Sintetikong datos: Paghimo sa tukma nga mga sistema sa AI gamit ang mga hinimo nga mga modelo

IMAHE CREDIT:
Kredito sa litrato
iStock

Sintetikong datos: Paghimo sa tukma nga mga sistema sa AI gamit ang mga hinimo nga mga modelo

Sintetikong datos: Paghimo sa tukma nga mga sistema sa AI gamit ang mga hinimo nga mga modelo

Subheading nga teksto
Aron makahimo og tukma nga artipisyal nga paniktik (AI) nga mga modelo, ang simulate nga datos nga gihimo sa usa ka algorithm nakakita sa dugang nga gamit.
    • Author:
    • Ngalan sa tagsulat
      Quantumrun Foresight
    • Hinaot 4, 2022

    Katingbanan sa panabut

    Ang sintetikong datos, usa ka kusgan nga himan nga adunay mga aplikasyon gikan sa pag-atiman sa kahimsog hangtod sa tingi, nagbag-o sa paagi sa paghimo ug pagpatuman sa mga sistema sa AI. Pinaagi sa pagpaarang sa paghimo sa lainlain ug komplikado nga mga datos nga wala mameligro ang sensitibo nga kasayuran, ang sintetikong datos nagpauswag sa kahusayan sa mga industriya, pagpreserbar sa pribasiya, ug pagkunhod sa gasto. Bisan pa, nagpresentar usab kini og mga hagit, sama sa potensyal nga sayop nga paggamit sa paghimo sa malimbongon nga media, mga kabalaka sa kalikopan nga may kalabotan sa pagkonsumo sa enerhiya, ug mga pagbag-o sa dinamika sa merkado sa pamuo nga kinahanglan nga maampingon nga pagdumala.

    Konteksto sa sintetikong datos

    Sulod sa mga dekada, ang sintetikong datos naglungtad sa lainlaing mga porma. Mahimong makit-an kini sa mga dula sa kompyuter sama sa mga flight simulator ug sa mga simulation sa pisika nga naghulagway sa tanan gikan sa mga atomo hangtod sa mga galaksiya. Karon, ang sintetikong datos gipadapat sa sulod sa mga industriya sama sa pag-atiman sa panglawas aron masulbad ang tinuod nga kalibutan nga mga hagit sa AI.

    Ang pag-uswag sa AI nagpadayon sa pagdagan sa daghang mga babag sa pagpatuman. Ang dagkong mga set sa datos, pananglitan, gikinahanglan aron makahatag ug kasaligang mga kaplag, walay bias, ug mosunod sa mas estrikto nga mga regulasyon sa pagkapribado sa datos. Taliwala niini nga mga hagit, ang annotated data nga gihimo sa computerized simulation o mga programa mitumaw isip alternatibo sa tinuod nga datos. Kini nga datos nga gihimo sa AI, nga nailhan nga sintetikong datos, hinungdanon sa pagsulbad sa mga kabalaka sa pagkapribado ug pagwagtang sa pagpihig tungod kay masiguro niini ang pagkalainlain sa datos nga nagpakita sa tinuud nga kalibutan.

    Ang mga practitioner sa pag-atiman sa panglawas naggamit sa sintetikong datos, isip usa ka pananglitan, sulod sa sektor sa medikal nga mga larawan aron sa pagbansay sa mga sistema sa AI samtang nagmintinar sa kompidensyal sa pasyente. Ang virtual nga kompanya sa pag-atiman, Curai, pananglitan, migamit sa 400,000 nga sintetikong medikal nga mga kaso aron mabansay ang usa ka algorithm sa pagdayagnos. Dugang pa, ang mga retailer sama sa Caper naggamit sa 3D simulation aron makahimo og sintetikong dataset sa usa ka libo nga mga litrato gikan sa lima ka mga shot sa produkto. Sumala sa usa ka pagtuon sa Gartner nga gipagawas kaniadtong Hunyo 2021 nga naka-focus sa sintetikong datos, kadaghanan sa mga datos nga gigamit sa pag-uswag sa AI mahimong artipisyal nga gihimo pinaagi sa lehislasyon, mga sukdanan sa istatistika, simulation, o uban pang paagi sa 2030.

    Makasamok nga epekto

    Ang sintetikong datos makatabang sa pagpreserbar sa pribasiya ug sa pagpugong sa mga paglapas sa datos. Pananglitan, ang usa ka ospital o korporasyon mahimong magtanyag sa usa ka developer nga taas nga kalidad nga sintetikong medikal nga datos aron mabansay ang usa ka sistema sa pagdayagnos sa kanser nga nakabase sa AI-data nga ingon ka komplikado sa datos sa tinuud nga kalibutan nga gipasabut sa kini nga sistema nga ihubad. Niining paagiha, ang mga nag-develop adunay kalidad nga mga dataset nga gamiton kung magdesinyo ug mag-compile sa sistema, ug ang network sa ospital dili peligro nga mabutang sa peligro ang sensitibo, pasyente nga medikal nga datos. 

