科學(xué)和研究在很大程度上依賴于數(shù)據(jù)，但現(xiàn)在數(shù)據(jù)絕對(duì)數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了新水平。負(fù)責(zé)衛(wèi)生、能源、農(nóng)業(yè)和太空探索的政府機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)自己淹沒在至關(guān)重要但難以處理的信息海洋中。

對(duì)于試圖引導(dǎo)公共部門在這一領(lǐng)域發(fā)展的工程師和科學(xué)家來說，數(shù)據(jù)既是發(fā)現(xiàn)的燃料，也是減緩這一過程的阻礙。人工智能正在開始改變這種矛盾平衡。它不僅可以處理清理和分類的工作，而且它的真正價(jià)值在于發(fā)現(xiàn)異常，并將曾經(jīng)孤立存在的數(shù)據(jù)集的見解編織在一起。

德勤（Deloitte）發(fā)布了一份分析報(bào)告，該報(bào)告對(duì)人工智能如何幫助政府研究人員更快地工作、發(fā)現(xiàn)更深入的見解以及應(yīng)對(duì)社會(huì)上一些最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)進(jìn)行了實(shí)用的研究

該報(bào)告指出，人工智能的目的不是取代研究人員，而是讓他們有更多時(shí)間專注于更高價(jià)值的工作?？茖W(xué)家們可以利用這段時(shí)間來解釋結(jié)果、制定政策或設(shè)計(jì)新的實(shí)驗(yàn)，而不是花很長時(shí)間進(jìn)行重復(fù)的清理和組織。德勤指出，自動(dòng)化可以緩解阻礙進(jìn)展的最大因素之一，并使專家能夠?qū)⑺麄兊募寄軕?yīng)用于最重要的領(lǐng)域。

德勤寫道：“人工智能、人工智能代理和生成式人工智能技術(shù)正在徹底改變政府機(jī)構(gòu)進(jìn)行研究的方式——加快科學(xué)發(fā)現(xiàn)，提高準(zhǔn)確性，并為應(yīng)對(duì)能源彈性、公共衛(wèi)生危機(jī)和技術(shù)創(chuàng)新等緊迫挑戰(zhàn)提供新的方法?！?/p>

這些人工智能技術(shù)中的每一項(xiàng)都在這一過程中發(fā)揮著作用。算法可以掃描海量數(shù)據(jù)集，提取出人們可能永遠(yuǎn)不會(huì)注意到的模式和信號(hào)。GenAI通過將長篇研究轉(zhuǎn)化為清晰的總結(jié)，幫助研究人員跟上新論文的穩(wěn)定發(fā)展。人工智能代理更進(jìn)一步，處理數(shù)據(jù)輸入或監(jiān)控等基本實(shí)驗(yàn)室工作，使科學(xué)家可以自由地花更多時(shí)間進(jìn)行解釋和發(fā)現(xiàn)。

隨著人工智能在公共部門研究中變得越來越普遍，科學(xué)家的作用開始向新的方向延伸。德勤的分析指出，數(shù)據(jù)專家不能僅僅是技術(shù)人員。人們?cè)絹碓狡谕麄兂洚?dāng)翻譯者，將復(fù)雜的結(jié)果轉(zhuǎn)化為塑造政策和指導(dǎo)公共決策的敘事。

在這個(gè)愿景中，政府科學(xué)家不僅僅是運(yùn)行代碼或?qū)彶閿?shù)據(jù)集。他們也解釋了這些結(jié)果意味著什么，以及這些見解如何與社會(huì)面臨的問題聯(lián)系起來。

這種轉(zhuǎn)變需要更廣泛的技能組合。自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)仍然很重要，但解決問題、創(chuàng)造力和良好的判斷力等能力也很重要。德勤將此描述為從數(shù)據(jù)保存者到數(shù)據(jù)使用者的轉(zhuǎn)變?？茖W(xué)的真正價(jià)值不僅在于產(chǎn)生發(fā)現(xiàn)，還在于幫助領(lǐng)導(dǎo)者清晰自信的解釋它們。

人工智能放大的數(shù)據(jù)科學(xué)家是德勤對(duì)未來的定義。這個(gè)想法不僅是機(jī)器可以完成日常任務(wù)，而且可以為研究開辟新的領(lǐng)域。借助這些工具，政府機(jī)構(gòu)的科學(xué)家可以掃描以前從未連接過的領(lǐng)域，在健康數(shù)據(jù)、電網(wǎng)甚至國防建模之間建立聯(lián)系。

他們可以更快地測試想法，更有信心地運(yùn)行場景，并在領(lǐng)導(dǎo)者最需要的時(shí)候提出見解。這里放大的不僅僅是效率，包括科學(xué)本身的范圍。

德勤還提供了對(duì)其預(yù)計(jì)將參與向人工智能轉(zhuǎn)變的用戶范圍的洞察，這些用戶的角色差異很大。其中一些將是人工智能消費(fèi)者，他們使用簡單的工具來幫助完成日常任務(wù)，而不需要太多的技術(shù)培訓(xùn)。

其他人將擔(dān)任人工智能建設(shè)者或人工智能架構(gòu)師，負(fù)責(zé)將人工智能嵌入機(jī)構(gòu)系統(tǒng)的大型項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和維護(hù)。另一邊還有人工智能開拓者、大使和遠(yuǎn)見者，他們的職位更側(cè)重于戰(zhàn)略、鼓勵(lì)采用和設(shè)定長期方向。從這個(gè)角度來看，人工智能放大的數(shù)據(jù)科學(xué)家只是更廣泛生態(tài)系統(tǒng)的一部分。成功將不取決于單一類型的專家，而是取決于所有這些角色協(xié)同工作的能力。

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