深入探討生成式人工智能的原則和模型，以及它在數據分析中的應用。

面對快速變化的市場格局，企業(yè)必須不斷尋求新的技術突破來保持領先地位。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域。

Gartner預測，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據分析和相關應用的范式變化。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。

這一過程并非使用典型的人工智能模型來進行預測，而是通過理解和模仿底層數據結構來完成的。得益于深度學習技術的發(fā)展以及行業(yè)的廣泛應用，生成式人工智能在短短一年內得到了迅猛發(fā)展。

下文將更詳細地探討生成式人工智能的原則和模型，及其在數據分析中的應用。

生成式人工智能在數據分析中的作用

就像軟件測試開發(fā)工程（SDET）等其他業(yè)務一樣，生成式人工智能也顛覆了數據分析領域。從數據處理和清理到數據可視化，生成式人工智能為從大規(guī)模和復雜的數據集中獲得見解創(chuàng)造了新的途徑。

以下是生成式人工智能在數據分析場景中的一些主要功能：

1.強化預處理和數據增強

數據準備涉及將未處理的數據轉換為供進一步分析的格式。這是一個多步驟、復雜的過程，涉及數據的標準化、簡化、清理和轉換。

依賴不同來源的數據收集可能導致精度和口徑的差異。生成式人工智能可以轉換數據，并通過增強的數據準備功能過濾掉故障。

2.自動化與分析相關的任務

許多商業(yè)智能（BI）和數據分析任務都涉及重復性工作。自動化的程序有助于處理繁復的手動任務，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，聊天機器人可以為數據提取編寫定制的自動化腳本。在采集數據時，它也可以根據指定的參數自動過濾出相關信息。

3.生成數據來訓練模型

生成式人工智能可以生成與原始數據集非常相似的合成數據，以便在數據有限或隱私受到保護的情況下使用。合成數據的創(chuàng)建將有助于在不泄露敏感信息的情況下訓練機器學習模型。此舉既保護了數據隱私，也使組織能夠使用大量數據集進行訓練，從而產生健壯的模型。

生成式人工智能在數據分析中的特性

以下是數據分析中生成式人工智能的一些關鍵特征：

1.預測分析

組織可以使用生成式人工智能來分析大量數據集，發(fā)現模式和趨勢，并產生精確的預測。例如，公司可以預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的模式。

2.自然語言處理（NLP）

隨著生成式人工智能的出現，NLP領域發(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用。其中，翻譯、創(chuàng)建內容和反饋聊天機器人就是幾個突出示例。

3.欺詐檢測

與現實世界的數據相比，生成式人工智能可以生成代表典型行為的數據，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域降低風險和防范欺詐。

生成式人工智能在數據分析中的局限性

生成式人工智能已經展示出了卓越的當前和未來潛力。然而，它在作用于數據分析的過程中也存在諸多障礙和困難。

1.可解釋性

理解如何訓練龐大的數據集來使用由神經網絡驅動的生成式人工智能模型生成數據可能很困難。為了解釋結果并培養(yǎng)用戶信任，組織應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器學習模型的輸入特征與輸出預測之間的因果關系的程度。
• 可理解性則專注于以更詳細和易于理解的方式提供機器學習模型的內部機制和決策過程的洞見。

2.模型偏差

訓練集中的偏差會像傳統(tǒng)的機器學習模型一樣影響生成式人工智能模型。有偏差輸入的結果數據存在不一致性和準確性問題。組織必須使用指標來實現公平的結果，識別偏差，并仔細選擇訓練數據集來防止這個問題。

3.道德風險

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

數據分析中生成人工智能的最佳實踐

1.確保高質量數據

組織必須確保使用多樣化和高質量的數據來訓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據（無論是第一方還是第三方）。此外，為了消除不準確的數據并加強數據分析，組織還應該清理和準備他們的數據。

2.保護隱私

在使用生成式人工智能時，保護隱私和敏感數據至關重要。在整個數據分析過程中——包括數據收集、存儲和共享——組織應該識別對用戶隱私的潛在威脅，并采取適當的措施來緩解這些威脅。

3.數據安全

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

生成式人工智能的真實用例

1.醫(yī)學成像

數據隱私問題限制了醫(yī)療機構可用于訓練機器學習算法的醫(yī)學成像數據的數量。使用生成式人工智能方法可以以合成形式復制真實世界的數據。這有助于訓練可靠的診斷模型，以提高臨床決策和患者診療結果。

2.推薦產品

零售商可以通過分析客戶數據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行訓練，以提供特定于他們需求的建議。如此一來，轉化率得以提升，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構化數據，從而掌握房產的大小、結構和狀況。保險公司可以利用這一點來更好地管理索賠、降低成本和評估財產風險。

結語

像任何其他行業(yè)一樣，生成式人工智能引起了數據分析領域的范式轉變。近年來，組織通過學習人工智能技術以保持領先地位并改善結果，最終實現了指數級的發(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”。而這種流行性，也進一步催生了越來越多的生成人工智能模型，例如ChatGPT、Google BERT等。

在數據分析領域，生成式人工智能在預測分析、欺詐檢測、數據準備和可視化方面均有應用。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、數據隱私和安全性以及可解釋性提出了擔憂。

不過可以肯定的是，有了生成式人工智能，數據分析的未來是相當可觀的。同時，架構、多模態(tài)技術和道德人工智能實踐的進步也有望擴大生成式人工智能的應用范圍。

原文標題：Breaking barriers: How generative AI is reshaping the data analytics landscape，作者：Pritesh Patel

鏈接：

https://www.datasciencecentral.com/breaking-barriers-how-generative-ai-is-reshaping-the-data-analytics-landscape/?。