要點(diǎn)
在大多數(shù)情況下，未來(lái)數(shù)據(jù)科學(xué)家是否真的會(huì)被人工智能所取代，現(xiàn)在下定論還為時(shí)尚早。像AI和深度學(xué)習(xí)這樣的技術(shù)已經(jīng)存在了很多年，但仍有很長(zhǎng)的路要走。直到最近，IBM，Google和Facebook等公司克服了一些技術(shù)瓶頸并實(shí)現(xiàn)落地生產(chǎn)，人工智能才真正開(kāi)始獲益。盡管這些公司是人工智能技術(shù)的先驅(qū)者，但其應(yīng)用范圍仍然非常狹窄。
事實(shí)上，AI和機(jī)器學(xué)習(xí)仍然有很大的局限性。在大多數(shù)情況下，面部識(shí)別和送餐機(jī)器人等人工智能技術(shù)并不能很好的完成任務(wù)的決策和執(zhí)行。如今的人工智能在企業(yè)組織上還有很多復(fù)雜的問(wèn)題亟待解決 - 這就是需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的地方。
數(shù)據(jù)科學(xué)家就是負(fù)責(zé)分析問(wèn)題和解決數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)問(wèn)題的一群人。更重要的是，他們能夠找到數(shù)據(jù)不可用的原因，或發(fā)現(xiàn)機(jī)器人尚未輸入哪些數(shù)據(jù)。
然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，越來(lái)越多的人質(zhì)疑機(jī)器人是否有可能在不久的將來(lái)取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。盡管時(shí)間會(huì)告訴我們答案，但仍有很多人認(rèn)為，人工智能若想完全取代數(shù)據(jù)科學(xué)家，仍有很遠(yuǎn)的路要走，仍有很多困難要克服。
企業(yè)管理仍需要人的判斷力參與
將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的數(shù)據(jù)的過(guò)程稱為數(shù)據(jù)整理，迄今為止人工智能尚無(wú)法自動(dòng)完成數(shù)據(jù)整理的過(guò)程，該過(guò)程仍需要人為的判斷，從而才能將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)企業(yè)組織管理有意義的執(zhí)行，并充分考慮企業(yè)組織管理的復(fù)雜性。
盡管機(jī)器人可以預(yù)測(cè)企業(yè)管理的趨勢(shì)和方向，但是無(wú)法理解每個(gè)具體數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)企業(yè)管理和每個(gè)不同、不相關(guān)個(gè)體之間的操作關(guān)系處理的作用。
企業(yè)組織產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大，單靠人類自身是根本無(wú)法滿足大量數(shù)據(jù)處理的需求的，因此自動(dòng)化是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)。但是機(jī)器人只是用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)的解析和可視化處理等較低級(jí)步驟的處理，幫助人類整理有意義的數(shù)據(jù)用于決策和管理。
但是在大多數(shù)情況下，仍需要人類來(lái)解釋和分析數(shù)據(jù)。同時(shí)還需要人類來(lái)為機(jī)器人編程。
與編程角色相似的方法
隨著計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言的進(jìn)步，低級(jí)程序員的數(shù)量確實(shí)有所減少。然而，正如Rudina Seseri指出的那樣，隨著世界對(duì)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的適應(yīng)力逐漸增強(qiáng)，軟件開(kāi)發(fā)人員的總數(shù)還是有所增加的。面對(duì)編程工作的激烈競(jìng)爭(zhēng)，也促生了越來(lái)越多更加專業(yè)的程序員，編寫(xiě)出更加高級(jí)的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。
人工智能的發(fā)展已在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域逐漸興盛起來(lái)，機(jī)器人自動(dòng)執(zhí)行較低級(jí)別的任務(wù)，并為人類專家留下更復(fù)雜的任何和問(wèn)題去解決。因此，自動(dòng)化的發(fā)展與人類解決問(wèn)題的結(jié)合實(shí)際上是合作而不是威脅。正如全球企業(yè)增長(zhǎng)咨詢公司弗若斯特沙利文咨詢公司（Frost&Sullivan）副總裁Andrew Milroy所言：“預(yù)期轉(zhuǎn)型所需的人力不足將會(huì)減緩技術(shù)的發(fā)展和自動(dòng)化進(jìn)程。所以，新技術(shù)只會(huì)破壞工作的論據(jù)是危言聳聽(tīng)，人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn)也將創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)。
現(xiàn)在安全，但需要調(diào)節(jié)適應(yīng)
機(jī)器人會(huì)自動(dòng)收集和清理數(shù)據(jù)，但是，從這些數(shù)據(jù)中分析并作出決策仍需要時(shí)間。目前，市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求仍很大，人工智能正在為能夠理解技術(shù)并將其變成有意義的專業(yè)人士創(chuàng)造一個(gè)新的工作類別，企業(yè)也越來(lái)越多地招募數(shù)據(jù)科學(xué)家。
人工智能的發(fā)展不僅不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作構(gòu)成威脅，反而有可能成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的的得力小助手，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家分析和運(yùn)行比以前更復(fù)雜的數(shù)據(jù)場(chǎng)景。
據(jù)預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的作用也將從當(dāng)前工作涵蓋范圍廣、職責(zé)模糊不清的現(xiàn)狀發(fā)展成職業(yè)方向更加具體的角色。人工智能在自動(dòng)化方面的優(yōu)勢(shì)將促使數(shù)據(jù)科學(xué)家將注意力集中放在更多創(chuàng)造性的工作上。
美國(guó)信息技術(shù)研究和咨詢的公司高德納（Gartner）預(yù)測(cè)，未來(lái)數(shù)據(jù)科學(xué)家將促成新的職業(yè)規(guī)范準(zhǔn)則。未來(lái)人才市場(chǎng)更多的需要那些有分析能力的員工，對(duì)這類員工的需求也將會(huì)大幅上升。預(yù)計(jì)這種轉(zhuǎn)型將創(chuàng)造出一類新的數(shù)據(jù)科學(xué)家，從而彌合了商業(yè)智能與嚴(yán)格分析角色之間的諸多差距。
AI的進(jìn)步只會(huì)增加對(duì)人才的需求
Glasswing Ventures公司的創(chuàng)始人兼管理合伙人Seseri表示：“事實(shí)是，人工智能的進(jìn)展創(chuàng)造了前所未有的人才需求，數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求和供應(yīng)之間的巨大差距也逐漸顯露，這預(yù)示未來(lái)人才的培養(yǎng)方向。”
ForresterResearch公司預(yù)測(cè)，到2025年，在人工智能認(rèn)知發(fā)展的新時(shí)代，將會(huì)創(chuàng)造與數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器人監(jiān)管以及自動(dòng)化監(jiān)控等相關(guān)的890萬(wàn)個(gè)新崗位。現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更需要高技術(shù)尖端人才。
盡管現(xiàn)如今數(shù)據(jù)科學(xué)家這一新興行業(yè)的興起，但截至目前，還是只有少數(shù)高校畢業(yè)生以及數(shù)據(jù)專業(yè)人才才有機(jī)會(huì)接觸和獲得先進(jìn)人工智能技術(shù)和機(jī)器人學(xué)習(xí)等技術(shù)的相關(guān)培訓(xùn)。這為數(shù)據(jù)科學(xué)家們提供了更多的需求，他們可以理解并將他們正在做的工作與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，我相信這一需求在未來(lái)將會(huì)持續(xù)存在。
