Veri bilimi sözde bilim mi oldu?
(reddit.com)- /r/DataScience subreddit'inde paylaşılan tartışma ve yanıtların özeti
- Yazar, veri biliminin doğrulama ve değerlendirme olmadan yalnızca “generative AI” adıyla yürütülmesi gerçeğine karşı kuşku duyuyor
- Gerçekte ChatGPT'nin ürettiği kodla yalnızca basit bir z-score hesaplaması yapıldı ve model performansı değerlendirilmeden dağıtıma ramak kalana kadar ilerlenmişti
- Toplulukta ortak olarak “çalışıyorsa dağıtıma alalım” şirket kültürü, doğrulama eksikliği, sorumluluktan kaçınma, bilimsel etiğin feda edilmesi eleştiriliyor
- Farklı uygulamacılar benzer sorunlar yaşadıklarını belirtirken, “sözde bilime” dönüşen gidişat konusunda güçlü kaygılar dile getiriyor
- Ancak bazıları, hızlı deneylerin ve basit çözümlerin pratik değerinin de anlaşılması gerektiğini savunarak dengeli bir bakış açısını vurguluyor
Data Science Has Become a Pseudo-Science
- Avrupa'da yüksek lisans ve doktorasını tamamladıktan sonra 10 yıl boyunca sanayi ile akademi arasında gidip gelerek veri bilimi alanında çalışmış
- Son 2 yılda, “generative AI” adı altında hiçbir doğrulama olmadan sonuç öne sürme eğilimi artıyor
- Örnek olarak, zaman serisi anomali tespiti amaçlı bir projede, ChatGPT'nin ürettiği kodla yalnızca ortalama farkının z-score'u hesaplanmış ve hiçbir performans metriği olmadan dağıtım konuşulmuş
- Bu yaklaşım, bilimsel düşünce olmadan bir kara kutuya soru sorup çıktısını aynen izleyen sözde bilim görüntüsü veriyor ve soru sormanın kendisi bile tabu haline geliyor
- Bu nedenle yeniden akademiye dönmeyi düşünmekte olduğunu ve bu durumun meslektaşları arasında da paylaşılan bir deneyim olup olmadığını sormak için bu gönderiyi yazdığını belirtiyor
Yorum özeti
Başlıca katılım gösteren görüşler
- “Yeter ki çalışsın, dağıtıma al” anlayışı yaygın (
u/Illustrious-Pound266) - Doğrulama ve yol haritası olmadan yalnızca AI vurgusu yapıp batan startup örnekleri de var (
u/gothicserp3nt) - Kasıtlı olmayan önyargı ya da ayrımcılık yeterince incelenmiyor (
u/tehMarzipanEmperor) - Çoğu şirkette RAG ya da AI abartılı biçimde paketleniyor; doğruluktan çok gösteriş odaklı kullanılıyor (
u/castleking,u/flowanvindir) - Sektördeki hava “performance theater” gibi (
u/Ty4Readin,u/faulerauslaender) - Sonuç üretmek uğruna acele dağıtım, dışı parlak raporlar ve ölçümsüz AI kullanımı sıradanlaşıyor (
u/glittering_tiger8996,u/Emergency-Job4136) - Bu durumun aslında eskiden beri var olduğu, GenAI'nin sadece bunu daha görünür kılan bir araç olduğu görüşü de yaygın (
u/RoomyRoots,u/303uru,u/TARehman) - Açıklanabilirliği düşük, güvenilirliği de zayıf olsa bile hızlı olduğu için benimseniyor
- Şirket kararlarında hesap verebilirlik ortadan kalkıyor (
u/empathic_psychopath8,u/Jollyhrothgar)
Farklı bakış açıları
- Basit bir yaklaşım da sorunu çözüyorsa, bunu pratik açıdan kabul etmek gerekir (
u/AnarkittenSurprise) - Birçok yorumda “DS zaten baştan beri bilim dışı unsurlar da içeriyordu” ya da “adı bilim sadece” görüşü var (
u/TaiChuanDoAddct,u/Time-Combination4710,u/LighterningZ) - Önemli olan AI araçlarını kullanmak değil, onları sorumlu biçimde kullanabilme becerisi (
u/Dror_sim,u/ResearchMindless6419) - “Veri var ama mantık yok”, “istatistik bilgisi olmadan sadece paket çalıştırma düzeyi” eleştirileri (
u/gyp_casino,u/tmotytmoty) - Birçok kişiye göre asıl önemli olan alan bilgisi ve matematiksel düşünme; AI/kodlama ise yalnızca araç (
u/MightBeRong,u/Dror_sim)
Kurumsal ve eğitimle ilgili sorunlar
- MSDS programları akademik olarak yararlı olsa da çoğu zaman istihdamla doğrudan bağlantılı değil (
u/throwaway_ghost_122) - Eğitim seviyesi düşüyor ve sadece diploma almak isteyen talep arttıkça sahadaki genel kalite geriliyor (
u/Yam_Cheap) - Akademide de doğrulanmamış makaleler ve yüzeysel analizler artıyor; yani akademi de istisna değil (
u/joule_3am,u/Mishtle)
Sektörlere göre deneyim paylaşımı
- Sigorta ve sağlık gibi alanlarda sıkı düzenlemeler nedeniyle hâlâ geçerlilik incelemesi ve hukuk denetimi gerekiyor (
u/Mishtle,u/mikka1) - Buna karşılık startup, satış, oyun ve bazı üretim alanlarında hız ve gösteriş ön planda (
u/Vercingetorex89,u/Brackens_World) - Kamu tarafında da ChatGPT'nin benimsenmesiyle geçmişteki doğrulama mekanizmaları aşınıyor (
u/TheFluffyEngineer,u/joule_3am)
Şüphecilik ve çıkış arayışı
- Sektörü bırakmayı ya da akademiye geçmeyi düşünen çok sayıda uygulamacı var (
u/thro0away12,u/Emotional_Plane_3500,u/candidFIRE) - Bazılarıysa bunu gerçekten yetkin kişilerin daha fazla öne çıkabileceği bir fırsat olarak görüyor (
u/OddEditor2467,u/sideshowbob01)
Hiciv ve kabulleniş
- “Bugünlerde sadece pandas import edince bile veri bilimci olunuyor” (
u/vesnikos) - Olasılıksal düşünme ve bilimsel doğrulamadan çok, yöneticinin keyfine göre hareket etmenin merkezde olduğu bir ortam eleştiriliyor (
u/tmotytmoty,u/WignerVille) - “Eskiden de böyleydi, şimdi de böyle; DS'ye şirket ortamında bilim demek zaten zordu” diyen gerçekçi yorumlar da çok (
u/TaiChuanDoAddct,u/LighterningZ)
Sonuç
- Bu yazı ve yorumlar, son dönemde veri bilimi pratiğinin bilimsel tutarlılık ve doğrulamadan çok hızlı teslimat ve AI pazarlamasının etkisine girdiğini açık biçimde gösteriyor
- “Generative AI” etiketinin makul eleştiriyi bastırdığı ve doğrulanmamış kodun doğrudan dağıtıma giden bir yapıya dönüştüğü yönündeki kaygılar derin
- Akademi de sanayi de kusursuz değil; ancak veri biliminin gerçek anlamda bir “bilim” olabilmesi için topluluk içinde eleştirel düşünceye, eğitime ve çalışma kültürünün sorgulanmasına ihtiyaç olduğu yönündeki tartışma sürecek gibi görünüyor
2 yorum
Bağlantı çalışmıyor gibi görünüyor
https://reddit.com/r/datascience/…
Teşekkürler. Düzelttim.