GREI 數據倉儲人工智慧分類法

Core Concepts

本文介紹了 GREI 數據倉儲人工智慧分類法，該分類法概述了人工智慧在數據倉儲管理中的七個主要應用領域，並強調了在數據倉儲中平衡人工智慧和人類專業知識的重要性，以確保數據的完整性、可靠性和道德標準。

Abstract

GREI 數據倉儲人工智慧分類法

本文由參與美國國家衛生研究院 (NIH) 資助的「通才倉儲生態系統倡議」(GREI) 計畫的倉儲機構人員撰寫，旨在探討人工智慧在數據倉儲管理中的作用。

分類法的需求

數據倉儲需要一個結構化的框架來制定策略、促進討論，並有效應對人工智慧整合帶來的機遇和挑戰。GREI 數據倉儲人工智慧分類法應運而生，它系統地分類了人工智慧在數據倉儲操作中可以扮演的不同角色，並為參與者提供了一個共同的語言和參考點，促進了關於人工智慧工作流程整合的有效溝通。

七大應用領域

該分類法概述了人工智慧在數據倉儲管理中的七個主要應用領域：

1. 獲取: 從各種來源（包括研究人員、感測器和外部數據集）高效地收集、收集和提取數據和元數據。
2. 驗證: 確保數據和元數據的質量、準確性和完整性，以保持其可靠性和可信度。
3. 組織: 對數據和元數據進行分類、構建和編目，以便於檢索、分析和共享。
4. 增強: 使用元數據、註釋或標準化格式豐富和擴充數據和元數據，以提高其效用和互操作性。
5. 分析: 利用人工智慧驅動的分析來發現數據和元數據中的洞察力、模式和趨勢，幫助研究人員和決策者。
6. 共享: 促進數據和元數據在倉儲內部和外部的發現、訪問和分發，促進協作和知識傳播。
7. 支援: 為數據和元數據的使用者（包括提交數據的使用者、使用數據的使用者和倉儲工作人員）提供建議並回答問題。

平衡人工智慧與人類專業知識

雖然人工智慧可以快速、準確地處理大規模數據處理任務，但人工監督對於確保這些過程符合道德標準並滿足研究社群的細微需求仍然至關重要。在數據倉儲中，人工智慧驅動的自動化與人工干預之間的平衡必須得到精心管理。

文章建議實施分層的人工智慧自動化級別，根據任務的複雜性和錯誤的潛在影響來匹配自動化程度：

• 無自動化: 完全由人類專家處理任務，適用於高度專業化或敏感的數據。
• 100% 確定性的自動化: 人工智慧處理結果高度可預測的任務，例如將元數據格式化為標準化模式。
• 人工智慧輔助，人工審查每個變更: 人工智慧提出需要人工批准的操作，確保任何人工智慧驅動的修改都符合要求的標準。
• 人工智慧輔助，人工審查部分變更: 在不太關鍵的任務中，人工可能只審查人工智慧驅動變更的樣本，以確保質量，同時受益於自動化的效率。
• 完全自主的人工智慧: 對於常規的、低風險的任務，人工智慧獨立運作，使人類專家能夠專注於更複雜的問題。

信任與透明度

隨著人工智慧越來越融入數據倉儲工作流程，信任仍然是一個至關重要的因素。為了建立和維護信任，必須遵守監管框架，例如美國科學和技術政策辦公室 (OSTP) 制定的「聯邦科學誠信政策和實踐框架」。

文章提出了三項建議，以促進在通用資料庫中使用人工智慧時的信任和透明度：

1. 制定平衡的人工智慧治理和管理政策，並考慮到可能影響人工智慧使用和潛在數據傳輸的不同學科和國際倫理/法律規範（例如，GDPR 與 HIPAA）。
2. 制定與人工智慧使用相關的實務守則，並為使用者提供指引（例如，標記人工智慧生成/處理的內容，識別人工智慧的參與程度和局限性）。
3. 展開工作以預測各種人工智慧應用程式如何使用（和濫用）內容，以提供充分的免責聲明（以及在需要時進行限制）。

結論

人工智慧有可能徹底改變數據倉儲管理，提高效率、數據質量和可訪問性。通過採用 GREI 數據倉儲人工智慧分類法，並採用結合人工智慧和人類專業知識的平衡方法，更廣泛的數據倉儲社群可以充分利用人工智慧的潛力，同時保持數據完整性和道德標準。

Stats

Quotes

Key Insights Distilled From

GREI Data Repository AI Taxonomy

by John Chodack... at arxiv.org 11-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.08054.pdf

Deeper Inquiries

隨著人工智慧技術的進步，如何持續更新和完善 GREI 數據倉儲人工智慧分類法，以應對新的挑戰和機遇？

為了應對人工智慧技術的快速發展，GREI 數據倉儲人工智慧分類法需要不斷更新和完善，才能有效地應對新的挑戰和機遇。以下是一些具體的策略：
1. 持續追蹤人工智慧領域的最新進展:

密切關注人工智慧領域的學術研究、技術發展和應用趨勢。 這可以通過閱讀相關期刊、參加學術會議、參與線上論壇和社群等方式實現。
特別關注那些與數據倉儲管理相關的新興技術和方法， 例如聯邦學習、強化學習、圖神經網路等，以及它們在數據獲取、驗證、組織、增強、分析、共享和支持等方面的應用潛力。
2. 定期評估和修訂分類法:

建立一個由領域專家、數據倉儲管理人員和人工智慧技術人員組成的委員會， 負責定期評估分類法的適用性和完整性。
根據人工智慧技術的發展和數據倉儲管理的新需求， 對分類法的結構、定義、範疇和案例進行必要的修訂和補充。
建立一個公開透明的機制， 讓更廣泛的利益相關者參與到分類法的修訂和完善過程中來。
3. 加強與其他相關分類法和標準的協同:

