数据领导者的生成式人工智能扩展技术指南
内容提要
数据和人工智能领导者们正在努力推动生成式人工智能（gen AI）应用案例的发展，但数据管理仍然是一个主要障碍。为了解决这个问题，组织可以改进数据质量、利用gen AI构建更好的数据产品以及加速数据解决方案的开发。文章提供了三个行动建议：改进数据质量、利用gen AI构建更好的数据产品、探索关键的数据管理考虑因素。
延伸解读
数据质量：生成式AI规模化的首要障碍
文章指出，70%的顶尖企业在将数据整合到AI模型时遇到困难，主要涉及数据质量、治理流程和训练数据不足。63%的受访者认为输出不准确是最大风险，比2023年上升7个百分点。这表明，若忽视数据质量，生成式AI应用可能产生错误结果、高昂修复成本和安全漏洞，甚至失去用户信任。因此，提升数据质量是规模化生成式AI的前提。
合成数据：破解数据获取难题的可行路径
在医疗、生命科学等受严格监管的行业，真实数据难以获取，传统手动生成测试数据效率低下。文章提到，数据与AI领导者正投资生成式AI工具来生成合成数据，或基于列描述和表上下文产生新值，以创建或修改数据集。已有公司使用合成数据生成器创建统计相似的数据集，这为难以获取真实数据的用例提供了新思路。
端到端自动化：大幅提升数据管道构建效率
传统数据管道构建依赖逐步手动操作，耗时且难以扩展。文章指出，采用端到端方法自动化所有步骤，在某些情况下可节省80%至90%的时间，并增强可扩展性。例如，一家酒店公司通过自动生成PySpark端到端数据转换管道和文档，将客户域数据模型创建速度提升60%，特征工程生产力提高50%。但前提是数据必须可信、易理解且可用。
安全与编码标准：规模化生成式AI的保障
非结构化数据（如PDF、视频）蕴含丰富信息，但也带来安全挑战。传统访问控制可能不足，需在数据管道各环节（从摄入到向量化、RAG到消费）构建一致的安全控制和护栏。同时，直接使用LLM生成的代码可能不符合组织标准，需将编码最佳实践集成到生成式AI输出中。通过定义数据质量规则并自动集成，可确保一致性，降低风险，实现规模化。
Q&A
生成式人工智能应用案例发展的主要障碍是什么？
数据管理是生成式人工智能应用案例发展的主要障碍，尤其是数据质量和数据治理流程的问题。
如何改进数据质量以支持生成式人工智能？
组织需要获取更准确的源数据，并采用新的工具和方法来提升数据质量，确保数据的可信性和可理解性。
生成式人工智能如何加速数据产品的开发？
生成式人工智能可以通过自动生成数据转换管道和文档，显著加快数据产品的开发速度和输出质量。
在数据产品迁移过程中，选择合适的语言模型有多重要？
选择合适的语言模型至关重要，因为不同的模型在处理特定编码语言时的效率和准确性可能有所不同。
如何利用生成式人工智能生成合成数据？
数据和人工智能领导者可以使用生成式人工智能工具生成合成数据，以测试用例的有效性或创建新的数据集。
企业如何确保生成式人工智能解决方案的安全性？
企业需要在开发过程中保护数据，并自动化集成编码最佳实践，以降低风险并确保合规性。
