AI與數據科學的未來

目錄

🚀 簡介

• 研究背景
• Excel與AI的相似性

🤖 Excel的故事

• Excel的起源
• Excel的影響力
• Excel的未來展望

💡 AI與數據科學

• AI對數據科學的影響
• 數據科學家的工作

📈 數據科學的未來

• AI與數據科學的關係
• 數據科學家的角色

🌟 結論

• 可持續性與自我適應
• 技術發展的展望

Excel的故事

在70年代末，丹·布里克林是哈佛商學院的一名學生，坐在會計課上感到厭倦，他在發呆的時候，看著教授在黑板上做基本的算術，想像著一個黑板，教授可以在其中擦掉一個數字，一行中的所有內容都會隨之改變。受到這個白日夢的啟發，布里克林開始將這個想法變成現實。他開發了一個名為 VisiCalc 的計算機程序，VisiCalc 能夠在幾秒鐘內完成以前需要幾天的計算，這就是我們所知道的 Excel 的原始版本。當這款軟件面市時，它改變了遊戲規則，對於以前花費數小時在紙上擦掉和重新計算整個列的會計師來說，這是一個革命性的工具。它使會計師能夠快速輕鬆地進行修改，節省了無數的工作時間。你可能會認為這種技術會對會計師造成威脅，但事實上情況完全相反。自70年代以來，會計師的人數增加了兩到三倍。到底發生了什麼？我們發現，人們開始對他們的會計師提出更多的要求。借助試算表，他們現在可以回答像“如果我多聘用了幾名員工，那會對收入數字有什麼影響？”或“如果我產品的價格稍微降低了，會怎麼樣？”這樣的問題。會計師變得更有價值，因為他們不再只是計算數字，而是開始創造性地思考業務。這個故事告訴我們的是，技術的進步並不一定意味著職業的消失，而是可以為其帶來新的價值。

AI與數據科學的未來

對我來說，AI 不會自動化我們的數據科學家，因為我相信這將與過去會計和試算表軟件的情況類似。我看過很多關於 AI 將取代數據科學的視頻，但我實際上並不相信這一點，因為我知道數據科學工作的基礎是什麼。對我來說，AI 讓數據科學家能夠做更多的工作並提供更多的價值。我認為這對每個人都提供了很多價值。一個常見的反對意見是，如果 AI 讓一個數據科學家能夠做其他兩到三個人的工作，那麼為什麼我們還需要在公司聘請其他兩到三個數據科學家的工作呢？這是正確的，如果你的基本假設是工作和價值是有限的，如果我們處於一個零和博弈中，但我們知道從企業和商業中，我知道的是，提高工人效率越高，生產力就越高，整個景觀的財富就越多。我們可以用會計軟件來看一個例子。以前有一種叫做簿記職員的東西，我們可以從 Excel 的例子中看到這一點。回到70年代之前，Excel 之前有簿記職員，簿記職員基本上是需要做的工作，Excel 今天所做的工作，他們本質上是要在 Excel 試算表中擦掉並填入數字，然後計算下一行。現在我們不再有簿記職員了，但我們的會計師卻是兩到三倍多。你能看到，對我來說，這正是新一代