क्या सिंथेटिक डेटा जनरेटिव एआई की प्रगति में बाधा डालेगा या आवश्यक सफलता साबित होगा?

सिंथेटिक डेटा को समझना: AI और उससे आगे में गेम चेंजर

जेनरेटिव AI के आगमन के साथ, हम सिंथेटिक छवियों और टेक्स्ट से अपरिचित नहीं हैं। लेकिन क्या आपने सिंथेटिक डेटा के बारे में सुना है? जैसा कि नाम से पता चलता है, यह कृत्रिम रूप से बनाया गया डेटा है जो वास्तविक डेटा की जगह लेता है। यह नवाचारी उपकरण स्वास्थ्य सेवा, वित्त, ऑटोमोटिव उद्योग, और विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में लहरें पैदा कर रहा है।

हमारे डिजिटल युग में सिंथेटिक डेटा का महत्व साउथ बाय साउथवेस्ट (SXSW) में एक AI सत्र में उजागर हुआ, जिसका नाम था "सिम्युलेटेड डेटा का AI और भविष्य पर प्रभाव।" इस सत्र में यह बताया गया कि सिंथेटिक डेटा जेनरेटिव AI को कैसे बढ़ा सकता है और साथ ही संभावित कमियों को भी संबोधित किया गया।

पैनल में NVIDIA के माइक होलिंगर, Typeform के ओजी उदेज़ुए, और टेक्सास स्टेट यूनिवर्सिटी के ताहिर एकिन जैसे विशेषज्ञ शामिल थे। उन्होंने इस तकनीक पर सामान्य रूप से आशावादी दृष्टिकोण साझा किया। "हमारे लिए, यह [सिंथेटिक डेटा] हमें सही चीज़ बनाने की क्षमता को सस्ता और बेहतर बनाता है -- जो एक पवित्र लक्ष्य है," उदेज़ुए ने इसकी कीमत को रेखांकित करते हुए कहा।

सिंथेटिक डेटा के लाभ

सिंथेटिक डेटा वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को नकल करने का एक तरीका प्रदान करता है, जहाँ वास्तविक डेटा इकट्ठा करना बहुत महंगा, समय लेने वाला, या गोपनीयता संबंधी मुद्दे उठा सकता है, खासकर संवेदनशील वित्तीय डेटा के साथ। हाल ही में इसकी लोकप्रियता बढ़ी है, क्योंकि यह AI और मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित करने और परिष्कृत करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो इन तकनीकों के तेज़ी से विकसित होने के लिए महत्वपूर्ण है।

"ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, या इनमें से किसी भी मॉडल के साथ, उस मॉडल के प्रशिक्षण डेटा में सबसे अधिक संभावना है कि एक सिंथेटिक जनरेशन स्टेप शामिल है," होलिंगर ने समझाया। इस प्रक्रिया में सिंथेटिक डेटा का उपयोग प्रशिक्षण सामग्री को बढ़ाने और विविधता लाने के लिए किया जाता है, जिससे अधिक मजबूत मॉडल प्रशिक्षण संभव होता है।

सिंथेटिक डेटा विशेष रूप से AI मॉडलों के लिए लाभकारी है क्योंकि उन्हें प्रभावी प्रशिक्षण के लिए विशाल, विविध और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है। ये प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है, विशेष रूप से विशिष्ट या मालिकाना डेटासेट के लिए जो सार्वजनिक स्रोतों के माध्यम से उपलब्ध नहीं हैं। हाल ही के गार्टनर रिपोर्ट ने सिंथेटिक डेटा को 2025 के लिए एक शीर्ष रुझान के रूप में नामित किया, इसे अंतर्दृष्टि में अंतराल भरने या गोपनीयता बढ़ाने के लिए संवेदनशील डेटा को प्रतिस्थापित करने की सिफारिश की।

सिंथेटिक डेटा से जुड़े जोखिम

सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने में वास्तविक डेटा के पैटर्न और संरचनाओं को नकल करने के लिए जटिल एल्गोरिदम का उपयोग शामिल है। हालांकि, किसी भी AI आउटपुट की तरह, इसमें विचलन का जोखिम है जो परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। होलिंगर ने सम्मेलन के दिन के एक उदाहरण से इसे समझाया, जिसमें दिन के उजाले की बचत के कारण 23 घंटे थे। यदि एक सिंथेटिक डेटासेट में ऐसे समय परिवर्तनों से प्रभावित दिन शामिल हो, तो यह मॉडल की सटीकता को तिरछा कर सकता है।

सिंथेटिक डेटा को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में आधारित रखना महत्वपूर्ण है ताकि इन विसंगतियों से बचा जा सके और सटीकता बनी रहे। फिर भी, उदेज़ुए ने चुनौती को बताया: "मनुष्य अप्रत्याशित तरीकों से अप्रत्याशित हैं। आप 8 अरब लोगों के लिए विविधता की भविष्यवाणी कैसे करते हैं?"

तकनीकी मुद्दों के अलावा, एक प्रमुख बाधा सिंथेटिक डेटा में विश्वास बनाने की है। इसके उत्पन्न होने, सत्यापन और उपयोग के तरीके में पारदर्शिता, शायद मॉडल कार्ड्स के माध्यम से, आवश्यक है। एकिन ने एक महत्वपूर्ण सवाल उठाया: "विश्वास का पहलू -- उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से, हम इन AI उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन सड़क पर परीक्षण न किए गए, केवल सिम्युलेटेड डेटा पर परीक्षण किए गए स्व-चालित कार में बैठने के बारे में आप कैसा महसूस करते हैं?"

आगे देखते हुए: सिंथेटिक डेटा के साथ भविष्य

इन चुनौतियों के बावजूद, पैनल ने AI और अन्य क्षेत्रों में सिंथेटिक डेटा की भविष्य की भूमिका के बारे में आशावाद व्यक्त किया। "सही ढंग से उपयोग किए जाने पर सिम्युलेटेड डेटा विज्ञान को, सॉफ्टवेयर को, उद्योग को ऊंचा उठाएगा, लेकिन हमें शासन और पारदर्शिता को सही करना होगा, अन्यथा हम इसका उचित लाभ नहीं उठा पाएंगे," उदेज़ुए ने निष्कर्ष निकाला, इसकी क्षमता को पूरी तरह से उपयोग करने के लिए उचित प्रबंधन और खुलेपन की आवश्यकता पर बल दिया।