观点丨ChatGPT热潮下，生成式AI的新视角和新思路！
更新时间：2023-03-02 19:53:54
近期，ChatGPT显然已经成为一项人类历史上范式转移级别的伟大创新，该技术深远的影响和意义已有太多讨论，这里就不再进一步赘述。在这里笔者希望从另一视角去探讨生成式AI被忽视的技术路线和应用场景。
以ChatGPT为代表的大型深度神经网络模型技术，利用海量数据训练得到具有海量参数的复杂大模型，在实际应用中得到了惊人效果，其未来的版本相信会进一步逼近人脑海量神经元的复杂度，涌现效应会进一步加强，智能程度也会随之大幅提升。
如果复盘一下会发现，这波生成式AI大潮涉及的领域几乎都是在非结构型数据，包括图像、文本、代码、视频等非结构数据（内容）的自动生成方面产生了颠覆式的进步，这是深度学习技术在非结构数据领域又一次重大胜利。不过如果我们把视线转移到结构型数据（表结构数据）领域，生成式AI的应用，无论在学术界还是工业界的关注度都要少的多，对此，笔者特地也对ChatGPT进行了提问：
在得到这个版本的回答之前，其实笔者尝试了好几种提问的方式，比如：生成式AI在结构型数据方面的应用情况如何？ChatGPT给出的回答不尽如人意，它的回答里面实际描述了一些深度学习方法在图像数据方面的应用。当把结构型数据改为表结构数据之后，给出的答案似乎没有明显的错误，但里面并没有描述使用的算法有哪些。
至少在ChatGPT看来，生成式AI在表结构数据的应用主要是在数据增强、异常检验、数据填补等方面。可以发现这里针对结构数据的生成内容都是学习样本本身，除此之外，生成式AI针对结构型数据还可以有哪些新的思路，并且能够带来哪些新的价值呢？
该算法完全基于魔数智擎私有化技术，为国内首创、国际领先，在生成式AI算法思路上跳出了主流的基于学习样本的AI内容生成，而是把生成内容聚焦到了业务规则策略上，直接面向业务的决策阶段，因此内容自动生成的价值得到显著提升。
目前该算法已经在一些头部银行和消费金融的风控和营销场景得到大规模使用，并已获得广泛好评。
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