البيانات التركيبية: إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي دقيقة باستخدام النماذج المصنعة

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 4 مايو 2022

ملخص البصيرة

تعمل البيانات الاصطناعية، وهي أداة قوية لها تطبيقات تتراوح من الرعاية الصحية إلى البيع بالتجزئة، على إعادة تشكيل الطريقة التي يتم بها تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتنفيذها. ومن خلال تمكين إنشاء مجموعات بيانات متنوعة ومعقدة دون تعريض المعلومات الحساسة للخطر، تعمل البيانات الاصطناعية على تعزيز الكفاءة عبر الصناعات، والحفاظ على الخصوصية، وخفض التكاليف. ومع ذلك، فإنه يطرح أيضًا تحديات، مثل إساءة الاستخدام المحتملة في إنشاء وسائط خادعة، والمخاوف البيئية المتعلقة باستهلاك الطاقة، والتحولات في ديناميكيات سوق العمل التي تحتاج إلى إدارتها بعناية.

سياق البيانات التركيبية

على مدى عقود ، كانت البيانات التركيبية موجودة في أشكال مختلفة. يمكن العثور عليها في ألعاب الكمبيوتر مثل محاكيات الطيران وفي محاكاة الفيزياء التي تصور كل شيء من الذرات إلى المجرات. الآن ، يتم تطبيق البيانات التركيبية في صناعات مثل الرعاية الصحية لحل تحديات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

لا يزال تقدم الذكاء الاصطناعي يواجه العديد من عقبات التنفيذ. مجموعات البيانات الكبيرة ، على سبيل المثال ، مطلوبة لتقديم نتائج جديرة بالثقة ، وخالية من التحيز ، والالتزام بلوائح خصوصية البيانات الأكثر صرامة. وسط هذه التحديات ، ظهرت البيانات المشروحة التي تم إنشاؤها بواسطة برامج المحاكاة أو البرامج المحوسبة كبديل للبيانات الحقيقية. تعد هذه البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، والمعروفة باسم البيانات التركيبية ، ضرورية لحل مخاوف الخصوصية والقضاء على التحيز لأنها يمكن أن تضمن تنوع البيانات الذي يعكس العالم الفعلي.

يستخدم ممارسون الرعاية الصحية البيانات الاصطناعية، على سبيل المثال، في قطاع الصور الطبية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على سرية المريض. على سبيل المثال، استخدمت شركة الرعاية الافتراضية Curai، 400,000 ألف حالة طبية اصطناعية لتدريب خوارزمية التشخيص. علاوة على ذلك، يستخدم تجار التجزئة مثل Caper عمليات محاكاة ثلاثية الأبعاد لإنشاء مجموعة بيانات تركيبية مكونة من ألف صورة فوتوغرافية من ما يصل إلى خمس لقطات للمنتج. وفقًا لدراسة أجرتها مؤسسة Gartner صدرت في يونيو 3 وركزت على البيانات الاصطناعية، سيتم تصنيع معظم البيانات المستخدمة في تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مصطنع بموجب التشريعات أو المعايير الإحصائية أو عمليات المحاكاة أو وسائل أخرى بحلول عام 2021.

التأثير التخريبي

تساعد البيانات التركيبية في الحفاظ على الخصوصية ومنع انتهاكات البيانات. على سبيل المثال ، قد تقدم مستشفى أو شركة بيانات طبية تركيبية عالية الجودة للمطورين لتدريب نظام تشخيص السرطان القائم على الذكاء الاصطناعي - وهي بيانات معقدة مثل البيانات الواقعية التي يهدف هذا النظام إلى تفسيرها. بهذه الطريقة ، يمتلك المطورون مجموعات بيانات عالية الجودة لاستخدامها عند تصميم النظام وتجميعه ، ولا تتعرض شبكة المستشفى لخطر تعريض البيانات الطبية الحساسة للمرضى للخطر. 

