Мнение Три года назад почти в тот же день, Эль Рег сообщил о том, как Excel способствовал пандемическому хаосу. Около 16 000 случаев исчезли между лабораториями и службой здравоохранения Великобритании из-за сбоев формата файлов, устаревшего программного обеспечения и отсутствия сообщений об ошибках. Теперь наступает новый ад.
На прошлой неделе «Проклятие Excel» снова ударило по службе здравоохранения, на этот раз отбраковав когорту стажеров-анестезиологов, отметив их как не подлежащих назначению независимо от того, успешно ли они справились со своими заявлениями или нет. Причина – очередной неудачный перенос данных между таблицами, при ручном объединении нестандартных листов из нескольких источников.
Один раз — это шанс. Дважды — действие врага. Когда вы получаете так много заслуживающих внимания ошибок в электронных таблицах, что им нужна собственная таблица, это системный сбой. Как мы говорили во время инцидента с Covid-19, современные электронные таблицы, примером которых является Excel, представляют собой бурлящее болото плохих идей, сжимающих сложные данные в грубую, сильно ограниченную сетку, перемешивающих эти данные, их взаимосвязи, и операторы через почтовый ящик интерфейса.
Для отрасли, одержимой желанием предоставить нам опыт, созданный искусственным интеллектом, посредством гиперреальных симуляций виртуальной реальности, это настойчивое утверждение, что все бизнес-данные лучше всего представлены большой старой 2D-матрицей, которой вы должны манипулировать напрямую – и что это подходит для всех. от торговцев рыбой до финансовых директоров – это мрачный фарс.
Мы получаем сообщение. Microsoft владеет рынком в 2023 году, поэтому ей не стоит беспокоиться об исправлении этой концепции 1970-х годов, несмотря на десятилетия доказательств того, что она представляет опасность для бизнеса. Возможно, оно просто не может придумать ничего лучшего. В горячем, ориентированном на статус мире карьерных путей переизобретение электронных таблиц примерно так же привлекательно, как оптимизация компилятора COBOL. Если вы не можете получить талант, вы не получите ничего удивительного. Итак, давайте сделаем исправление электронных таблиц самой интересной технической задачей на планете.
Как ни странно, медицина здесь является отличным проводником. Быть врачом — законная амбиция некоторых умнейших умов мира, несмотря на то, что в основном это задача исправлять ошибки в биологии. Исправление Excel, возможно, не соответствует, скажем, онкологии, но идеи, которые сэкономят неисчислимые страдания и деньги сотням тысяч предприятий, имеют свою собственную привлекательность.
Рак – такое же хорошее место для начала, как и любое другое. К настоящему времени очевидно, что мы не можем концептуально «вылечить рак» как отдельную болезнь, потому что это огромный массив нарушений основных биологических систем, необходимых для жизни. Все методы лечения рака поддерживают работу этих систем, одновременно находя способы исправить каждое неверное направление. Итак, давайте относиться к Excel как к базовой биологии, а ко всем его функциям, вызывающим ошибки, как к уязвимостям перед раком. Мы не можем исправить все сразу, так как же нам вылечить новейшую болезнь, электронную таблицу, которая, если ее не лечить, погубит медицинскую карьеру?
В этом случае предположим, что система подбора персонала уже какое-то время успешно работает – вероятно, с тех пор, как электронные таблицы стали повсеместными. Существует большое количество хороших данных за годы здорового функционирования: сколько кандидатов добиваются успеха, каков разброс оценок на собеседованиях, как эти два показателя связаны между собой. Все врачи-диагносты работают путем выявления существенных отклонений от хорошего здоровья; Лучший способ сделать это с помощью процесса на основе Excel — обучить ИИ историческим данным и попросить его предупреждать об отклонениях.
Еще лучше было бы, если бы система достаточно хорошо изучила методы сопоставления данных, чтобы обнаружить перестановки строк или столбцов. Excel не может знать, какие транспозиции действительны, а какие нет, так же как ДНК не может определить, является ли транспонированная последовательность важной частью регуляторной сети генов или же она способствует раковой мутации.
Натренированный глаз, человек или машина, может диагностировать ошибку по ее результату, позволяя разработать исправление.
Самое лучшее, что могло бы вылечить многие цифровые виды рака, — это спроектировать и упаковать этот ИИ так, чтобы он мог работать с минимальной экспертной конфигурацией в нескольких системах, которые исторически имели хорошее поведение для обучения. Это может быть даже применимо к миграции, каждая из которых проходит через этап, когда новая система близко имитирует старую. Есть много путей развития такого инструмента — предложение оптимизаций или исправлений, создание сценариев автоматизации, поиск методов проверки — которые делают эту идею достойной изучения.
Мы уже использовали биологические метафоры в области безопасности – вирусы, черви, инфекции – поэтому распространение их на довольно глючные, но неизбежные системы, находящиеся в самом сердце цифровой эволюционной истории, не кажется большой натяжкой. По крайней мере, для реалистов это не слишком натянуто; Поставщики, чей имидж зависит от неприятия неустранимых недостатков в текущих продуктах, могут столкнуться с проблемами здесь. Ничего страшного, эту работу может выполнить кто-то другой.
Становление цифровыми врачами никогда не даст технарям статус лечащих людей, да и не должно этого делать. Но это улучшит жизнь торговцев рыбой и финансовых директоров, позволит нам всем, наконец, принять правду о том, что в отрасли плавает много дерьма и всегда будет, и отсюда чувствуется запах денег.
К сожалению, оптимизаторы компиляторов COBOL существуют сами по себе. ®
