કૃત્રિમ ડેટા: ઉત્પાદિત મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ AI સિસ્ટમ્સ બનાવવી

ઇમેજ ક્રેડિટ:
છબી ક્રેડિટ
iStock

કૃત્રિમ ડેટા: ઉત્પાદિત મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ AI સિસ્ટમ્સ બનાવવી

કૃત્રિમ ડેટા: ઉત્પાદિત મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ AI સિસ્ટમ્સ બનાવવી

સબહેડિંગ ટેક્સ્ટ
ચોક્કસ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) મોડલ બનાવવા માટે, અલ્ગોરિધમ દ્વારા બનાવેલ સિમ્યુલેટેડ ડેટાની ઉપયોગિતામાં વધારો જોવા મળી રહ્યો છે.
    • લેખક:
    • લેખક નામ
      ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
    • 4 શકે છે, 2022

    આંતરદૃષ્ટિનો સારાંશ

    સિન્થેટીક ડેટા, એક શક્તિશાળી સાધન કે જેમાં હેલ્થકેરથી લઈને રિટેલ સુધીની એપ્લિકેશન્સ છે, તે એઆઈ સિસ્ટમ્સ વિકસિત અને અમલીકરણની રીતને ફરીથી આકાર આપી રહી છે. સંવેદનશીલ માહિતીને જોખમમાં મૂક્યા વિના વૈવિધ્યસભર અને જટિલ ડેટાસેટ્સના નિર્માણને સક્ષમ કરીને, સિન્થેટિક ડેટા સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરે છે, ગોપનીયતા જાળવી રાખે છે અને ખર્ચ ઘટાડે છે. જો કે, તે પડકારો પણ રજૂ કરે છે, જેમ કે ભ્રામક માધ્યમો બનાવવામાં સંભવિત દુરુપયોગ, ઉર્જા વપરાશને લગતી પર્યાવરણીય ચિંતાઓ અને શ્રમ બજારની ગતિશીલતામાં પરિવર્તન કે જેને કાળજીપૂર્વક સંચાલિત કરવાની જરૂર છે.

    સિન્થેટિક ડેટા સંદર્ભ

    દાયકાઓથી, કૃત્રિમ ડેટા વિવિધ સ્વરૂપોમાં અસ્તિત્વમાં છે. તે ફ્લાઇટ સિમ્યુલેટર જેવી કમ્પ્યુટર રમતોમાં અને ભૌતિકશાસ્ત્રના સિમ્યુલેશન્સમાં મળી શકે છે જે અણુઓથી લઈને આકાશગંગા સુધીની દરેક વસ્તુનું નિરૂપણ કરે છે. હવે, વાસ્તવિક દુનિયાના AI પડકારોને ઉકેલવા માટે હેલ્થકેર જેવા ઉદ્યોગોમાં સિન્થેટિક ડેટા લાગુ કરવામાં આવી રહ્યો છે.

    AI ની પ્રગતિ અનેક અમલીકરણ અવરોધોનો સામનો કરવાનું ચાલુ રાખે છે. મોટા ડેટા સેટ્સ, ઉદાહરણ તરીકે, વિશ્વાસપાત્ર તારણો પહોંચાડવા, પક્ષપાતથી મુક્ત રહેવા અને વધુને વધુ કડક ડેટા ગોપનીયતા નિયમોનું પાલન કરવા માટે જરૂરી છે. આ પડકારો વચ્ચે, કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ સિમ્યુલેશન અથવા પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા બનાવવામાં આવેલ એનોટેડ ડેટા અસલી ડેટાના વિકલ્પ તરીકે ઉભરી આવ્યા છે. આ AI દ્વારા બનાવેલ ડેટા, જેને સિન્થેટિક ડેટા તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે ગોપનીયતાની ચિંતાઓને ઉકેલવા અને પૂર્વગ્રહને દૂર કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે વાસ્તવિક વિશ્વને પ્રતિબિંબિત કરતી ડેટાની વિવિધતાને સુનિશ્ચિત કરી શકે છે.

    હેલ્થકેર પ્રેક્ટિશનરો દર્દીની ગોપનીયતા જાળવી રાખીને AI સિસ્ટમને તાલીમ આપવા માટે મેડિકલ ઈમેજ સેક્ટરમાં ઉદાહરણ તરીકે સિન્થેટિક ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. દાખલા તરીકે વર્ચ્યુઅલ કેર ફર્મ, કુરાઈએ નિદાન અલ્ગોરિધમને તાલીમ આપવા માટે 400,000 સિન્થેટિક મેડિકલ કેસોનો ઉપયોગ કર્યો હતો. વધુમાં, કેપર જેવા રિટેલર્સ 3D સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ કરીને પાંચ જેટલા પ્રોડક્ટ શોટ્સમાંથી એક હજાર ફોટોગ્રાફનો સિન્થેટિક ડેટાસેટ બનાવે છે. સિન્થેટિક ડેટા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને જૂન 2021માં બહાર પાડવામાં આવેલા ગાર્ટનરના અભ્યાસ મુજબ, AI વિકાસમાં ઉપયોગમાં લેવાતો મોટા ભાગનો ડેટા 2030 સુધીમાં કાયદા, આંકડાકીય ધોરણો, સિમ્યુલેશન અથવા અન્ય માધ્યમો દ્વારા કૃત્રિમ રીતે બનાવવામાં આવશે.

    વિક્ષેપકારક અસર

    સિન્થેટીક ડેટા ગોપનીયતાની જાળવણી અને ડેટા ભંગ અટકાવવામાં સહાય કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, હોસ્પિટલ અથવા કોર્પોરેશન એઆઈ-આધારિત કેન્સર નિદાન પ્રણાલીને તાલીમ આપવા માટે વિકાસકર્તાને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા સિન્થેટિક તબીબી ડેટા પ્રદાન કરી શકે છે - ડેટા જે વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટા જેટલો જટિલ છે જે આ સિસ્ટમ અર્થઘટન કરવા માટે છે. આ રીતે, વિકાસકર્તાઓ પાસે સિસ્ટમની રચના અને સંકલન કરતી વખતે ઉપયોગ કરવા માટે ગુણવત્તાયુક્ત ડેટાસેટ્સ હોય છે, અને હોસ્પિટલ નેટવર્ક સંવેદનશીલ, દર્દીના તબીબી ડેટાને જોખમમાં મૂકવાનું જોખમ ચલાવતું નથી. 

    સિન્થેટિક ડેટા ટેસ્ટિંગ ડેટાના ખરીદદારોને પરંપરાગત સેવાઓ કરતાં ઓછી કિંમતે માહિતી ઍક્સેસ કરવાની મંજૂરી આપી શકે છે. સૌપ્રથમ સમર્પિત સિન્થેટીક ડેટા બિઝનેસમાંની એક AI Reverie ની સહ-સ્થાપના કરનાર પૌલ વોલ્બોર્સ્કીના જણાવ્યા અનુસાર, લેબલિંગ સેવામાંથી $6ની કિંમત ધરાવતી સિંગલ ઇમેજ છ સેન્ટમાં કૃત્રિમ રીતે જનરેટ કરી શકાય છે. તેનાથી વિપરિત, સિન્થેટીક ડેટા ઓગમેન્ટેડ ડેટા માટે માર્ગ મોકળો કરશે, જેમાં હાલના વાસ્તવિક-વિશ્વ ડેટાસેટમાં નવો ડેટા ઉમેરવાનો સમાવેશ થાય છે. ડેવલપર્સ નવી ઈમેજ બનાવવા માટે જૂની ઈમેજને ફેરવી અથવા બ્રાઈટ કરી શકે છે. 

