Будут ли синтетические данные препятствовать прогрессу генеративного ИИ или окажутся важным прорывом?

Понимание синтетических данных: правила игры в ИИ и за его пределами

С появлением генеративного ИИ мы не привыкли к синтетическим изображениям и текстам. Но слышали ли вы о синтетических данных? Так же, как следует из названия, именно данные создаются искусственно, чтобы стоять за реальными данными. Этот инновационный инструмент создает волны в области здравоохранения, финансов, автомобильной промышленности, и особенно в сфере искусственного интеллекта.

Важность синтетических данных в нашей цифровой эпохе была выделена на юге юго -западом (SXSW) во время сеанса AI, называемого «Влияние моделируемых данных на ИИ и будущее». Этот сеанс углубился в то, как синтетические данные могут улучшить генеративный ИИ, а также устранение потенциальных ловушек.

На панели участвовали такие эксперты, как Майк Холлингер из Nvidia, Oji Udezue из Typeform и Tahir Ekin из Техасского государственного университета. Они разделили в целом оптимистичный взгляд на технологию. «Для нас это [синтетические данные] способствуют нашей способности строить правильные вещи дешевле и лучше - что является святым Граалем», - отметил Удесуэ, подчеркивая его ценность.

Преимущества синтетических данных

Синтетические данные предлагают способ имитировать реальные сценарии, где сбор реальных данных может быть слишком дорогим, трудоемким или поднять проблемы с конфиденциальностью, особенно с конфиденциальными финансовыми данными. Его популярность недавно взлетела благодаря своей ключевой роли в обучении и уточнении моделей ИИ и машинного обучения, что жизненно важно, поскольку эти технологии быстро развиваются.

«С Chatgpt, с Близнецами, с Клодом, с DeepSeek, с любой из этих моделей, внутри учебных данных этой модели, скорее всего, является шагом синтетической генерации», - пояснил Холлингер. Этот процесс включает в себя использование синтетических данных для улучшения и изменения учебного материала, что позволяет проводить более надежную модельную подготовку.

Синтетические данные особенно полезны для моделей искусственного интеллекта, потому что им нужны обширные, разнообразные и высококачественные наборы данных для эффективного обучения. Это может быть трудно найти, особенно для нишевых или проприетарных наборов данных, недоступных в общественных источниках. Недавний отчет Gartner назвал синтетические данные в качестве высшей тенденции на 2025 год, рекомендующий использовать его для заполнения пробелов в понимании или заменить конфиденциальные данные для повышения конфиденциальности.

Риски, связанные с синтетическими данными

Генерация синтетических данных включает в себя использование сложных алгоритмов для имитации шаблонов и структур реальных данных. Однако, как и любая вывода искусственного интеллекта, существует риск отклонений, которые могут значительно повлиять на результаты. Холлингер проиллюстрировал это примером из дня конференции, в котором было 23 часа из -за дневного времени. Если синтетический набор данных включал в себя день, затронутые такими изменениями, это может исказить точность модели.

Обеспечение синтетических данных остается обоснованным в реальных сценариях, имеет решающее значение, чтобы избежать этих расхождений и поддерживать точность. Тем не менее, Удесуэ указал на вызов: «Люди непредсказуемы в непредсказуемых способах. Как вы предсказываете вариацию для 8 миллиардов человек?»

Помимо технических проблем, основным препятствием является доверие к синтетическим данным. Прозрачность в том, как он сгенерирован, проверен и используется, возможно, через модельные карты, имеет важное значение. Экин поднял уместный вопрос: «Аспект доверия-с точки зрения пользователя, мы используем эти инструменты искусственного интеллекта, но как вы чувствуете, что вы попадаете в автомобиль с самостоятельным вождением, который не был проверен на дороге, но был тестирован только с использованием моделируемых данных?»

Глядя в будущее: будущее с синтетическими данными

Несмотря на эти проблемы, группа выразила оптимизм в отношении роли синтетических данных в будущем ИИ и других секторов. «Моделируемые данные, когда они правильно используются, будут поднимать науку, поднимут программное обеспечение, поднимут отрасль, но то, что мы должны правильно получить управление и прозрачность, или мы не сможем правильно использовать ее», - заключил Удесуэ, подчеркивая необходимость в правильном управлении и открытости, чтобы действительно использовать свой потенциал.