GPT-4替代初級分析師的成本隻有0.71%和進階資料分析師則是0.45%......
你沒有看錯。是百分之零點七一，不是百分之七十一。
這是一個讓所有資料分析師們都頭大的消息。
日前，有網友分享了，稱阿裡達摩院最近貼出來了一個研究報告，關于用GPT-4取代資料師的成本核算。
阿裡達摩院與新加坡南洋理工大學的最新聯合研究表明，一名進階資料分析師的年薪在新加坡約為86.000至90.000美元(合人民币60至63萬元)。
而像GPT-4這樣的人工智能系統所需要的成本僅為數百美元。
研究發現，就年薪而言，GPT-4這種人工智能系統的價格相當于進階資料分析師薪資的不到千分之一！
這是來自阿裡達摩院與新加坡南洋理工大學的新論文，論文含金量不高，标題黨的成分過高。
論文聚焦金融行業，研究表明一名進階資料分析師通常擁有6年以上的工作經驗，而GPT-4這個人工智能系統在大多數考核名額上可以達到6年工作經驗人類分析師的水準，盡管其正确率略低于人類，但在分析複雜性和連貫性方面卻優于人類。
然而，如果與擁有5年工作經驗的人類分析師相比，GPT-4在資訊的準确性、資料可視化的美觀性以及洞察力的深度方面仍難以及人。這表明人工智能在某些要求高度專業判斷和審美感覺的方面仍顯不足。
與此相反，如果對手為擁有2年工作經驗的初級分析師，GPT-4在正确率上可以做得更好，并能完成更大工作量，這表明人工智能正在以驚人速度接近并超越人類在某些 entry-level 工作中的表現。
是以，研究認為，雖然進階人工智能如GPT-4不能完全取代進階人類分析師，但它們對初級水準工作構成顯著威脅，并正在迅速跨過人類專業生涯的初級階段，要在新時代占領有利位置,資料分析領域需要通過人工智能與人類的協同發展來實作技能和知識的共進。
GPT-4如何當資料分析師
論文評估了GPT-4在三大關鍵資料分析技能上的表現：
程式設計與代碼生成能力：GPT-4需要能夠自動生成SQL查詢語言和Python資料分析代碼,以擷取和處理資料。
資料可視化與呈現能力：GPT-4需要能夠執行編寫的代碼，獲得相應的資料集和圖表，并以直覺的形式進行呈現。
資料分析與洞察力：這是資料分析工作的核心，需要能夠從海量資料和資訊中提取有價值的見解。
對此，你有什麼見解呢？