在當(dāng)今市場狀況下，企業(yè)必須不斷尋求新方法來利用技術(shù)突破以保持領(lǐng)先地位。生成式人工智能是一個近年來迅速擴展的突出領(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年這一比例不到5%。生成式人工智能已經(jīng)在數(shù)據(jù)分析及相關(guān)應(yīng)用中引起了范式變化。只需幾個提示詞，您就可以獲得文本、圖像、音頻或您喜歡的任何其他格式的響應(yīng)。
生成式人工智能不是使用典型的人工智能模型來進行預(yù)測，而是通過理解和模仿底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)的。得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和在許多行業(yè)的應(yīng)用，生成式人工智能僅在一年內(nèi)就得到了增長。
本文將更詳細(xì)地探討生成式人工智能的基本原理和模型以及其在數(shù)據(jù)分析中的用途。
一、生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析中的作用
生成式人工智能顛覆了包括軟件開發(fā)工程測試（SDET）在內(nèi)的數(shù)據(jù)分析行業(yè)。它對數(shù)據(jù)分析和可視化至關(guān)重要，具有多個方面。
生成式人工智能為從龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中獲取洞察力開辟了新的途徑，涵蓋了從數(shù)據(jù)處理和清洗到數(shù)據(jù)可視化的各個方面。
在數(shù)據(jù)分析的背景下，讓我們來審視生成式人工智能研究的一些主要功能：
1.數(shù)據(jù)的增強預(yù)處理和增強
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備涉及將未處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為進一步分析的格式。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、縮減、清洗和轉(zhuǎn)換。
依賴于數(shù)據(jù)收集的不同來源可能導(dǎo)致精度和質(zhì)量的差異。生成式人工智能可以利用增強的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備能力轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)并過濾掉錯誤。
2.自動化與分析的相關(guān)任務(wù)
許多商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析任務(wù)涉及重復(fù)性工作。自動化程序可以完成這些工作，但編碼需要時間。生成式人工智能可以自動化這個過程。
例如，聊天機器人可以為數(shù)據(jù)提取編寫定制的自動化腳本。在收集數(shù)據(jù)時，它可以根據(jù)指定的參數(shù)自動過濾出相關(guān)信息。
3.生成用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)
生成式人工智能可以產(chǎn)生與原始數(shù)據(jù)集非常相似的合成數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)有限或隱私受保護的情況下使用。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)練機器學(xué)習(xí)模型。
它保護數(shù)據(jù)隱私，并使組織能夠使用龐大的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，從而產(chǎn)生強大的模型。
二、生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析中的特點
以下是生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析中的一些關(guān)鍵特點：
1.預(yù)測分析
組織可以使用生成式人工智能分析龐大的數(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興模式。
2.自然語言處理
由于生成式人工智能，自然語言處理領(lǐng)域發(fā)生了重大變革。生成模型理解和生成類似人類的文本的能力為廣泛的應(yīng)用打開了大門。翻譯、創(chuàng)建內(nèi)容和反饋聊天機器人是一些例子。
3.欺詐檢測
與現(xiàn)實世界的數(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。它可以幫助公司在包括零售、醫(yī)療保健和金融等多個領(lǐng)域降低風(fēng)險并防范欺詐。
三、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)展示了顯著的當(dāng)前和潛在的未來能力。它的采用可能會改變我們的運作方式。然而，也存在障礙和困難。
1.可解釋性
理解如何使用由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的生成式人工智能模型訓(xùn)練龐大的數(shù)據(jù)集以生成數(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)確保在流程中有像可解釋性和可解釋性這樣的元素。
2.模型中的偏見
訓(xùn)練集中的偏見會影響生成式人工智能模型，就像傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型一樣。輸入有偏見的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致結(jié)果數(shù)據(jù)的不一致性和準(zhǔn)確性問題。
組織必須使用指標(biāo)來實現(xiàn)公平的結(jié)果，識別偏見，并仔細(xì)選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以防止這個問題。
3.倫理問題
組織必須確保數(shù)據(jù)生成遵守倫理規(guī)范和法律要求。AI生成的照片和視頻是當(dāng)今的大問題。有必要實施新的框架和規(guī)則來減少倫理風(fēng)險。
四、生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析中的最佳實踐
1.優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)
企業(yè)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。無論是第一方還是第三方的可靠來源數(shù)據(jù)都可以使用。為了消除不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)并提高數(shù)據(jù)分析，組織還應(yīng)該清洗和準(zhǔn)備他們的數(shù)據(jù)。
2.隱私政策
在使用生成式人工智能時，保護私人和敏感數(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)識別可能威脅用戶隱私的潛在風(fēng)險，并采取適當(dāng)行動以減輕這樣的風(fēng)險。
3.數(shù)據(jù)安全
在考慮使用生成式人工智能的倫理策略時，數(shù)據(jù)安全是另一個重要組成部分。需要保護生成式人工智能系統(tǒng)免受安全風(fēng)險，并警惕非法訪問。減少危險的其他步驟包括數(shù)據(jù)加密和頻繁更改協(xié)議。
五、生成式人工智能在現(xiàn)實世界中的例子
1.醫(yī)學(xué)成像
數(shù)據(jù)隱私問題限制了醫(yī)療機構(gòu)可以使用的醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)量以訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法。可以使用生成式人工智能方法復(fù)制真實世界數(shù)據(jù)的合成形式。這有助于提高臨床決策和患者結(jié)果，從而訓(xùn)練可靠的診斷模型。
2.推薦產(chǎn)品
零售商可以通過分析客戶數(shù)據(jù)提供特定于用戶的推薦。為了提供符合他們需求的建議，需要使用用戶的瀏覽歷史和過去的購買來訓(xùn)練生成式人工智能模型。結(jié)果，轉(zhuǎn)化率提高，客戶滿意度也隨之提高。
3.地理空間分析
地理空間分析可以通過使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)來把握物業(yè)的大小、建筑和狀況。保險公司可以利用這一點來更好地管理索賠，降低成本并評估物業(yè)風(fēng)險。
最后的想法
生成式人工智能像其他任何行業(yè)一樣，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域引起了范式轉(zhuǎn)變。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，導(dǎo)致組織在近年來看到了指數(shù)級發(fā)展?jié)摿Α?/span>
用戶界面的簡單性，您可以快速輕松地使用自然語言創(chuàng)建高質(zhì)量的文本和圖像，是圍繞生成式人工智能的巨大熱潮的重要因素。其數(shù)據(jù)生成能力使其與專注于預(yù)測和分類的傳統(tǒng)模型區(qū)別開來。
有許多生成式人工智能模型，包括流行的技術(shù)，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變分自編碼器（VAEs）和Transformer架構(gòu)。ChatGPT、Google BERT和其他技術(shù)利用Transformer架構(gòu)創(chuàng)建大型語言模型（LLMs），以生成內(nèi)容。
在數(shù)據(jù)分析中，生成式人工智能應(yīng)用于預(yù)測分析、欺詐檢測、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和可視化。然而，采用并非沒有問題。人們對倫理問題、偏見、數(shù)據(jù)隱私和安全以及可解釋性提出了擔(dān)憂。
有了生成式人工智能，數(shù)據(jù)分析的未來非常有前途。架構(gòu)的進步、多模態(tài)技術(shù)和倫理人工智能實踐有可能擴大生成式人工智能的范圍。
原文標(biāo)題：Breaking barriers: How generative AI is reshaping the data analytics landscape
原文作者： Pritesh Patel
