我们正处于一个由生成式人工智能的出现推动的技术革命中。这不仅仅是技术领域的一个渐进性进步，而是一次根本性的转变，类似于过去重塑我们世界的主要技术革命。生成式人工智能的独特之处在于它不仅对技术领域产生影响，还能影响看似与其无关的行业，如创意艺术、摄影、平面设计、新闻和内容生产。很少有创新能同时撼动多个行业，创造机会、打破常规并重新定义界限。



实质上，生成式人工智能正在颠覆各个行业的规则。随着我们继续挖掘其潜力，我们预期会有更多的颠覆和创新。唯一的问题是，我们能多快地适应，并利用生成式人工智能重新定义新的界限？

数据爆炸：变革的前奏

在探讨这个话题之前，有必要了解这场人工智能革命的背景——数据的爆炸。数字时代催生了大量的数据，过去两年产生的信息比之前十年还要多。这推动了大数据工具在2010年代的发展，使存储和查询庞大的数据集变得经济可行且简单易行。

成为一个数据驱动型企业的概念不再是一个小众或新颖的想法。它已经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，即使有这么多的数据和似乎无限的计算和存储能力，提取可以执行的洞察仍然是一个复杂而技术性的任务。业务用户往往依赖于一群数据工程师、科学家、分析师和可视化工具来解读数据并回答问题。

大语言模型的融合：数据驱动未来的重大变革

在人工智能领域，一场激烈竞争正在进行，大公司如OpenAI、谷歌和亚马逊都在努力开发和完善自己的大型语言模型。这些机器学习的庞然大物在不断发展、扩展和改进，并随着它们的进步改变着人工智能的格局。

在我们进入这个新时代时，这些模型能够从特定数据集中学习和与之互动的能力可能成为决定性的区别因素。

想象一下，在未来这些模型不仅能够生成类似人类的文本，还能够理解并与公司和个人可使用的大量数据进行互动。人工智能可以在瞬息之间筛选出几TB的数据，并提供准确、有意义的答案。

这就是生成式人工智能与数据分析真正发光的领域。数据分析不再是一个耗时且需要高深技术技能的过程，取而代之的是，任何对其数据有疑问的人几乎都能在瞬间得到答案，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结合起来，将产生强大的效果。对于企业来说，这可能使数据洞察力的获取变得大众化，使每个员工都有可能成为潜在的分析师，并在各个层面上进行决策。对个人来说，这可能意味着能够获得以前无法实现的个人数据理解水平。

因此，虽然不同开发者的大型语言模型之间的能力融合可能使用户难以区分它们之间的差异，但真正的区别可能在于它们与数据对接和从数据中学习的能力。生成式人工智能与大数据的融合有望带来具有变革性的影响，这可能彻底改变行业、重新定义角色，并实现前所未有的数据素养的大众化。当我们为这个未来做准备时，问题不在于哪个模型将引领潮流，而在于我们如何在这一数据驱动的新格局中迅速适应和发展。

生成式人工智能：数据的大众化和新技能的出现

在这个关键时刻，生成式人工智能展示出其作为一种变革力量的真正潜力。生成式人工智能能将庞大的数据集转化为互动的问答界面，将数据分析变得易于理解，让所有业务用户，无论他们的技术水平如何，都能够使用。我们正在看到一个可能完全颠覆传统商业智能和数据分析模式的现象。

传统上，对报告或仪表盘的要求是在业务层面上设定的，然后再输送到技术工作流程中执行。这种方法不仅耗时且昂贵，还在业务用户和数据洞察之间造成了难以管理的分歧。生成式人工智能有望打破这种现状。在未来，一个业务用户只需要提出一个问题就可以获取所需的信息。分析和洞察变得如同对话一样流畅，摆脱了项目时间表和流程工作流的限制。

在这种情况下，独立的数据分析职位、功能或学科可能会过时。相反，它将发展成为一种技能，类似于数据素养，每个人都需要在数据访问大众化的情况具有这种素养。传统上与数据相关的技术壁垒将消失，数据素养将成为所有人的必备技能，而不仅仅是少数人的专利。

虽然无法绝对确定地预测未来，但发展轨迹似乎很清晰：利用这种数据赋能形式的企业将超越那些没有利用这种形式的企业。生成式人工智能不仅将简化流程，还将大众化数据，促进更具包容性和赋能性的数据驱动文化。

总而言之，生成式人工智能的出现标志着一个重要的转折点，是一次重塑整个行业的技术飞跃。通过将人工智能与大数据相结合，我们正在迈向一个新时代，这将导致企业运作方式和行业发生巨大变化。

 

来源：https://bdtechtalks.com/2023/07/07/generative-ai-future-industries/