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

सिंथेटिक डेटा को समझना: एआई और उससे परे एक गेम चेंजर

जेनेरिक एआई के आगमन के साथ, हम सिंथेटिक छवियों और पाठ के लिए कोई अजनबी नहीं हैं। लेकिन क्या आपने सिंथेटिक डेटा के बारे में सुना है? जैसा कि नाम से पता चलता है, यह डेटा है जो कृत्रिम रूप से वास्तविक डेटा के लिए खड़े होने के लिए बनाया गया है। यह अभिनव उपकरण स्वास्थ्य सेवा, वित्त, मोटर वाहन उद्योग और विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दायरे में लहरें बना रहा है।

हमारे डिजिटल युग में सिंथेटिक डेटा का महत्व दक्षिण पश्चिम (SXSW) द्वारा दक्षिण में एक एआई सत्र के दौरान "एआई और भविष्य पर सिम्युलेटेड डेटा का प्रभाव" नामक एक सत्र के दौरान उजागर किया गया था। यह सत्र इस बात पर निर्भर करता है कि कैसे सिंथेटिक डेटा संभावित नुकसान को संबोधित करते हुए जनरेटिव एआई को बढ़ा सकता है।

पैनल में Nvidia से माइक होलिंगर, टाइपफॉर्म से ओजी उडेज़्यू और टेक्सास स्टेट यूनिवर्सिटी से ताहिर इकिन जैसे विशेषज्ञों को दिखाया गया। उन्होंने प्रौद्योगिकी पर आम तौर पर आशावादी दृष्टिकोण साझा किया। "हमारे लिए, यह [सिंथेटिक डेटा] सही चीज़ बनाने की हमारी क्षमता को सस्ता और बेहतर बनाता है - जो एक पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती है," उडेज़्यू ने टिप्पणी की, इसके मूल्य पर जोर देते हुए।

सिंथेटिक डेटा के फायदे

सिंथेटिक डेटा वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की नकल करने का एक तरीका प्रदान करता है जहां वास्तविक डेटा एकत्र करना बहुत महंगा हो सकता है, समय लेने वाला, या गोपनीयता के मुद्दों को बढ़ाता है, विशेष रूप से संवेदनशील वित्तीय डेटा के साथ। इसकी लोकप्रियता हाल ही में बढ़ी है, एआई और मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण और परिष्कृत करने में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका के लिए धन्यवाद, जो महत्वपूर्ण है क्योंकि इन तकनीकों में तेजी से विकसित होता है।

हॉलिंगर ने बताया, "चैट के साथ, मिथुन के साथ, क्लाउड के साथ, डीपसेक के साथ, इनमें से किसी भी मॉडल के साथ, उस मॉडल के प्रशिक्षण डेटा के अंदर एक सिंथेटिक पीढ़ी के कदम की संभावना है।" इस प्रक्रिया में प्रशिक्षण सामग्री को बढ़ाने और भिन्न करने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग करना शामिल है, जिससे अधिक मजबूत मॉडल प्रशिक्षण की अनुमति मिलती है।

सिंथेटिक डेटा एआई मॉडल के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है क्योंकि उन्हें प्रभावी प्रशिक्षण के लिए विशाल, विविध और उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है। ये विशेष रूप से आला या मालिकाना डेटासेट के लिए सार्वजनिक स्रोतों के माध्यम से उपलब्ध नहीं होने के लिए मुश्किल हो सकता है। एक हालिया गार्टनर रिपोर्ट ने सिंथेटिक डेटा को 2025 के लिए एक शीर्ष प्रवृत्ति के रूप में नामित किया, जिसमें अंतर्दृष्टि में अंतराल को भरने या गोपनीयता बढ़ाने के लिए संवेदनशील डेटा को बदलने के लिए इसके उपयोग की सिफारिश की गई है।

सिंथेटिक डेटा से जुड़े जोखिम

सिंथेटिक डेटा को उत्पन्न करने में वास्तविक डेटा के पैटर्न और संरचनाओं की नकल करने के लिए जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है। हालांकि, किसी भी एआई आउटपुट की तरह, विचलन का जोखिम है जो परिणामों को काफी प्रभावित कर सकता है। हॉलिंगर ने इसे सम्मेलन दिवस से एक उदाहरण के साथ चित्रित किया, जिसमें डेलाइट सेविंग टाइम के कारण 23 घंटे थे। यदि एक सिंथेटिक डेटासेट में ऐसे समय में बदलाव से प्रभावित एक दिन शामिल होता है, तो यह मॉडल की सटीकता को तिरछा कर सकता है।

इन विसंगतियों से बचने और सटीकता बनाए रखने के लिए वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सिंथेटिक डेटा को सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। फिर भी, उडेज़्यू ने चुनौती को इंगित किया: "मनुष्य अप्रत्याशित तरीके से अप्रत्याशित हैं। आप 8 बिलियन लोगों के लिए भिन्नता की भविष्यवाणी कैसे करते हैं?"

तकनीकी मुद्दों से परे, एक प्रमुख बाधा सिंथेटिक डेटा में विश्वास का निर्माण कर रही है। यह कैसे उत्पन्न, मान्य और उपयोग किया जाता है, में पारदर्शिता, शायद मॉडल कार्ड के माध्यम से, आवश्यक है। Ekin ने एक प्रासंगिक प्रश्न उठाया: "ट्रस्ट पहलू-उपयोगकर्ता के नजरिए से, हम इन AI टूल का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन आप एक सेल्फ-ड्राइविंग कार में कैसे महसूस करते हैं जिसे सड़क पर परीक्षण नहीं किया गया था, लेकिन केवल नकली डेटा का उपयोग करके परीक्षण किया गया था?"

आगे देखना: सिंथेटिक डेटा के साथ भविष्य

इन चुनौतियों के बावजूद, पैनल ने एआई और अन्य क्षेत्रों के भविष्य में सिंथेटिक डेटा की भूमिका के बारे में आशावाद व्यक्त किया। "सिम्युलेटेड डेटा, जब सही ढंग से उपयोग किया जाता है, विज्ञान को ऊंचा करेगा, सॉफ्टवेयर को ऊंचा कर देगा, उद्योग को ऊंचा कर देगा, लेकिन हमें शासन और पारदर्शिता को सही तरीके से प्राप्त करना होगा, या हम इसका ठीक से लाभ नहीं उठा पाएंगे," उडेज़्यू ने निष्कर्ष निकाला, उचित प्रबंधन और खुलेपन की आवश्यकता को वास्तव में इसकी क्षमता को उजागर किया।