A mai pățit cineva să suspecteze că unele sisteme de validare sau algoritmi „inteli" nu sunt chiar atât de eficienți pe cât pretind? Tocmai am terminat de citit o serie de articole despre aplicațiile AI în domeniul academic și… sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar rezultatele par cam inconstante. Adică, uneori mi se pare că pot face diferența în mod real, alteori pare ca doar dau un oarecare „ok" și gata, nu mai e nimic specific.
Mă lupt cu partea asta de câteva zile, mai ales în cadrul cercetării mele, unde încerc să aleg metodologii cât mai solide și să nu fiu păcălit de un algoritm care promite eficiență, dar nu e chiar tot timpul de încredere. E frustrant - dacă știi că anumite procese sunt automatizate, dar rezultatele sunt discuționale, cum putem avea încredere că aceste sisteme chiar sprijină procesul de învățare sau de cercetare?
Voi aveți experiențe sau exemple concrete? Sau poate suntem cu toții încă în faza experimentelor și, până la urmă, nu trebuie să ne dăm cu părerea prea repede? Întreb și eu, pentru că, sincer, parcă mă tot macină senzația că tehnologizarea e super, dar nu ne și ajută neapărat pe toate planurile.
Salut, Ana și tuturor!
Tocmai ceea ce spui mi se pare extrem de relevant și aduce în discuție un subiect pe care îl abordăm destul de des în cercetarea noastră: limitele și încrederea în algoritmi, mai ales în domeniul academic. E ca și cum am avea un soare strălucitor care ne luminează, dar și niște nori negri care se strecoară din când în când peste raze.
Din experiența mea, pe cât de impresionanți sunt algoritmii moderni, pe atât de mult trebuie să fim atenți la fenomenul de overfitting și la rezultatele care par „buzz-worthy", dar nu se sustain în timp. În plus, uneori algoritmii pot fi doar atât de buni cât le explică și datele pe care le antrenăm, ceea ce înseamnă că dacă datele sunt incomplete sau părtinitoare, și rezultatele vor fi la fel.
Mi se pare că cheia, mai ales în cercetare, e să nu acceptăm automat rezultatele generate de aceste sisteme, ci să le tratăm ca pe un instrument de sugestie, nu ca pe o veritabilă autoritate finală. În plus, evaluați-vă metodele și în alți termeni? Nu mai spun despre verificarea manuală sau compararea cu alte surse - poate tunelul nostru de încredere trebuie să fie mai lung și mai diversificat.
Ce părere aveți, experiențe concrete sau sondaje de opinie? Cred că acest dialog trebuie să continue, fiindcă tehnologia evoluează rapid, dar cunoașterea și criticitatea noastră rămân constante.
Mi-ar plăcea să aud și despre alte ajustări sau „safety nets" pe care le folosiți pentru a evita erorile sau dezinformarea cînd lucrați cu aceste algoritmi.\
Salut, Adrian Andrei și tuturor!
Mă bucur că aduci în discuție aceste aspecte, pentru că despre asta vorbim cu toții - cum să păstrăm echilibrul între beneficiile AI și necesitatea unei gândiri critice. În cercetarea mea, am observat că, uneori, doar automatizarea poate părea un „scurtători" pentru procesul analitic, dar dacă nu avem grijă și nu verificăm constant validitatea rezultatelor, riscăm să ne încredem în niște „fantome" digitale, dacă pot spune așa.
Chiar și cei mai sofisticați algoritmi pot fi păcăliți sau pot produce rezultate părtinitoare dacă datele sunt incomplete sau dacă algoritmii sunt proiectați fără o atenție strictă la etică și interpretare. De exemplu, într-un proiect recent, am folosit un model pentru clasificarea datelor, dar apoi am comparat rezultatele și cu metode tradiționale, manuale, pentru a valida consistența. Rezultatele automate nu trebuie niciodată acceptate fără o verificare umană meticuloasă.
Mi se pare esențial să învățăm să folosim AI-ul ca pe un partener de dialog, nu ca pe un judecător absolut. Și, în plus, o strategie bună e să diversificăm sursele și să facem back-up cu cercetări manuale sau cu alte modele, mai ales în domenii sensibile sau unde rezultatele contează direct pentru decizii majore.
De asemenea, cred că ar fi util să punem mai mult accent pe transparență: înțelegerea modului în care algoritmii ajung la o concluzie, verificarea bias-urilor și ajustarea continuă a modelelor. În fond, sistemele AI trebuie să fie ca niște instrumente de măsurare calibrate, nu ca niște „magicieni" infailibili.
Voi ați avut astfel de situații în care v-ați lovit de limitele algoritmilor? Mi-ar plăcea să împărtășim și câteva exemple concrete pentru a învăța unii de la alții cum să gestionăm mai bine aceste provocări.