生成式人工智能和数据如何塑造未来的行业

　　在生成式人工智能的出现推动下，我们正处于一场技术革命之中。 这不仅仅是技术领域的又一次渐进进步。 这是一次彻底的、变革性的转变，类似于过去重塑我们世界的重大技术革命。 生成式人工智能的独特之处在于它不仅有可能影响技术领域，而且还可能影响看似遥远的行业，例如创意艺术、摄影、平面设计、新闻和内容制作。 创新很少有能力同时撼动多个行业、创造机会、打破规范和重新定义界限。

　　从本质上讲，生成式人工智能正在改写不同行业的规则。 随着我们不断发掘其潜力，我们可以期待更多的颠覆和创新。 唯一的问题是，我们能够多快适应以及我们可以利用生成式人工智能重新定义哪些新边界?

　　数据爆炸：转型的前奏

　　当我们深入研究这个主题时，有必要了解这场人工智能革命展开的背景——数据爆炸。 数字时代带来了数据的激增，过去两年产生的信息比过去十年还要多。 这刺激了 2010 年代大数据工具的发展，使得存储和查询海量数据集在经济上可行且简单。

　　成为数据驱动型企业的概念不再是一个小众或新颖的想法。 它已成为企业的核心战略，渗透到每一个路线图、议程和战略规划会议中。 然而，即使拥有如此丰富的数据和看似无限的计算和存储能力，提取可行的见解仍然是一门复杂的技术学科。 业务用户通常依靠大量数据工程师、科学家、分析师和可视化工具来解读数据并回答他们的问题。

　　大语言模型的融合：改变数据游戏规则的未来

　　在人工智能领域，OpenAI、谷歌和亚马逊等巨头之间正在展开激烈的竞争，每个巨头都在努力开发和完善自己的大型语言模型(LLM)。 这些机器学习的庞然大物正在迅速发展、扩展和改进，随着它们的进步改变着人工智能的格局。

　　当我们进入这个新时代时，这些模型从特定数据集学习并与之交互的能力可能会成为改变游戏规则的差异化因素。

　　想象一下未来，这些模型不仅能够生成类似人类的文本，而且还能够理解公司和个人所拥有的海量数据并与之交互。 想象一下，人工智能可以筛选数 TB 的数据，以思维的速度为复杂问题提供准确且有意义的答案。

　　这是生成式人工智能与数据分析相结合才能真正发挥作用的领域。 数据分析将不再是一个需要深厚技术技能的耗时过程。 相反，任何对数据有疑问的人几乎可以立即得到答案，这种转变的影响是巨大的。

　　将生成式人工智能的对话流畅性与大数据分析的数据处理能力相结合的能力是一个令人信服的主张。 对于企业来说，它可以使数据洞察的访问民主化，使每个员工都成为潜在的分析师，并赋予各级决策权力。 对于个人来说，这可能意味着以前无法达到的个人数据理解水平。

　　因此，虽然来自不同开发人员的法学硕士的融合能力可能会让用户更难区分他们，但真正的区别可能在于他们与数据交互和学习的能力。 生成式人工智能和大数据的融合带来了变革性的影响，可能会以前所未有的方式彻底改变行业、重新定义角色并实现数据素养的民主化。 当我们为这个未来做好准备时，问题不在于哪种模型将引领潮流，而在于我们能够以多快的速度适应和发展这个新的数据驱动的环境。

　　生成式人工智能：数据民主化和新技能的出现

　　这是生成式人工智能展现其作为变革力量的真正潜力的时刻。 生成式人工智能能够将大量数据集转化为交互式问答界面，揭开了数据分析的神秘面纱，使所有业务用户都可以使用数据分析，无论其技术熟练程度如何。 我们正在研究一种可能完全颠覆商业智能和数据分析传统模式的现象。

　　传统上，对报告或仪表板的要求是在业务级别设置的，然后才汇入技术工作流程进行执行。 这种方法不仅耗时且昂贵，而且还在业务用户和数据洞察之间造成了巨大的鸿沟。 生成式人工智能有望打破这一现状。 将来，业务用户只需提出问题即可检索所需信息。 突然间，分析和见解变得像对话一样流畅，摆脱了项目时间表和流程工作流程的限制。

　　在这种情况下，数据分析作为一项独立的工作、职能或学科可能会变得过时。 相反，它将演变成一种技能，类似于数据素养，随着数据访问变得民主化，每个人都需要采用它。 传统上与数据相关的技术障碍将消失，数据素养将成为所有人(而不仅仅是少数人)的必备技能。

　　虽然不可能绝对确定地预测未来，但轨迹似乎很明确：利用这种形式的数据赋能的企业将超越那些没有利用这种形式的数据赋能的企业。 生成式人工智能不仅会简化流程，还会使数据民主化，培育更具包容性和赋权的数据驱动文化。

　　总而言之，生成式人工智能的出现标志着一个重大转折点，一场技术的变革性飞跃，将重塑整个行业。 通过将人工智能与大数据相结合，我们正站在一个新时代的门槛上，在这个时代，企业的运作方式和行业的发展将发生巨大的变化。

　　作者：Jonathan Chin