深入探讨生成式人工智能的原则和模型，以及它在数据分析中的应用。
面对快速变化的市场格局，企业必须不断寻求新的技术突破来保持领先地位。生成式人工智能（GenerativeAI）无疑是近年来发展最为迅猛的一个突出领域。
Gartner预测，到2026年，超过80%的组织将使用生成式人工智能API、模型或应用程序，而2023年这一比例还不到5%。生成式人工智能引起了数据分析和相关应用的范式变化。只需简单几个提示词，用户就可以收到文本、图像、音频或任何其他格式的回复。
这一过程并非使用典型的人工智能模型来进行预测，而是通过理解和模仿底层数据结构来完成的。得益于深度学习技术的发展以及行业的广泛应用，生成式人工智能在短短一年内得到了迅猛发展。
下文将更详细地探讨生成式人工智能的原则和模型，及其在数据分析中的应用。
生成式人工智能在数据分析中的作用
就像软件测试开发工程（SDET）等其他业务一样，生成式人工智能也颠覆了数据分析领域。从数据处理和清理到数据可视化，生成式人工智能为从大规模和复杂的数据集中获得见解创造了新的途径。
以下是生成式人工智能在数据分析场景中的一些主要功能：
1.强化预处理和数据增强
数据准备涉及将未处理的数据转换为供进一步分析的格式。这是一个多步骤、复杂的过程，涉及数据的标准化、简化、清理和转换。
依赖不同来源的数据收集可能导致精度和口径的差异。生成式人工智能可以转换数据，并通过增强的数据准备功能过滤掉故障。
2.自动化与分析相关的任务
许多商业智能（BI）和数据分析任务都涉及重复性工作。自动化的程序有助于处理繁复的手动任务，但是编码这种自动化程序的过程往往很耗时。生成式人工智能可以很好地解决这个问题。例如，聊天机器人可以为数据提取编写定制的自动化脚本。在采集数据时，它也可以根据指定的参数自动过滤出相关信息。
3.生成数据来训练模型
生成式人工智能可以生成与原始数据集非常相似的合成数据，以便在数据有限或隐私受到保护的情况下使用。合成数据的创建将有助于在不泄露敏感信息的情况下训练机器学习模型。此举既保护了数据隐私，也使组织能够使用大量数据集进行训练，从而产生健壮的模型。
生成式人工智能在数据分析中的特性
以下是数据分析中生成式人工智能的一些关键特征：
1.预测分析
组织可以使用生成式人工智能来分析大量数据集，发现模式和趋势，并产生精确的预测。例如，公司可以预测股票价格或客户流失率，以获得有洞察力的信息并识别新出现的模式。
2.自然语言处理（NLP）
随着生成式人工智能的出现，NLP领域发生了重大变化。生成式模型理解和生成类人文本的能力开辟了广泛的应用。其中，翻译、创建内容和反馈聊天机器人就是几个突出示例。
3.欺诈检测
与现实世界的数据相比，生成式人工智能可以生成代表典型行为的数据，从而识别欺诈和异常情况。它可以帮助公司在零售、医疗保健和金融等各个领域降低风险和防范欺诈。
生成式人工智能在数据分析中的局限性
生成式人工智能已经展示出了卓越的当前和未来潜力。然而，它在作用于数据分析的过程中也存在诸多障碍和困难。
1.可解释性
理解如何训练庞大的数据集来使用由神经网络驱动的生成式人工智能模型生成数据可能很困难。为了解释结果并培养用户信任，组织应该确保将诸如可解释性和可理解性之类的元素纳入管道中。
- 可解释性指的是人类能够理解机器学习模型的输入特征与输出预测之间的因果关系的程度。
- 可理解性则专注于以更详细和易于理解的方式提供机器学习模型的内部机制和决策过程的洞见。
2.模型偏差
训练集中的偏差会像传统的机器学习模型一样影响生成式人工智能模型。有偏差输入的结果数据存在不一致性和准确性问题。组织必须使用指标来实现公平的结果，识别偏差，并仔细选择训练数据集来防止这个问题。
3.道德风险
组织必须保证数据生成符合道德规范和法律要求。如今，人工智能生成的照片和视频已经成为危害用户隐私和安全的大问题。为此，组织有必要实施新的框架和规则来减少道德风险。
数据分析中生成人工智能的最佳实践
1.确保高质量数据
组织必须确保使用多样化和高质量的数据来训练生成式人工智能模型。为此，建议组织使用来自可靠来源的数据（无论是第一方还是第三方）。此外，为了消除不准确的数据并加强数据分析，组织还应该清理和准备他们的数据。
2.保护隐私
在使用生成式人工智能时，保护隐私和敏感数据至关重要。在整个数据分析过程中——包括数据收集、存储和共享——组织应该识别对用户隐私的潜在威胁，并采取适当的措施来缓解这些威胁。
3.数据安全
在考虑使用人工智能的道德策略时，最佳实践的另一个重要组成部分是数据安全。生成式人工智能系统需要防范安全隐患，并密切关注非法访问。其他减少危险的措施还包括数据加密和频繁修改协议等。
生成式人工智能的真实用例
1.医学成像
数据隐私问题限制了医疗机构可用于训练机器学习算法的医学成像数据的数量。使用生成式人工智能方法可以以合成形式复制真实世界的数据。这有助于训练可靠的诊断模型，以提高临床决策和患者诊疗结果。
2.推荐产品
零售商可以通过分析客户数据来提供特定于用户的建议。生成式人工智能模型需要使用用户的浏览历史和过去的购买记录来进行训练，以提供特定于他们需求的建议。如此一来，转化率得以提升，客户满意度也随之提高。
3.地理空间分析
地理空间分析可以利用生成式人工智能从高分辨率图像中提取结构化数据，从而掌握房产的大小、结构和状况。保险公司可以利用这一点来更好地管理索赔、降低成本和评估财产风险。
结语
像任何其他行业一样，生成式人工智能引起了数据分析领域的范式转变。近年来，组织通过学习人工智能技术以保持领先地位并改善结果，最终实现了指数级的发展。
用户界面的简单性、使用自然语言快速轻松地创建高质量的文本和图像……这些都是围绕生成式人工智能的主要“卖点”。而这种流行性，也进一步催生了越来越多的生成人工智能模型，例如ChatGPT、Google BERT等。
在数据分析领域，生成式人工智能在预测分析、欺诈检测、数据准备和可视化方面均有应用。然而，这并不意味着采用是全无问题的。人们对道德问题、偏见、数据隐私和安全性以及可解释性提出了担忧。
不过可以肯定的是，有了生成式人工智能，数据分析的未来是相当可观的。同时，架构、多模态技术和道德人工智能实践的进步也有望扩大生成式人工智能的应用范围。
原文Breaking barriers: How generative AI is reshaping the data analytics landscape，作者：Pritesh Patel
链接：https://www.datasciencecentral.com/breaking-barriers-how-generative-ai-is-reshaping-the-data-analytics-landscape/。