يمكن أن تسمح البيانات التركيبية كذلك لمشتري بيانات الاختبار بالوصول إلى المعلومات بسعر أقل من الخدمات التقليدية. وفقًا لبول والبورسكي ، الذي شارك في تأسيس AI Reverie ، وهي واحدة من أولى شركات البيانات الاصطناعية المخصصة ، يمكن إنشاء صورة واحدة تكلف 6 دولارات من خدمة وضع العلامات بشكل مصطنع مقابل ستة سنتات. على العكس من ذلك ، ستمهد البيانات التركيبية الطريق للبيانات المعززة ، والتي تستلزم إضافة بيانات جديدة إلى مجموعة بيانات موجودة في العالم الحقيقي. يمكن للمطورين تدوير صورة قديمة أو تفتيحها لإنشاء صورة جديدة. 

أخيرًا ، نظرًا لمخاوف الخصوصية والقيود الحكومية ، أصبحت المعلومات الشخصية الموجودة في قاعدة البيانات مشرعة ومعقدة بشكل متزايد ، مما يجعل من الصعب استخدام معلومات العالم الحقيقي لإنشاء برامج ومنصات جديدة. يمكن أن توفر البيانات التركيبية للمطورين حلًا بديلًا لاستبدال البيانات شديدة الحساسية.

تداعيات البيانات التركيبية 

قد تشمل الآثار الأوسع للبيانات الاصطناعية ما يلي:

• التطوير المتسارع لأنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة، سواء من حيث الحجم أو التنوع، التي تعمل على تحسين العمليات في العديد من الصناعات ومجالات الانضباط، مما يؤدي إلى تعزيز الكفاءة في قطاعات مثل الرعاية الصحية والنقل والتمويل.
• تمكين المؤسسات من مشاركة المعلومات بشكل أكثر انفتاحًا وتمكين الفرق من التعاون والعمل بشكل أكثر كفاءة، مما يؤدي إلى بيئة عمل أكثر تماسكًا والقدرة على التعامل مع المشاريع المعقدة بسهولة.
• يتمكن المطورون ومحترفو البيانات من إرسال مجموعات كبيرة من البيانات الاصطناعية عبر البريد الإلكتروني أو حملها على أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بهم، مع العلم بأن البيانات المهمة ليست معرضة للخطر، مما يؤدي إلى ظروف عمل أكثر مرونة وأمانًا.
• انخفاض وتيرة خروقات الأمن السيبراني لقاعدة البيانات، حيث لن تكون هناك حاجة بعد الآن للوصول إلى البيانات الأصلية أو مشاركتها كما هو الحال في كثير من الأحيان، مما يؤدي إلى بيئة رقمية أكثر أمانًا للشركات والأفراد على حدٍ سواء.
• تكتسب الحكومات مزيدًا من الحرية في تنفيذ تشريعات أكثر صرامة لإدارة البيانات دون القلق بشأن إعاقة تطوير الصناعة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى مشهد استخدام البيانات أكثر تنظيمًا وشفافية.
• إمكانية استخدام البيانات الاصطناعية بشكل غير أخلاقي في إنشاء صور مزيفة أو غيرها من الوسائط المتلاعبة، مما يؤدي إلى معلومات مضللة وتآكل الثقة في المحتوى الرقمي.
• ومن المحتمل أن يؤدي التحول في ديناميكيات سوق العمل، مع زيادة الاعتماد على البيانات الاصطناعية، إلى تقليل الحاجة إلى أدوار جمع البيانات، مما يؤدي إلى إزاحة الوظائف في قطاعات معينة.
• التأثير البيئي المحتمل لزيادة الموارد الحسابية اللازمة لتوليد وإدارة البيانات الاصطناعية، مما يؤدي إلى ارتفاع استهلاك الطاقة وما يرتبط بها من مخاوف بيئية.

أسئلة للنظر فيها

• ما هي الصناعات الأخرى التي يمكن أن تستفيد من البيانات التركيبية؟
• ما هي اللوائح التي يجب على الحكومة تنفيذها فيما يتعلق بكيفية إنشاء البيانات التركيبية واستخدامها ونشرها؟