積極參與數據管理和人工智慧領域的標準化工作， 與其他相關的分類法和標準保持一致性和互操作性。
參考其他領域的最佳實踐和經驗教訓， 不斷完善 GREI 數據倉儲人工智慧分類法。
4. 推廣和應用更新後的分類法:

通過舉辦研討會、發佈指南、開發線上資源等方式， 向數據倉儲管理人員和研究人員推廣更新後的分類法。
鼓勵數據倉儲管理系統開發者和服務提供商， 將分類法融入到他們的產品和服務中。
通過持續更新和完善，GREI 數據倉儲人工智慧分類法可以作為一個重要的參考框架，幫助數據倉儲管理人員更好地理解和應用人工智慧技術，提高數據管理的效率和質量，促進科學研究的進步。

在數據倉儲中過度依賴人工智慧是否會導致數據的多樣性和豐富性下降，以及如何避免這種情況的發生？

過度依賴人工智慧確實可能導致數據倉儲中數據多樣性和豐富性下降，主要體現在以下幾個方面：

數據偏差放大: 人工智慧算法通常基於歷史數據訓練，如果訓練數據本身存在偏差，算法可能會放大這些偏差，導致數據倉儲中的數據缺乏代表性，無法反映真實世界的情況。
過度標準化: 為了方便人工智慧處理，數據倉儲可能會傾向於採用統一的數據格式和標準，這可能會導致一些非標準化、但具有潛在價值的數據被排除在外。
創新性不足: 過度依賴人工智慧進行數據分析，可能會限制研究人員的創新思維，導致他們忽視一些潛在的新發現。
為了避免數據多樣性和豐富性下降，可以採取以下措施：

確保訓練數據的多樣性: 在訓練人工智慧算法時，應盡可能使用來自不同來源、不同類型、不同時間段的數據，並對數據進行平衡處理，以減少數據偏差。
保留原始數據: 數據倉儲應盡可能保留原始數據，而不是僅僅保存經過人工智慧處理後的數據，以便研究人員可以根據需要訪問和分析原始數據。
鼓勵人工審核和驗證: 人工智慧的分析結果應經過人工審核和驗證，特別是在涉及到重要決策時，以避免算法偏差和錯誤導致的負面影響。
探索新的數據分析方法: 除了人工智慧之外，還應鼓勵研究人員探索和使用其他數據分析方法，例如統計分析、網絡分析、可視化分析等，以從不同角度挖掘數據的價值。
建立人機協作機制: 數據倉儲的管理和應用應建立人機協作機制，充分發揮人工智慧的效率優勢和人類的智慧優勢，共同促進數據的價值發揮。
總之，在數據倉儲中應用人工智慧需要谨慎，避免過度依賴，要將人工智慧作為一種工具，與其他方法和人類智慧相結合，才能更好地發揮數據的價值，促進科學研究的發展。

人工智慧在數據倉儲管理中的應用如何促進科學研究的開放性和協作性，並最終推動知識的進步？

人工智慧在數據倉儲管理中的應用，可以通過以下幾個方面促進科學研究的開放性和協作性，進而推動知識的進步：
1. 提高數據可發現性和可訪問性:

智能搜索和推薦: 人工智慧可以分析海量數據，理解數據之間的關聯，為研究人員提供更精準的數據搜索結果和個性化的數據推薦，幫助他們快速找到所需數據。
自動化元數據生成和標註: 人工智慧可以自動化提取數據中的關鍵信息，生成元數據並進行標註，提高數據的可理解性和可搜索性，降低數據使用的門檻。
多語言支持和翻譯: 人工智慧可以翻譯不同語言的數據和元數據，打破語言障礙，促進跨國界、跨學科的數據共享和合作。
2. 促進數據的互操作性和可重用性:

數據標準化和格式轉換: 人工智慧可以自動識別和轉換不同的數據格式，將數據轉換為統一的標準，提高數據的互操作性和可比性。
數據鏈接和知識圖譜構建: 人工智慧可以識別數據之間的關聯，將不同來源、不同類型的數據鏈接起來，構建知識圖譜，幫助研究人員發現數據背後的隱藏聯繫。
數據版本控制和溯源: 人工智慧可以追蹤數據的來源、處理過程和修改歷史，確保數據的透明度和可信度，方便研究人員理解和使用數據。
3. 加速數據分析和知識發現:

自動化數據清洗和預處理: 人工智慧可以自動識別和處理數據中的錯誤、缺失和不一致，提高數據質量，為數據分析奠定基礎。
數據挖掘和模式識別: 人工智慧可以從海量數據中挖掘隱藏的模式、趨勢和異常，幫助研究人員發現新的知識和洞察。
可視化分析和交互式探索: 人工智慧可以將數據分析結果以圖表、圖像等可視化的方式呈現，並支持用戶進行交互式探索，幫助他們更好地理解數據。
4. 促進研究合作和資源共享:

智能匹配和推薦合作夥伴: 人工智慧可以根據研究人員的研究興趣、專業領域和數據需求，為他們推薦潛在的合作夥伴，促進跨學科、跨機構的合作研究。
構建虛擬研究環境: 人工智慧可以幫助構建虛擬研究環境，為研究人員提供數據存储、分析、可視化等工具和服務，促進他們在線上進行協作研究。
促進研究成果的共享和傳播: 人工智慧可以幫助研究人員自動生成論文摘要、數據引用等信息，促進研究成果的快速共享和傳播。
總之，人工智慧在數據倉儲管理中的應用，可以有效提高數據的可發現性、可訪問性、互操作性和可重用性，加速數據分析和知識發現，促進研究合作和資源共享，為科學研究的開放性和協作性提供強有力的支持，最終推動知識的進步。