深入探討生成式人工智能的原則和模型，以及它在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

面對快速變化的市場格局，企業(yè)必須不斷尋求新的技術(shù)突破來保持領(lǐng)先地位。生成式人工智能（GenerativeAI）無疑是近年來發(fā)展最為迅猛的一個突出領(lǐng)域。

Gartner預(yù)測，到2026年，超過80%的組織將使用生成式人工智能API、模型或應(yīng)用程序，而2023年這一比例還不到5%。生成式人工智能引起了數(shù)據(jù)分析和相關(guān)應(yīng)用的范式變化。只需簡單幾個提示詞，用戶就可以收到文本、圖像、音頻或任何其他格式的回復(fù)。

這一過程并非使用典型的人工智能模型來進(jìn)行預(yù)測，而是通過理解和模仿底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來完成的。得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展以及行業(yè)的廣泛應(yīng)用，生成式人工智能在短短一年內(nèi)得到了迅猛發(fā)展。

下文將更詳細(xì)地探討生成式人工智能的原則和模型，及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析中的作用

就像軟件測試開發(fā)工程（SDET）等其他業(yè)務(wù)一樣，生成式人工智能也顛覆了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。從數(shù)據(jù)處理和清理到數(shù)據(jù)可視化，生成式人工智能為從大規(guī)模和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中獲得見解創(chuàng)造了新的途徑。

以下是生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析場景中的一些主要功能：

1.強(qiáng)化預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng)

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備涉及將未處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為供進(jìn)一步分析的格式。這是一個多步驟、復(fù)雜的過程，涉及數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、簡化、清理和轉(zhuǎn)換。

依賴不同來源的數(shù)據(jù)收集可能導(dǎo)致精度和口徑的差異。生成式人工智能可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，并通過增強(qiáng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能過濾掉故障。

2.自動化與分析相關(guān)的任務(wù)

許多商業(yè)智能（BI）和數(shù)據(jù)分析任務(wù)都涉及重復(fù)性工作。自動化的程序有助于處理繁復(fù)的手動任務(wù)，但是編碼這種自動化程序的過程往往很耗時。生成式人工智能可以很好地解決這個問題。例如，聊天機(jī)器人可以為數(shù)據(jù)提取編寫定制的自動化腳本。在采集數(shù)據(jù)時，它也可以根據(jù)指定的參數(shù)自動過濾出相關(guān)信息。

3.生成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型

生成式人工智能可以生成與原始數(shù)據(jù)集非常相似的合成數(shù)據(jù)，以便在數(shù)據(jù)有限或隱私受到保護(hù)的情況下使用。合成數(shù)據(jù)的創(chuàng)建將有助于在不泄露敏感信息的情況下訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此舉既保護(hù)了數(shù)據(jù)隱私，也使組織能夠使用大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，從而產(chǎn)生健壯的模型。

生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析中的特性

以下是數(shù)據(jù)分析中生成式人工智能的一些關(guān)鍵特征：

1.預(yù)測分析

組織可以使用生成式人工智能來分析大量數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)模式和趨勢，并產(chǎn)生精確的預(yù)測。例如，公司可以預(yù)測股票價格或客戶流失率，以獲得有洞察力的信息并識別新出現(xiàn)的模式。

2.自然語言處理（NLP）

隨著生成式人工智能的出現(xiàn)，NLP領(lǐng)域發(fā)生了重大變化。生成式模型理解和生成類人文本的能力開辟了廣泛的應(yīng)用。其中，翻譯、創(chuàng)建內(nèi)容和反饋聊天機(jī)器人就是幾個突出示例。

3.欺詐檢測

與現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)相比，生成式人工智能可以生成代表典型行為的數(shù)據(jù)，從而識別欺詐和異常情況。它可以幫助公司在零售、醫(yī)療保健和金融等各個領(lǐng)域降低風(fēng)險和防范欺詐。

生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析中的局限性

生成式人工智能已經(jīng)展示出了卓越的當(dāng)前和未來潛力。然而，它在作用于數(shù)據(jù)分析的過程中也存在諸多障礙和困難。

1.可解釋性

理解如何訓(xùn)練龐大的數(shù)據(jù)集來使用由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的生成式人工智能模型生成數(shù)據(jù)可能很困難。為了解釋結(jié)果并培養(yǎng)用戶信任，組織應(yīng)該確保將諸如可解釋性和可理解性之類的元素納入管道中。

可解釋性指的是人類能夠理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入特征與輸出預(yù)測之間的因果關(guān)系的程度。

可理解性則專注于以更詳細(xì)和易于理解的方式提供機(jī)器學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部機(jī)制和決策過程的洞見。

2.模型偏差

訓(xùn)練集中的偏差會像傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣影響生成式人工智能模型。有偏差輸入的結(jié)果數(shù)據(jù)存在不一致性和準(zhǔn)確性問題。組織必須使用指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)公平的結(jié)果，識別偏差，并仔細(xì)選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來防止這個問題。

3.道德風(fēng)險

組織必須保證數(shù)據(jù)生成符合道德規(guī)范和法律要求。如今，人工智能生成的照片和視頻已經(jīng)成為危害用戶隱私和安全的大問題。為此，組織有必要實(shí)施新的框架和規(guī)則來減少道德風(fēng)險。

數(shù)據(jù)分析中生成人工智能的最佳實(shí)踐

1.確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)

組織必須確保使用多樣化和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練生成式人工智能模型。為此，建議組織使用來自可靠來源的數(shù)據(jù)（無論是第一方還是第三方）。此外，為了消除不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)并加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析，組織還應(yīng)該清理和準(zhǔn)備他們的數(shù)據(jù)。

2.保護(hù)隱私

在使用生成式人工智能時，保護(hù)隱私和敏感數(shù)據(jù)至關(guān)重要。在整個數(shù)據(jù)分析過程中——包括數(shù)據(jù)收集、存儲和共享——組織應(yīng)該識別對用戶隱私的潛在威脅，并采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣砭徑膺@些威脅。

3.數(shù)據(jù)安全

在考慮使用人工智能的道德策略時，最佳實(shí)踐的另一個重要組成部分是數(shù)據(jù)安全。生成式人工智能系統(tǒng)需要防范安全隱患，并密切關(guān)注非法訪問。其他減少危險的措施還包括數(shù)據(jù)加密和頻繁修改協(xié)議等。

生成式人工智能的真實(shí)用例

1.醫(yī)學(xué)成像

數(shù)據(jù)隱私問題限制了醫(yī)療機(jī)構(gòu)可用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法的醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)的數(shù)量。使用生成式人工智能方法可以以合成形式復(fù)制真實(shí)世界的數(shù)據(jù)。這有助于訓(xùn)練可靠的診斷模型，以提高臨床決策和患者診療結(jié)果。

2.推薦產(chǎn)品

零售商可以通過分析客戶數(shù)據(jù)來提供特定于用戶的建議。生成式人工智能模型需要使用用戶的瀏覽歷史和過去的購買記錄來進(jìn)行訓(xùn)練，以提供特定于他們需求的建議。如此一來，轉(zhuǎn)化率得以提升，客戶滿意度也隨之提高。

3.地理空間分析

地理空間分析可以利用生成式人工智能從高分辨率圖像中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而掌握房產(chǎn)的大小、結(jié)構(gòu)和狀況。保險公司可以利用這一點(diǎn)來更好地管理索賠、降低成本和評估財產(chǎn)風(fēng)險。

結(jié)語

像任何其他行業(yè)一樣，生成式人工智能引起了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)變。近年來，組織通過學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)以保持領(lǐng)先地位并改善結(jié)果，最終實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級的發(fā)展。

用戶界面的簡單性、使用自然語言快速輕松地創(chuàng)建高質(zhì)量的文本和圖像……這些都是圍繞生成式人工智能的主要“賣點(diǎn)”。而這種流行性，也進(jìn)一步催生了越來越多的生成人工智能模型，例如ChatGPT、Google BERT等。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，生成式人工智能在預(yù)測分析、欺詐檢測、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和可視化方面均有應(yīng)用。然而，這并不意味著采用是全無問題的。人們對道德問題、偏見、數(shù)據(jù)隱私和安全性以及可解釋性提出了擔(dān)憂。

不過可以肯定的是，有了生成式人工智能，數(shù)據(jù)分析的未來是相當(dāng)可觀的。同時，架構(gòu)、多模態(tài)技術(shù)和道德人工智能實(shí)踐的進(jìn)步也有望擴(kuò)大生成式人工智能的應(yīng)用范圍。