掌握AI與數據素養：成為數據科學公民的關鍵 | 新書介紹《AI ＆ Data Literacy: Empowering Citizens of Data Science》
親愛的 YOLO lab讀者們，今天我們要介紹一本名為《AI & Data Literacy: Empowering Citizens of Data Science》的新書。
在現在 LLM的AI浪潮下，這本書旨在讓每個人都能掌握AI與數據科學所需的知識，讓我們在由AI和數據驅動的世界中茁壯成長。這本書的作者曾搬回愛荷華州，與當地教育機構合作，致力於在中美洲地區建立一個AI研究所，幫助那些在AI領域中可能被忽視，或對AI含義感到不確定的組織。他希望將AI的炒作降至簡單的對話，讓每個人都能參與其中。這個使命讓他感到充實，也成為他職業生涯中的一個完美時機。
值得一提的是，AI不僅僅是大型企業和政府機構的特權，而是每個人都需要了解如何使用的工具。我們必須確保AI是一個平易近人且可被任何人使用的工具，而不是一個會獨立行動並佔領世界的可怕實體。
然而，AI只有在我們全面確保其適當的設計、開發、部署和持續管理時才會成為一個實用且有用的工具。實現這一目標需要大家的參與。我們必須培養每個人成為“數據科學公民”，讓每個人都受過AI和數據素養的教育，從而積極參與AI的應用，以改善人類的狀況。
因此，這就是Bill Schmarzo寫這本新書《AI & Data Literacy: Empowering Citizens of Data Science》的動機和靈感所在。
這本書的封面就如其內容一樣，簡單明了，沒有誇張的言詞，沒有預測人類滅絕的言論，也沒有對大規模失業的荒謬聲稱。它用簡單的標題來反映人工智能（AI）的簡單概念。因為對於AI，有一個簡單的事實：AI會完全按照你的訓練去做。AI採取的行動和做出的決策將完全由用戶定義的期望結果、評估效果的指標和措施來引導，而所有這些都由你來定義。
AI只是一個工具，但與其他任何工具不同的是，這個工具可以在極少人類干預的情況下持續學習和適應。這也是人們感到擔憂的原因。我們如何控制AI學習什麼？如何控制AI適應新的決策和行動？
因此，我們需要簡化對話。讓每個人都掌握知識，確保AI造福人類。但首先，讓我們談談作為“公民”你的角色是什麼。
什麼是“公民”？ 數據科學公民的使命
確保每個年齡段、背景的人都能獲得必要的教育，以在由AI和數據驅動的時代中茁壯成長，獲得經濟增長和個人發展的機會。
這本書的目的是裝備每個人在由AI和數據驅動的世界中取得成功所需的技能。然而，你是否真正理解作為“數據科學公民”的義務呢？讓我引用我的好朋友約翰·莫利關於公民和公民身份的話：
“公民身份不是外在的、仁慈的力量賜予我們的。公民身份需要行動。公民身份要求站出來。公民身份要求個人和集體的責任，要持續保持警覺，學習和適應。公民身份是關於在建設更美好世界中有積極和有意義的利益。”
我相信，未來最高薪且最有價值的職業將是那些要求掌握AI和數據應用，使這些職業更有意義、更相關和更有效的職業。
書中內容概述 這本書首先討論個人數據是如何被收集、分析和用來影響或操縱你的信念、觀點、決策和行動的。然後，將轉入關於當前數據隱私努力及其對你的潛在影響的討論。
我們將審查先進的分析成熟度指數和支持生態系統，了解如何運用這些先進的分析算法，以實現更好的個人和專業成果，並創造新的商業、運營、環境和社會價值。然後我們將深入探討AI——AI的工作原理，了解和確定用戶意圖的重要性，以及建立負責任和道德的AI效用函數的重要性。
然後，我們將討論如何構建決策模型，利用AI和數據來在不完美的世界中做出更為明智、準確且風險較小的決策。我們將回顧如何提升解決問題的能力，以建立利用AI和數據改進決策的模型，從而帶來改善商業、運營和經濟結果的決策。
我們還會簡單介紹統計學、概率和置信水平，解釋如何在不斷經歷經濟、環境、政治、社會和醫療破壞的世界中，利用統計學來提高做出更有效和更安全決策的機率。
接下來，我們將討論所有規模的組織如何運用AI和數據來創造“價值”。我們將學習一個理解組織如何定義價值的框架，並確定他們將用來衡量價值創造效果的關鍵績效指標和評估標準。我們還將討論在數字中心的世界中，“學習的經濟”比“規模的經濟”更具有威力。
然後，我們將談論如何從倫理角度來處理這個棘手的話題。我們將從經濟學的角度來定義倫理對話，因為我們需要確定那些影響倫理行為的變量和評估標準，以創建展現倫理行為的AI模型。
接著，我們將討論賦予權力的重要性；確保每個人都有發言權，可以決定和定義如何從個人的角度最佳地運用AI和數據。我們將討論，我們必須變得“更人性化”，才能在AI的陪伴下茁壯成長。這絕對是我最喜歡的一章！
最後，我將把這本書中的概念應用到當前的ChatGPT和生成式AI（GenAI）世界中。我將快速回顧關鍵的支持GenAI技術，然後測試自己，看看這本書是否已經準備好讓我理解如何運用GenAI來提供有意義、相關、負責任和道德的回答。
如果我們將AI和數據素養的對話分解為幾個主要組成部分，這是一個相對簡單的對話。為了促進更全面的認識和教育，我們將把AI和數據素養的對話分為六個相互聯繫的組成部分（見圖2）：
- 數據和隱私意識
- AI和分析技術
- 做出明智的決策
- 預測和統計
- 價值工程能力
- AI倫理
我希望你們在閱讀這本書時，能像我在研究、測試、學習、再學習和寫作時一樣，從中獲得樂趣並受益匪淺。希望你們在AI和數據素養的旅程中，成為真正的數據科學公民！
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