Dữ liệu tổng hợp sẽ cản trở tiến trình của AI phát triển hoặc chứng minh là bước đột phá thiết yếu?

Hiểu dữ liệu tổng hợp: một người thay đổi trò chơi trong AI và hơn thế nữa

Với sự ra đời của AI thế hệ, chúng ta không xa lạ gì với hình ảnh và văn bản tổng hợp. Nhưng bạn đã nghe về dữ liệu tổng hợp? Đúng như tên gọi, dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo để biết dữ liệu thực. Công cụ sáng tạo này đang tạo nên làn sóng trong chăm sóc sức khỏe, tài chính, ngành công nghiệp ô tô và đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Tầm quan trọng của dữ liệu tổng hợp trong kỷ nguyên kỹ thuật số của chúng tôi đã được đánh dấu tại South bởi Southwest (SXSW) trong một phiên AI có tên là "Tác động của dữ liệu mô phỏng đến AI và tương lai". Phiên này đi sâu vào cách dữ liệu tổng hợp có thể tăng cường AI chung trong khi cũng giải quyết các cạm bẫy tiềm năng.

Bảng điều khiển có sự tham gia của các chuyên gia như Mike Hollinger từ Nvidia, Oji Udezue từ typeform và Tahir Ekin từ Đại học bang Texas. Họ đã chia sẻ một quan điểm nói chung lạc quan về công nghệ. "Đối với chúng tôi, nó [dữ liệu tổng hợp] làm cho khả năng của chúng tôi xây dựng đúng thứ rẻ hơn và tốt hơn - đó là một chén thánh," Udezue nhận xét, nhấn mạnh giá trị của nó.

Những lợi thế của dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp cung cấp một cách để bắt chước các kịch bản trong thế giới thực trong đó việc thu thập dữ liệu thực tế có thể quá tốn kém, tốn thời gian hoặc nêu các vấn đề về quyền riêng tư, đặc biệt là với dữ liệu tài chính nhạy cảm. Sự phổ biến của nó đã tăng vọt gần đây, nhờ vai trò quan trọng của nó trong việc đào tạo và tinh chỉnh các mô hình AI và máy học, điều này rất quan trọng khi các công nghệ này nhanh chóng phát triển.

"Với Chatgpt, với Song Tử, với Claude, với Deepseek, với bất kỳ mô hình nào trong số này, bên trong dữ liệu đào tạo của mô hình đó rất có thể là một bước tạo tổng hợp", Hollinger giải thích. Quá trình này liên quan đến việc sử dụng dữ liệu tổng hợp để tăng cường và thay đổi tài liệu đào tạo, cho phép đào tạo mô hình mạnh mẽ hơn.

Dữ liệu tổng hợp đặc biệt có lợi cho các mô hình AI vì chúng cần các bộ dữ liệu rộng lớn, đa dạng và chất lượng cao để đào tạo hiệu quả. Những điều này có thể khó có thể đến, đặc biệt là đối với các bộ dữ liệu thích hợp hoặc độc quyền không có sẵn thông qua các nguồn công cộng. Một báo cáo Gartner gần đây có tên Dữ liệu tổng hợp là xu hướng hàng đầu cho năm 2025, khuyến nghị sử dụng nó để lấp đầy các khoảng trống trong hiểu biết hoặc thay thế dữ liệu nhạy cảm để tăng cường quyền riêng tư.

Những rủi ro liên quan đến dữ liệu tổng hợp

Tạo dữ liệu tổng hợp liên quan đến việc sử dụng các thuật toán phức tạp để bắt chước các mẫu và cấu trúc của dữ liệu thực. Tuy nhiên, giống như bất kỳ đầu ra AI nào, có nguy cơ sai lệch có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả. Hollinger minh họa điều này với một ví dụ từ ngày hội nghị, có 23 giờ do thời gian tiết kiệm ánh sáng ban ngày. Nếu một bộ dữ liệu tổng hợp bao gồm một ngày bị ảnh hưởng bởi những thay đổi thời gian như vậy, nó có thể làm lệch độ chính xác của mô hình.

Đảm bảo dữ liệu tổng hợp vẫn còn dựa trên các kịch bản trong thế giới thực là rất quan trọng để tránh những khác biệt này và duy trì độ chính xác. Tuy nhiên, Udezue đã chỉ ra thách thức: "Con người không thể đoán trước theo những cách không thể đoán trước. Làm thế nào để bạn dự đoán sự thay đổi của 8 tỷ người?"

Ngoài các vấn đề kỹ thuật, một trở ngại lớn là xây dựng niềm tin vào dữ liệu tổng hợp. Tính minh bạch trong cách nó được tạo, xác thực và sử dụng, có lẽ thông qua các thẻ mô hình, là điều cần thiết. Ekin đã đặt ra một câu hỏi thích hợp: "Khía cạnh tin cậy-từ góc độ người dùng, chúng tôi đang sử dụng các công cụ AI này, nhưng bạn cảm thấy thế nào vào một chiếc xe tự lái không được thử nghiệm trên đường nhưng chỉ được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu mô phỏng?"

Nhìn về phía trước: Tương lai với dữ liệu tổng hợp

Bất chấp những thách thức này, hội thảo đã bày tỏ sự lạc quan về vai trò của dữ liệu tổng hợp trong tương lai của AI và các lĩnh vực khác. "Dữ liệu mô phỏng, khi được sử dụng chính xác, sẽ nâng cao khoa học, sẽ nâng cao phần mềm, sẽ nâng cao ngành công nghiệp, nhưng những gì chúng ta phải có được sự quản trị và minh bạch đúng đắn, hoặc chúng ta sẽ không thể tận dụng nó đúng cách", Udezue kết luận, nhấn mạnh sự cần thiết phải quản lý và cởi mở thực sự.