生成式人工智能时代，数据科学家和机器学习团队角色的演变

生成式人工智能（GenAI） 开启了创新大门，却也带来新风险。对于数据科学家和机器学习团队而言，其角色正经历深刻变革。

并非所有问题都适合用人工智能解决。GenAI虽潜力巨大，但存在局限性，技术也在快速发展。数据科学家需确定何时使用AI、选择合适技术并设计可靠方案，同时要关注市场差异化，减少对模型开发的关注，更多着眼于整个AI系统。

传统机器学习并未过时，反而因GenAI得到增强。许多用例仍需传统方案，GenAI常作为补充，能实现快速原型设计与实验，简化工作流程，降低成本与复杂性。二者结合的混合系统也被广泛应用，ML团队会继续专注传统ML解决方案。

在某些问题上，GenAI更具优势，但也带来新风险，如对第三方模型的依赖，以及隐私、安全、幻觉等特有风险。部署GenAI解决方案仍需机器学习专业知识进行评估、监控，以降低道德风险。

在公司中，人工智能素养愈发重要。数据科学家在培养团队AI素养方面发挥关键作用，可通过多种计划提升员工对AI的理解与应用能力，增强团队生产力，识别潜在机会。

总之，数据科学和人工智能领域变化迅速，数据科学家的角色被重新定义。他们需紧跟技术进展，采用系统视角，兼顾传统ML与GenAI，了解风险并构建可靠系统，成为组织的AI带头人。