Meninjau kembali generasi wawasan di zaman AI generatif – Evangelos Simoudis

Sepuluh tahun yang lalu, saya menjelajahi proses generasi wawasan. Saya mempresentasikan tahapan utamanya dan menekankan karakteristik yang membedakan wawasan yang didorong oleh data yang benar dari korelasi belaka. Sementara fondasi generasi wawasan tetap relevan, karena publikasi artikel asli saya, metode, alat, dan implikasi telah berkembang secara dramatis. AI generatif membentuk kembali bagaimana wawasan diperoleh, divalidasi, dan diterapkan di seluruh industri.

Prinsip inti generasi wawasan

Di era di mana pengambilan keputusan otomatis yang digerakkan data telah menjadi kebutuhan yang kompetitif, generasi wawasan adalah landasan keunggulan strategis. Di saya karya asliSaya mendefinisikan wawasan Sebagai hubungan baru, menarik, masuk akal, dan dapat dimengerti, atau serangkaian hubungan terkait, yang dipilih dari serangkaian pola yang lebih luas yang berasal dari set data. Saya berpendapat bahwa wawasan harus dapat ditindaklanjuti, terukur, stabil, dapat direproduksi, kokohDan abadi. Kualitas -kualitas ini membuat wawasan terpisah dari korelasi belaka. Saya juga mempresentasikan kerangka kerja untuk menghasilkan wawasan.

Generasi wawasan membutuhkan pengenalan pola, sintesis informasi, dan penciptaan koneksi kausal yang bermakna yang mengarah pada pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti. Dalam kerangka kerja asli, saya menunjukkan bahwa keahlian manusia sangat penting untuk memilih data yang akan disediakan untuk sistem pembuatan wawasan, memberikan pengetahuan domain benih, menilai pasangan rencana wawasan-aksi yang dihasilkan, dan mengevaluasi keputusan yang dihasilkan dari penerapan rencana ini.

Sementara keseluruhan struktur kerangka kerja yang diusulkan tidak berubah, AI generatif mempercepat proses pembuatan wawasan dan berpotensi dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas wawasan yang dihasilkan. Namun, peran manusia dalam mengontekstualisasikan, mengevaluasi, dan bertindak atas wawasan yang dihasilkan tetap penting.

Peran AI generatif dalam generasi wawasan

AI generatif memperkenalkan tiga peningkatan pada kerangka kerja generasi wawasan saya:

1. Eksplorasi data yang ditingkatkan AI: AI generatif secara signifikan meningkatkan Efektivitas ekstraktor pengetahuan Framework untuk menghasilkan model, membangun hubungan sebab akibat di antara entitas yang diidentifikasi dan menentukan pola mana yang diidentifikasi terkait secara kausal, mengidentifikasi outlier yang menarik, dan mengembangkan tolok ukur. Model bahasa besar (LLM) dapat memproses data nyata dan sintetis yang terstruktur dan tidak terstruktur untuk dengan cepat membuat berbagai struktur pengetahuan yang menjadi kandidat wawasan. Data sintetis berguna untuk mengatasi kekurangan data nyata, meningkatkan kualitas data, yang meningkatkan ketepatan kandidat wawasan yang dihasilkan, menangani pertimbangan etis seperti privasi, dan menghasilkan skenario terkontrol untuk menguji wawasan dan meningkatkan kekokohan mereka. Namun, bahkan dengan kemampuan untuk menghasilkan data sintetis yang tepat, yang dapat dilakukan oleh sistem AI generatif, pentingnya data hak milik yang bersih tidak boleh diremehkan. Data kepemilikan bernilai tinggi dan data sintetis yang dihasilkan secara tepat berdampak positif terhadap kualitas token yang dihasilkan dan, oleh karena itu, pengetahuan yang diekstraksi.
2. Akses yang diperluas ke kemampuan analitik: Kemampuan generator wawasan kerangka kerja dapat meningkat secara signifikan dengan menggabungkan komponen perencanaannya dan ontologi domain dan rencana wawasan/aksi khusus domain yang dapat diaksesnya dengan kemampuan penalaran model perbatasan dan LLM khusus domain. Kombinasi ini memungkinkan generator wawasan untuk menyaring kandidat wawasan yang tidak relevan atau lemah, menggoda hubungan sebab akibat di antara entitas, menghasilkan rencana tindakan yang tepat untuk masing -masing, dan bahkan mensimulasikan stabilitas, reproduktifitas, dan pengukuran masing -masing rencana sebelum akhirnya mengaitkannya dengan wawasan.
3. Augmented pengambilan keputusan: Sistem pengambilan keputusan yang digunakan selama evaluasi wawasan dan langkah seleksi dari keseluruhan proses dapat menggunakan agen AI generatif yang bertindak sebagai “pemikir kolaboratif” untuk menganalisis sudut pandang alternatif dan memperbaiki wawasan yang dihasilkan, mempertimbangkan kontrafaktual, mensimulasikan berbagai skenario dengan mengakses kembar digital yang tepat, dan mengusulkan tindakan potensial di samping yang dibuat oleh generator.

