José Ramón Enríquez , David Levine ve David Nguyen
“İstatistiklerin Demokratikleştirilmesi: Yapay Zeka Herkesi Nasıl Güçlendirebilir (Felaketlere Neden Olmadan)” büyük dil modellerinin karmaşık veri analizini herkes için nasıl kullanılabilir hale getirdiği ve bununla ilgili riskler hakkında bir fikir yazısıdır. Stanford Üniversitesi’nde doktora sonrası araştırmacı olan José Ramón Enríquez, Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley’deki Haas İşletme Okulu’nda profesör olan David Levine ve Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı’nda araştırma bilimcisi olan David Nguyen ile yazıyı tartışan bir video röportajı burada izlenebilir . Editör Notu: Bu yazının tercümesinde bazı teknik düzeltmeler yapılmıştır..
Veriden anlamlı sonuçlar-çıkarımlar elde etmek için istatistik alanında ileri bir dereceye ihtiyaç duymadığınız bir dünyayı hayal edin. Bir zamanlar istatistikçilerin alanı olan ChatGPT gibi Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), karmaşık veri analizini merakı ve bilgisayarı olan herkes için erişilebilir hale getiriyor. Ancak LLM’ler kullanıcıların veri analizinin karmaşıklıklarında güvenli bir şekilde gezinmesine yardımcı olabilir mi? Yoksa, LLM’lerin halihazırda yaratmış olduğu metinsel (sözel) halüsinasyonlara karşılık, kullanıcıların veri odaklı “halüsinasyonlar” (veya en azından yanıltıcı analizler) oluşturmasına mı yardımcı olacak?
Olumlu Yönü: Yapay Zeka, Verinin Gücünü Herkes İçin Açığa Çıkarıyor.
LLM’ler, iş dünyasından sağlık hizmetlerine, eğitimden sivil topluma kadar günlük kullanıcılar için veri analizinin önündeki engelleri azaltıyor. Bu modeller, kullanıcıların soruları yanıtlamak ve bilinçli kararlar almak için istatistiksel analiz uygulamasını sağlıyor. Örneğin, bir hemşire analiz yapacak kişiyi beklemeden hasta sonuçlarını analiz etmek için yapay zekayı kullanabilir. Bir öğretmen, öğrenci performans verilerini görselleştirerek bir ders planının etkinliğini değerlendirebilir. İş arayanlar, hangi özgeçmişin en fazla yanıt aldığına dair A/B testi yapabilir.
Daha genel olarak, her boyuttan, geçmişten ve her sektörden kurumlar, istatistiksel analizi iş akışlarına dahil ederek veriye dayalı karar alma kültürünü genişletebilir. Yapay zeka asistanları gerçek zamanlı veri analizini etkinleştirerek ham verilerden eyleme dönüştürülebilir çıkarımlar yapmaya geçiş süresini kısaltırken aynı zamanda uzmanlaşmış becerilere veya uzmanlığa olan ihtiyacı da azalttığından daha hızlı kararlar bekleyebiliriz. Yeni kullanıcılar yeni sorular soracakları ve uzmanların gözden kaçırmış olabileceği önemli kalıpları ortaya çıkaracakları için, geleneksel olmayan kullanıcıları dahil etmek, veri analizine benzersiz bakış açıları getirir.
Riskler: Yapay Zeka + İstatistikler Yanlış Gittiğinde.
Faydaları önemli olsa da, istatistikleri demokratikleştirmenin riskleri de aynı derecede önemlidir. Uygun eğitim veya güvenlik önlemleri olmadan, hatalar yanlış yönlendirilmiş kararlara, kaynakların israfına veya hatta zarara yol açabilir. İstatistik öğretmiş (veya öğretilmiş) herkesin bildiği gibi, yeni kullanıcıların şunları yapmasını bekleyebiliriz:
- Veri Kalitesindeki Sorunların Farkında Olmamalarını: Yeni kullanıcılar, sonuçları çarpıtabilecek eksik değerleri, aykırı değerleri veya tutarsızlıkları aramaları gerektiğini bilmeyeceklerdir. Örneğin, ortalama, merkezi eğilimin sağlam bir istatistiği (göstergesi) olmadığından, bir grubun ortalama yaşını tahmin ederken, birkaç gözlemin yanlışlıkla 700+ yıl olarak girilmesi, ortalamanın tahminini önemli ölçüde değiştirmeye yeter. Kullanıcılar ayrıca örnekleme veya seçim yanlılığına yol açabilecek veri toplama prosedürlerini de göz ardı edebilir. Örneğin, yalnızca çevrimiçi olarak bir anket yürütmek, internet erişimi olmayan kişileri dışlayacağından, bulguları çarpıtabilir ve sonuçların genelleştirilebilirliğini sınırlayabilir. “Halüsinasyonlar” ile ilgili bir diğer sorun, veri kümesinin (veya parçalarının) kasıtlı olarak veya olmayarak tamamen LLM tarafından oluşturulması durumunda ortaya çıkar .
- İstatistiksel Çıktılara Aşırı Güvenmelerini: Kullanıcılar istatistiksel varsayımları (örneğin, normallik, bağımsızlık) anlamadan sonuçları kabul edebilir veya modellerin sınırlılıklarını önemsemeyebilir. Örneğin, yeni kullanıcılar normal dağılıma uymayan veriler için, sonuçların geçersiz olabileceğini fark etmeden P değerini yorumlayabilir. Benzer şekilde, değişkenler arasındaki ilişki açıkça doğrusal olmadığında, doğrusal regresyon kullanırlar. Kullanıcılar ayrıca birden çok hipotezin testi için düzeltme yapma gereksinimini göz ardı edebilir ve bu da yanlış pozitif riskini artırabilir.
- Sonuçları Yanlış Yorumlamalarını: Kullanıcılar, sonuçların genellikle kendinden emin sunulmasından etkilenerek, korelasyonu nedensellik olarak yorumlamak gibi yanlış sonuçlara varabilirler. Örneğin, her ikisi de aslında göz ardı edilen bir faktörle (mevsimsel taleple) bağlantılı olduğu halde, artan sosyal medya harcamalarının satışları daha çok artırdığı sonucuna varabilir. Diğer yaygın hatalar, analiz birimlerini, tahminlerin büyüklüğünü yanlış yorumlamak veya istatistiksel anlamlılıkla uygulamadaki anlamlılığı karıştırmaktır.
Sistem perspektifinden bakıldığında, algoritmik önyargı aynı zamanda yanlış yönlendirmeye ve mevcut önyargıların devam etmesine katkıda bulunabilir. Yapay zeka sistemleri çarpık, temsil yeteneği olmayan veri kümeleri üzerinde eğitilirse veya uygun olmayan açıklayıcı ve sonuç değişkenlerine, dayandırılırlarsa hataları devam ettirme ve yayma ve belirsiz analizler üretme riskine girerler. İyi belgelenmiş bir örnek, ABD’de sağlık ihtiyaçları sağlık harcamaları tarafından temsil edildiğinde Siyah hastalar için sağlık risklerinin yanlış temsil edilmesidir. Bu sorun, insan geri bildiriminden (RLHF) gelen takviyeli öğrenme ile daha da kötüleştirilebilir. Acemi kullanıcılar, zayıf kalibre edilmiş veya eldeki sorun için uygun olmayan yapay zeka tarafından oluşturulan önerileri kabul ettiğinde ve bu geri bildirim daha sonra modele dahil edildiğinde, yanlılık yerleşebilir ve zamanla artabilir.