    Ang sintetikong datos mahimo pa nga magtugot sa mga pumapalit sa datos sa pagsulay sa pag-access sa impormasyon sa mas ubos nga presyo kay sa tradisyonal nga mga serbisyo. Matod ni Paul Walborsky, nga kauban nga nagtukod sa AI Reverie, usa sa una nga gipahinungod nga mga negosyo sa sintetikong datos, ang usa ka imahe nga nagkantidad og $6 gikan sa serbisyo sa pag-label mahimong artipisyal nga gihimo sa unom ka sentimo. Sa kasukwahi, ang sintetikong datos maghatag sa dalan alang sa dugang nga datos, nga naglakip sa pagdugang sa bag-ong datos sa usa ka kasamtangan nga tinuod nga kalibutan nga dataset. Mahimong i-rotate o padan-agan sa mga developer ang daan nga imahe aron makahimo og bag-o. 

    Sa kataposan, tungod sa mga kabalaka sa pagkapribado ug mga pagdili sa gobyerno, ang personal nga impormasyon nga anaa sa usa ka database nahimong mas gibalaod ug komplikado, nga naghimo niini nga mas lisud alang sa tinuod nga kalibutan nga impormasyon nga gamiton sa paghimo og bag-ong mga programa ug mga plataporma. Ang sintetikong datos mahimong maghatag sa mga developer og solusyon sa solusyon aron mapulihan ang sensitibo kaayo nga datos.

    Mga implikasyon sa sintetikong datos 

    Ang mas lapad nga mga implikasyon sa sintetikong datos mahimong maglakip sa:

    • Ang paspas nga pag-uswag sa mga bag-ong sistema sa AI, parehas sa sukod ug pagkalainlain, nga nagpauswag sa mga proseso sa daghang mga industriya ug natad sa disiplina, nga nagdala sa pagpauswag sa kahusayan sa mga sektor sama sa pag-atiman sa kahimsog, transportasyon, ug pinansya.
    • Makapahimo sa mga organisasyon sa pagpaambit sa impormasyon nga mas dayag ug sa mga team nga magtinabangay ug molihok nga mas episyente, nga motultol ngadto sa usa ka mas nagkahiusa nga palibot sa trabahoan ug ang abilidad sa pag-atubang sa mga komplikadong proyekto sa kasayon.
    • Ang mga developer ug mga propesyonal sa datos nga makahimo sa pag-email o pagdala sa dagkong mga sintetikong data set sa ilang mga laptop, luwas sa pagkahibalo nga ang kritikal nga datos dili nameligro, nga mosangpot ngadto sa mas flexible ug luwas nga kondisyon sa trabaho.
    • Ang pagkunhod sa frequency sa mga paglapas sa cybersecurity sa database, tungod kay ang tinuod nga datos dili na kinahanglan nga ma-access o ipaambit sa kanunay, nga mosangpot sa usa ka mas luwas nga digital nga palibot alang sa mga negosyo ug indibidwal.
    • Ang mga gobyerno nakakuha ug dugang nga kagawasan sa pagpatuman sa mas estrikto nga balaod sa pagdumala sa datos nga wala mabalaka bahin sa pagbabag sa pag-uswag sa industriya sa mga sistema sa AI, nga mosangput sa usa ka labi nga regulated ug transparent nga talan-awon sa paggamit sa datos.
    • Ang potensyal alang sa sintetikong datos nga magamit nga dili etikal sa paghimo og mga deepfakes o uban pang manipulative nga media, nga mosangpot sa sayop nga impormasyon ug pagkaguba sa pagsalig sa digital content.
    • Usa ka pagbalhin sa dinamika sa merkado sa pamuo, nga adunay dugang nga pagsalig sa sintetikong datos nga mahimo’g makunhuran ang panginahanglan alang sa mga tahas sa pagkolekta sa datos, nga mosangput sa pagbakwit sa trabaho sa pipila nga mga sektor.
    • Ang potensyal nga epekto sa kinaiyahan sa dugang nga mga kapanguhaan sa pagkalkula nga gikinahanglan aron makamugna ug makadumala sa sintetikong datos, nga mosangput sa mas taas nga konsumo sa enerhiya ug kaubang mga kabalaka sa kinaiyahan.

    Mga pangutana nga hunahunaon

    • Unsa ang ubang mga industriya nga makabenepisyo gikan sa sintetikong datos?
    • Unsang mga regulasyon ang kinahanglan ipatuman sa gobyerno bahin sa kung giunsa paghimo, paggamit, ug pag-deploy ang sintetikong datos? 

    Mga pakisayran sa panabut

    Ang mosunod nga popular ug institusyonal nga mga sumpay gi-refer alang niini nga panabut: