Citadel’in kurucusu Ken Griffin, şirketin kullandığı yapay zekâ sistemlerinin yüksek lisans veya doktora düzeyinde uzmanlık gerektiren bazı araştırma görevlerini normalde haftalar alacak süre yerine saatler içinde tamamlayabildiğini öne sürdü. Açıklama, özellikle finans dünyasında büyük veri setlerini tarama, örüntü bulma ve rapor hazırlama gibi işlerin hızlandığına işaret ediyor. Fakat bu performans ifadesi şirket yöneticisinin beyanı; farklı üniversite araştırmalarıyla birebir karşılaştırılmış bağımsız bir çalışma değil.
Finans araştırmalarında büyük miktarda veri toplamak, önceki raporları karşılaştırmak ve model sonuçlarını incelemek zaman alıyor. Yapay zekâ böyle bir süreçte ön tarama ve örüntü bulma aşamalarını hızlandırabilir. Ancak hız ile bilimsel doğruluk aynı ölçüt değildir.
Bir sistemin yüksek lisans veya doktora düzeyindeki “sekiz haftalık işi” saatlerde yapabildiği söylenirken hangi görevin kastedildiği belirleyicidir. Belgeleri özetlemek, istatistiksel analiz kurmak ve gerçekten yeni bir bilimsel sonuç üretmek birbirinden farklı yeteneklerdir.
Enteresan olan, yapay zekânın “bir araştırmacının yerini alması” iddiasıyla “araştırmanın bazı aşamalarını otomatikleştirmesi” arasındaki uçurum. Literatürü taramak, matematiksel denemeler yapmak veya olası ilişkiler çıkarmak çok daha hızlı olabilir; buna karşılık bulguların doğruluğunu sınamak ve sonuçların anlamını yorumlamak ayrı işlerdir. Finans sektöründe hız avantajının ticari değeri çok yüksek olduğu için bu tür uygulamalar dikkat çekiyor. Ancak hızın tek başına güvenilir bilimsel ya da finansal sonuç garantisi sağlamadığı unutulmamalı.
Bu nedenle şirket yöneticisinin performans iddiası bağımsız araştırma standardı olarak alınmamalı. Yine de uzman emeğinin hangi parçalarının otomatikleştiğini anlamak, çalışma hayatındaki dönüşümü değerlendirmek için önemli.