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

Понимание синтетических данных: революция в AI и за её пределами

С появлением генеративного AI мы не чужды синтетическим изображениям и текстам. Но слышали ли вы о синтетических данных? Как следует из названия, это данные, созданные искусственно для замены реальных данных. Этот инновационный инструмент вызывает волну изменений в здравоохранении, финансах, автомобильной промышленности и, особенно, в области искусственного интеллекта.

Важность синтетических данных в нашу цифровую эпоху была подчеркнута на South by Southwest (SXSW) во время сессии по AI, названной «Влияние симулированных данных на AI и будущее». Эта сессия углубилась в то, как синтетические данные могут улучшить генеративный AI, а также рассмотрела потенциальные подводные камни.

В панели участвовали эксперты, такие как Майк Холлингер из NVIDIA, Ожи Удезуэ из Typeform и Тахир Экин из Техасского государственного университета. Они выразили в целом оптимистичный взгляд на технологию. «Для нас [синтетические данные] делают нашу способность создавать правильные вещи дешевле и лучше — это своего рода святой Грааль», — отметил Удезуэ, подчеркивая их ценность.

Преимущества синтетических данных

Синтетические данные предлагают способ имитации реальных сценариев, где сбор фактических данных может быть слишком дорогим, трудоёмким или вызывать проблемы с конфиденциальностью, особенно с чувствительными финансовыми данными. Их популярность в последнее время резко возросла благодаря ключевой роли в обучении и совершенствовании моделей AI и машинного обучения, что крайне важно, поскольку эти технологии быстро развиваются.

«С ChatGPT, с Gemini, с Claude, с DeepSeek, с любыми из этих моделей, внутри данных для обучения модели, скорее всего, есть этап синтетической генерации», — объяснил Холлингер. Этот процесс включает использование синтетических данных для улучшения и разнообразия обучающего материала, что позволяет проводить более надёжное обучение модели.

Синтетические данные особенно полезны для моделей AI, поскольку им требуются обширные, разнообразные и высококачественные наборы данных для эффективного обучения. Такие данные бывает трудно получить, особенно для нишевых или проприетарных наборов данных, недоступных через публичные источники. Недавний отчёт Gartner назвал синтетические данные одной из главных тенденций 2025 года, рекомендуя использовать их для заполнения пробелов в аналитике или замены чувствительных данных для повышения конфиденциальности.

Риски, связанные с синтетическими данными

Генерация синтетических данных включает использование сложных алгоритмов для имитации структур и закономерностей реальных данных. Однако, как и любой результат AI, существует риск отклонений, которые могут существенно повлиять на результаты. Холлингер проиллюстрировал это примером с конференционного дня, который имел 23 часа из-за перехода на летнее время. Если синтетический набор данных включал день, затронутый такими временными изменениями, это могло бы исказить точность модели.

Обеспечение того, чтобы синтетические данные оставались привязанными к реальным сценариям, крайне важно для избежания этих расхождений и сохранения точности. Тем не менее, Удезуэ указал на проблему: «Люди непредсказуемы непредсказуемым образом. Как предсказать вариации для 8 миллиардов человек?»

Помимо технических проблем, основным препятствием является создание доверия к синтетическим данным. Прозрачность в том, как они генерируются, проверяются и используются, возможно, через карты моделей, имеет решающее значение. Экин задал важный вопрос: «Аспект доверия — с точки зрения пользователя, мы используем эти инструменты AI, но как вы чувствуете себя, садясь в беспилотный автомобиль, который не тестировался на дороге, а был протестирован только с использованием симулированных данных?»

Взгляд в будущее: будущее с синтетическими данными

Несмотря на эти вызовы, панель выразила оптимизм относительно роли синтетических данных в будущем AI и других секторов. «Симулированные данные, при правильном использовании, поднимут науку, программное обеспечение, промышленность, но мы должны правильно организовать управление и прозрачность, иначе мы не сможем в полной мере воспользоваться их потенциалом», — заключил Удезуэ, подчеркивая необходимость надлежащего управления и открытости для истинного использования их возможностей.