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ChatGPT仍然無法取代人類數據分析師

生活網(Wxwcl.com)4月26日消息:最新研究發現，即使在推出最新的GPT-4模型后，ChatGPT仍然遠遠不能取代普通的數據分析師 。
根據麥肯錫《2022年AI現狀》報告，自2017年以來，AI的采用率增長了一倍多，多達60%的組織在至少一個業務領域使用它 。IDC預計全球在AI上的支出將達到154美元 ， 2023年將達到10億美元 。然而，目前只有20%的公司在其核心業務流程中或大規模使用AI技術 。
“GPT 4號有它的優勢 。它是一個生成性的人工智能模型 ， 從特定的數據中學習，構建和提供新的內容，但它不是一個通用的人工智能 ， ”數據收集公司Oxylabs的首席執行官Julius erniauskas評論道 。“基于這種架構，ChatGPT主要處理文本信息，一定程度上處理視覺信息，提供文本輸出 。但是，你不能把有幾千或幾百萬個數據點的Excel上傳到ChatGPT，還指望它分析信息 。它不能直接收集數據或與企業數據系統交互 ， 也不是為準確和全面的業務數據分析而設計的 。”
【ChatGPT仍然無法取代人類數據分析師】ChatGPT可以總結大量的文本信息，并提供可能對數據專業人員有幫助的一般見解或示例 。這包括對KPI提出建議，解決常見的編碼問題以及編寫SQL代碼或數學公式 。然而，正如erniauskas評論的那樣，聊天機器人沒有考慮到特定公司周圍不斷變化的環境或它需要處理的數據，因為它對上下文的理解仍然有限 。
現在，幾乎每個人工智能系統都是基于機器學習(ML)技術的 。任何ML模型的主要限制是它完全依賴于訓練數據 。例如，與微軟Bing相比 ， ChatGPT不處理來自互聯網的實時數據，而是運行在一個龐大但有限的數據集上，必須不斷更新 。因此，它可能會錯過新數據或不能很好地處理它 。
OpenAI聊天機器人比任何人都懂，但在處理任何不符合其預編程邏輯的事情時，它們會受到限制 。正如OpenAI所承認的，最新的模型仍然會受到虛幻事實的影響，不會從經驗中學習 。
erniauskas總結道，“與ChatGPT聊天可能非常真實，但虛擬大腦完全接管數據收集和分析的潛力也非常有限 。這可能會改變 ， 但目前通用的和生成式的人工智能模型在細分領域的用例中準確率非常低 。組織可以通過使用特定的技術來解決問題，但他們非常需要數據 。問題是很少有足夠的數據集達到接近人類的認知和準確度 。”

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