados – e às vezes concorrentes – das diferentes partes interessadas.
Além disso, a gestão das partes interessadas requer frequentemente um elevado grau de inteligência emocional – a capacidade de ter empatia com as partes interessadas, compreender as suas preocupações a um nível humano e responder às suas emoções. O ChatGPT carece de inteligência emocional e não consegue gerenciar os aspectos emocionais do relacionamento com as partes interessadas.
Você pode não pensar nisso como uma tarefa de codificação, mas o cientista de dados que atualmente trabalha no código para a implementação desse novo recurso sabe o quanto dele está funcionando com as prioridades das partes interessadas.
ChatGPT não consegue inventar nada verdadeiramente novo. Ele só pode remixar e reformular o que aprendeu com seus dados de treinamento.
Imagem da theinsaneapp.com
Quer saber como alterar o tamanho da legenda em seu gráfico R? Não tem problema – o ChatGPT pode extrair milhares de respostas do StackOverflow para perguntas que fazem a mesma coisa. Mas (usando um exemplo que pedi ao ChatGPT para gerar), que tal algo que é improvável que tenha acontecido antes, como organizar um potluck comunitário onde o prato de cada pessoa deve conter um ingrediente que comece com a mesma letra do sobrenome e você deseja para garantir que haja uma boa variedade de pratos.
Quando testei esse prompt, ele me deu um código Python que decidiu o nome do prato tinha que corresponder ao sobrenome, nem mesmo captando corretamente o requisito do ingrediente. Também queria que eu criasse 26 categorias de pratos, uma por letra do alfabeto. Não foi uma resposta inteligente, provavelmente porque era um problema completamente novo.
Por último, mas não menos importante, o ChatGPT não pode codificar de forma ética. Ele não possui a capacidade de fazer julgamentos de valor ou de compreender as implicações morais de um trecho de código da mesma forma que um ser humano o faz.
A codificação ética envolve considerar como o código pode afetar diferentes grupos de pessoas, garantir que não discrimina ou causar danos e tomar decisões alinhadas com os padrões éticos e as normas sociais.
Por exemplo, se você pedir ao ChatGPT para escrever código para um sistema de aprovação de empréstimos, ele poderá produzir um modelo baseado em dados históricos. No entanto, não consegue compreender as implicações sociais desse modelo, que potencialmente nega empréstimos a comunidades marginalizadas devido a distorções nos dados. Caberia aos desenvolvedores humanos reconhecer a necessidade de justiça e equidade, procurar e corrigir distorções nos dados e garantir que o código esteja alinhado com as práticas éticas.
Vale ressaltar que as pessoas também não são perfeitas nisso – alguém codificou Ferramenta de recrutamento tendenciosa da Amazon, e alguém codificou o Categorização de fotos do Google que identificou os negros como gorilas. Mas os humanos são melhores nisso. O ChatGPT carece de empatia, consciência e raciocínio moral necessários para codificar de forma ética.
Os humanos podem compreender o contexto mais amplo, reconhecer as sutilezas do comportamento humano e discutir sobre o certo e o errado. Participamos em debates éticos, pesamos os prós e os contras de uma abordagem específica e somos responsabilizados pelas nossas decisões. Quando cometemos erros, podemos aprender com eles de uma forma que contribua para o nosso crescimento moral e compreensão.
Adorei o Redditor Empty_Experience_10’s levar nele: “Se tudo o que você faz é programar, você não é um engenheiro de software e sim, seu trabalho será substituído. Se você acha que os engenheiros de software são bem pagos porque podem escrever código, isso significa que você tem um mal-entendido fundamental sobre o que é ser um engenheiro de software.”
Descobri que o ChatGPT é ótimo para depuração, revisão de código e é um pouco mais rápido do que procurar a resposta do StackOverflow. Mas grande parte da “codificação” é mais do que apenas digitar Python em um teclado. É saber quais são os objetivos do seu negócio. É entender o quão cuidadoso você deve ter com as decisões algorítmicas. É construir relacionamentos com as partes interessadas, entendendo verdadeiramente o que elas querem e por quê, e procurando uma maneira de tornar isso possível.
É contar histórias, é saber quando escolher um gráfico de pizza ou de barras e é entender a narrativa que os dados estão tentando lhe contar. Trata-se de ser capaz de comunicar ideias complexas em termos simples que as partes interessadas possam compreender e tomar decisões.
ChatGPT não pode fazer nada disso. Contanto que você possa, seu emprego estará seguro.
Nate Rosidi é cientista de dados e em estratégia de produto. Ele também é professor adjunto ensinando análise e é o fundador da StrataScratchGenericName, uma plataforma que ajuda os cientistas de dados a se prepararem para suas entrevistas com perguntas reais das principais empresas. Conecte-se com ele em Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
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