합성 데이터는 생성 AI의 진행 상황을 방해 할 것인가, 아니면 필수적인 혁신적인 것으로 판명됩니까?

합성 데이터 이해 : AI 이상의 게임 체인저

생성 AI의 출현으로 우리는 합성 이미지와 텍스트에 대한 낯선 사람이 아닙니다. 그러나 합성 데이터에 대해 들어 보셨습니까? 이름에서 알 수 있듯이 실제 데이터를 위해 인위적으로 만들어진 데이터입니다. 이 혁신적인 도구는 의료, 금융, 자동차 산업, 특히 인공 지능 영역에서 파도를 만들고 있습니다.

디지털 시대의 합성 데이터의 중요성은 "AI와 미래에 대한 시뮬레이션 된 데이터의 영향"이라는 AI 세션에서 사우스 웨스트 (SXSW)에 의해 South에 의해 강조되었습니다. 이 세션은 합성 데이터가 생성 AI를 향상시키는 동시에 잠재적 인 함정을 다루는 방법에 대해 탐구했습니다.

이 패널에는 Nvidia의 Mike Hollinger, Typeform의 Oji Udezue 및 Texas State University의 Tahir Ekin과 같은 전문가가 소개되었습니다. 그들은 기술에 대한 일반적으로 낙관적 인 견해를 공유했습니다. Udezue는 "우리에게 [합성 데이터]는 옳은 일을 더 저렴하고 더 잘 구축 할 수있는 능력을 제공합니다. 이는 성배 인 성배입니다."

합성 데이터의 장점

합성 데이터는 실제 데이터 수집이 너무 비싸거나 시간이 많이 걸리거나 특히 민감한 재무 데이터를 통해 개인 정보 보호 문제를 제기 할 수있는 실제 시나리오를 모방하는 방법을 제공합니다. AI 및 기계 학습 모델을 훈련시키고 정제하는 데있어 중추적 인 역할 덕분에 최근 인기가 급증했습니다.이 기술은 빠르게 발전함에 따라 필수적입니다.

Hollinger는“Chatgpt와 함께 Gemini와 함께 Claude와 함께 Deepseek, 이러한 모델 중 하나가있는 모델의 훈련 데이터 내부는 합성 생성 단계 일 가능성이 높습니다. 이 과정에는 합성 데이터를 사용하여 훈련 자료를 향상시키고 변경하여보다 강력한 모델 교육을 제공합니다.

합성 데이터는 효과적인 교육을 위해 광대하고 다양하며 고품질 데이터 세트가 필요하기 때문에 AI 모델에 특히 유리합니다. 이들은 특히 공개 출처를 통해 사용할 수없는 틈새 시장 또는 독점 데이터 세트의 경우에 이루어지기가 어려울 수 있습니다. 최근 Gartner 보고서는 합성 데이터를 2025 년 최고의 트렌드로 지명하여 통찰력의 격차를 메우거나 민감한 데이터를 대체하여 개인 정보를 향상시키는 데 사용하는 것을 권장했습니다.

합성 데이터와 관련된 위험

합성 데이터를 생성하려면 복잡한 알고리즘을 사용하여 실제 데이터의 패턴과 구조를 모방해야합니다. 그러나 AI 출력과 마찬가지로 결과에 크게 영향을 줄 수있는 편차의 위험이 있습니다. Hollinger는 일광 절약 시간으로 인해 23 시간이 걸렸던 회의 당일의 예제로 이것을 설명했습니다. 합성 데이터 세트에 그러한 시간 변경의 영향을받는 하루가 포함 된 경우 모델의 정확도를 왜곡 할 수 있습니다.

합성 데이터가 실제 시나리오에 기반을 두는 것은 이러한 불일치를 피하고 정확성을 유지하는 데 중요합니다. 그러나 Udezue는 다음과 같이 지적했습니다. "인간은 예측할 수없는 방식으로 예측할 수 없습니다. 80 억 명의 사람들의 변형을 어떻게 예측합니까?"

기술적 인 문제 외에도 주요 장애물은 합성 데이터에 대한 신뢰를 구축하는 것입니다. 모델 카드를 통해 생성, 검증 및 사용 방법에 대한 투명성이 필수적입니다. Ekin은 적절한 질문을 제기했습니다. "신뢰 측면-사용자의 관점에서 우리는 이러한 AI 도구를 사용하고 있지만 도로에서 테스트되지 않았지만 시뮬레이션 된 데이터를 사용하여 테스트 한 자율 주행 차에 어떻게 들어가는 느낌이 있습니까?"

미래를 살펴보면 : 합성 데이터를 통한 미래

이러한 과제에도 불구하고 패널은 AI 및 기타 부문의 미래에서 합성 데이터의 역할에 대한 낙관론을 표현했습니다. Udezue는 "올바르게 사용될 때 과학을 높이고, 과학을 높이고, 소프트웨어를 높이거나, 업계를 향상시킬 것이지만, 거버넌스와 투명성을 올바르게 얻을 수 있거나, 올바르게 이용할 수 없을 것"이라고 Udezue는 결론을 내렸다.