合成數據會阻礙生成AI的進步還是被證明是必不可少的突破？

理解合成數據：AI及更廣泛領域的遊戲改變者

隨著生成式AI的出現，我們對合成圖像和文本已不陌生。但你聽說過合成數據嗎？正如其名，這是人為創建的數據，用以代替真實數據。這一創新工具正在醫療、金融、汽車產業，特別是人工智慧領域掀起波瀾。

在數位時代，合成數據的重要性在South by Southwest (SXSW)的一場名為“模擬數據對AI及未來的影響”的AI會議中得到凸顯。這場會議深入探討了合成數據如何增強生成式AI，同時也討論了潛在的陷阱。

該小組包括來自NVIDIA的Mike Hollinger、Typeform的Oji Udezue以及德州州立大學的Tahir Ekin等專家。他們對這項技術普遍持樂觀看法。Udezue表示：“對我們來說，[合成數據]使我們能以更低的成本和更高的品質打造正確的產品——這是至高無上的目標，”強調了其價值。

合成數據的優勢

合成數據提供了一種模擬現實場景的方法，當收集真實數據過於昂貴、耗時或涉及隱私問題（特別是敏感的金融數據）時尤其有用。近年來，其受歡迎程度激增，這得益於其在訓練和優化AI及機器學習模型中的關鍵作用，這在這些技術快速演進的背景下至關重要。

Hollinger解釋道：“在ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeek或任何這些模型中，其訓練數據中很可能包含一個合成生成步驟。”此過程涉及使用合成數據來增強和多樣化訓練材料，從而實現更穩健的模型訓練。

合成數據對AI模型尤其有益，因為它們需要大量、多樣化且高品質的數據集進行有效訓練。這些數據集很難獲得，特別是對於非公開來源的特定或專有數據集。Gartner最近的一份報告將合成數據列為2025年的頂尖趨勢，建議使用它來填補洞察力的空白或取代敏感數據以增強隱私。

合成數據的風險

生成合成數據涉及使用複雜演算法來模擬真實數據的模式和結構。然而，就像任何AI輸出一樣，存在偏差風險，可能顯著影響結果。Hollinger以會議當天為例，該日因日光節約時間而有23小時。如果合成數據集包含受此類時間變化影響的一天，可能會影響模型的準確性。

確保合成數據植根於現實場景至關重要，以避免這些差異並保持準確性。然而，Udezue指出了一個挑戰：“人類以不可預測的方式不可預測。你如何為80億人的變異進行預測？”

除了技術問題外，建立對合成數據的信任是一個重大障礙。透過模型卡等方式，確保生成、驗證和使用過程的透明度至關重要。Ekin提出了一個相關問題：“從用戶的角度來看，信任問題——我們在使用這些AI工具，但你對於一輛未在道路上測試、僅用模擬數據測試的自動駕駛汽車有何感受？”

展望未來：合成數據的未來

儘管存在這些挑戰，小組對合成數據在AI及其他領域未來的角色表示樂觀。Udezue總結道：“模擬數據若使用得當，將提升科學、軟體和產業，但我們必須正確管理治理和透明度，否則無法充分發揮其潛力，”他強調了適當管理和公開透明的必要性，以真正挖掘其潛能。