Tantangan untuk karakteristik wawasan yang dihasilkan

Meskipun AI generatif meningkatkan proses yang pertama kali disajikan sepuluh tahun yang lalu, itu Memperkenalkan tantangan baru pada karakteristik yang menentukan kandidat wawasan karena bagaimana alasan model perbatasan dan bahasa besar dan mungkin berhalusinasi ketika mereka menanggapi petunjuk. Secara khusus, AI generatif dapat memengaruhi karakteristik wawasan dengan cara -cara berikut:

• Kemampuan bertindak: Mungkin tidak mungkin untuk melakukan tindakan yang terkait dengan wawasan di bawah kendala dunia nyata.
• Pengukuran: Wawasan yang dihasilkan mungkin tidak tetap stabil, dan mungkin tidak mungkin untuk mengukur efektivitasnya secara konsisten.
• Reproduktifitas: Output dari sistem AI generatif adalah probabilistik, yang berarti bahwa berjalan yang berbeda pada dataset yang sama dapat menghasilkan output yang berbeda, menghasilkan halusinasi dan kurangnya presisi. Kandidat wawasan dan/atau kandidat rencana tindakan yang berhalusinasi akan memengaruhi kepercayaan pengguna pada sistem.
• Ketahanan dan daya tahan: Wawasan kandidat mungkin tidak bertahan di berbagai konteks dan seiring waktu karena mereka dihasilkan dengan cara yang membuat mereka rentan terhadap perubahan.

Kemana kita pergi dari sini?

Ke depan, konvergensi beberapa tren utama akan membentuk masa depan generasi wawasan:

• Evolusi lanjutan AI generatif: sebagai model perbatasan dan LLM khusus domain meningkat, kemampuan mereka untuk menghasilkan kandidat wawasan yang semakin bernuansa, sadar konteks, khusus domain, dan kreatif akan tumbuh. Penelitian di masa depan harus mengeksplorasi cara terbaik memanfaatkan kemampuan ini sambil memastikan tindakan, pengukuran, reproduktifitas, ketahanan, dan daya tahan wawasan yang dihasilkan.
• Munculnya AI multimodal: integrasi modalitas data berganda (teks, gambar, audio, dll.) Akan memungkinkan pemahaman yang lebih holistik tentang fenomena kompleks, yang mengarah pada kandidat wawasan yang lebih kaya dan lebih komprehensif.
• Pengembangan kolaborasi manusia-AI yang lebih canggih: Fokus akan bergeser dari hanya menggunakan AI untuk menambah kemampuan manusia untuk menciptakan sistem yang benar-benar kolaboratif di mana manusia dan AI bekerja bersama secara sinergis untuk menghasilkan pasangan wawasan/rencana aksi, dengan masing-masing menyumbangkan kekuatan unik mereka.
• Meningkatnya penekanan pada pertimbangan etis: Karena AI memainkan peran yang lebih besar dalam menghasilkan wawasan yang menginformasikan pengambilan keputusan, akan menjadi semakin penting untuk mengatasi implikasi etis dari wawasan ini, termasuk masalah bias, keadilan, dan transparansi.
• Pengembangan model bisnis baru: kemampuan yang diperluas untuk menghasilkan wawasan tentang variasi yang lebih besar dalam domain yang berbeda akan mendorong model bisnis baru untuk memonetisasi wawasan yang dihasilkan daripada hanya alat yang mengarah pada generasi mereka.

Kebutuhan untuk menghasilkan wawasan dan secara efektif menerapkannya lebih penting bagi organisasi daripada sekadar generasi pola, yang hampir semuanya dapat dilakukan. Tantangannya terletak pada membangun proses pembuatan wawasan yang tepat yang memastikan bahwa wawasan itu dapat diandalkan, etis, dan pada akhirnya mendorong hasil yang lebih baik.

Posting yang meninjau kembali generasi wawasan di zaman AI generatif muncul pertama kali di Evangelos Simoudis.