随着人工智能的不断进步，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称GenAI）技术在多个领域得到了广泛应用，而如何利用这类技术进行科学推断成为学界和业界关注的焦点。GenAI驱动推断（GenAI-Powered Inference，简称GPI）作为一种全新的统计框架，首创性地将生成模型用于因果推断和预测分析，特别是在处理复杂的非结构化数据时，展现出强大而独特的优势。传统的统计方法多依赖结构化数据，对于文本、图像等形式的非结构化数据往往难以高效提取有效信息。GPI则通过利用开放的GenAI模型，如大型语言模型和扩散模型，自动生成并提取这些数据的低维表示，同时保证所提取的特征能够准确反映数据的潜在结构。这不仅提升了数据分析的准确性，也使得因果推断和预测效果的估计具备更高的可靠性。令人瞩目的是，GPI在使用生成模型时无需进行传统的繁琐微调操作，这大大降低了技术门槛和计算成本，促进了技术的普及和应用范围的拓展。
此外，GPI框架通过机器学习方法对抽取的低维特征进行深入分析，配合统计技术精确量化推断过程中的不确定性，提供科学决策的重要依据。GPI的多样性和灵活性体现在多个实际案例中。其能够有效分析中国社交媒体的内容审查机制，从大量文本数据中挖掘出政治或社会敏感话题对信息传播的影响；同时，运用于选举研究，评估候选人面部形象特征对选民行为的潜在影响，揭示视觉信息在政治传播中的重要作用；在政治言论的说服力评估中，GPI通过分析语言风格和表达方式，为理解公共舆论的形成提供科学支持。技术层面，GPI依托开放源码软件包支持，使研究人员和开发者能够快速上手，促进科研合作和学术交流。在开放获取的科学环境中，GPI推动了跨学科融合，助力社会科学、计算机科学以及统计学的共同进步。前瞻来看，随着生成式模型的持续突破和算力的提升，GPI将更好地应对海量多模态数据的复杂挑战，为预测准确率和因果关系解释能力注入新的活力。
利用这一框架，行业应用如市场分析、公共政策评估、社交媒体监测、舆情分析等都将获得革新，实现数据智能化转型。总体而言，GenAI驱动推断以其技术创新与应用价值的结合，正在开启科学研究与社会治理的新篇章。它不仅为处理海量非结构化数据提供了理想解决方案，更为未来人工智能辅助决策奠定了坚实基础。面对数据泛滥与信息复杂交织的现实，GPI的出现彰显了人工智能深入人类思维与社会实践的重要路径，从而推动更加开放、透明与智能的科学探索环境。未来，紧跟GPI发展趋势，融合更多跨领域技术，将促进推断技术不断进阶，从而引领新时代的数据驱动创新浪潮。