    છેલ્લે, ગોપનીયતાની ચિંતાઓ અને સરકારી પ્રતિબંધોને જોતાં, ડેટાબેઝમાં અસ્તિત્વમાં રહેલી વ્યક્તિગત માહિતી વધુને વધુ કાયદાકીય અને જટિલ બની રહી છે, જે વાસ્તવિક-વિશ્વની માહિતીને નવા પ્રોગ્રામ્સ અને પ્લેટફોર્મ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે. સિન્થેટિક ડેટા વિકાસકર્તાઓને અત્યંત સંવેદનશીલ ડેટાને બદલવા માટેનો ઉકેલ પૂરો પાડી શકે છે.

    સિન્થેટીક ડેટાની અસરો 

    કૃત્રિમ ડેટાના વ્યાપક અસરોમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે:

    • નવી AI સિસ્ટમ્સનો ઝડપી વિકાસ, સ્કેલ અને વિવિધતા બંનેમાં, જે અસંખ્ય ઉદ્યોગો અને શિસ્તના ક્ષેત્રોમાં પ્રક્રિયાઓને સુધારે છે, જે આરોગ્યસંભાળ, પરિવહન અને નાણા જેવા ક્ષેત્રોમાં ઉન્નત કાર્યક્ષમતા તરફ દોરી જાય છે.
    • સંસ્થાઓને વધુ ખુલ્લેઆમ માહિતી શેર કરવા અને ટીમોને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે સહયોગ અને સંચાલન કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે, જેનાથી વધુ સુમેળભર્યું કાર્ય વાતાવરણ અને જટિલ પ્રોજેક્ટ્સને સરળતા સાથે ઉકેલવાની ક્ષમતા મળે છે.
    • ડેવલપર્સ અને ડેટા પ્રોફેશનલ્સ તેમના લેપટોપ પર મોટા સિન્થેટીક ડેટા સેટ્સ ઈમેલ કરી શકે છે અથવા વહન કરી શકે છે, તે જાણીને સુરક્ષિત છે કે મહત્વપૂર્ણ ડેટા જોખમમાં મુકાયો નથી, જે વધુ લવચીક અને સુરક્ષિત કામની પરિસ્થિતિઓ તરફ દોરી જાય છે.
    • ડેટાબેઝ સાયબર સુરક્ષા ભંગની ઘટેલી આવર્તન, કારણ કે અધિકૃત ડેટાને વધુ વખત એક્સેસ અથવા શેર કરવાની જરૂર રહેશે નહીં, જે વ્યવસાયો અને વ્યક્તિઓ માટે વધુ સુરક્ષિત ડિજિટલ વાતાવરણ તરફ દોરી જાય છે.
    • સરકારો એઆઈ સિસ્ટમ્સના ઉદ્યોગ વિકાસને અવરોધે છે તેની ચિંતા કર્યા વિના કડક ડેટા મેનેજમેન્ટ કાયદાનો અમલ કરવા માટે વધુ સ્વતંત્રતા મેળવે છે, જે વધુ નિયંત્રિત અને પારદર્શક ડેટા વપરાશ લેન્ડસ્કેપ તરફ દોરી જાય છે.
    • ડીપફેક્સ અથવા અન્ય મેનિપ્યુલેટિવ મીડિયા બનાવવા માટે સિન્થેટિક ડેટાનો અનૈતિક રીતે ઉપયોગ થવાની સંભાવના, જે ખોટી માહિતી અને ડિજિટલ સામગ્રીમાં વિશ્વાસનું ધોવાણ તરફ દોરી જાય છે.
    • શ્રમ બજારની ગતિશીલતામાં ફેરફાર, સિન્થેટીક ડેટા પર વધુ નિર્ભરતા સાથે સંભવિતપણે ડેટા સંગ્રહ ભૂમિકાઓની જરૂરિયાત ઘટાડે છે, જે ચોક્કસ ક્ષેત્રોમાં નોકરીના વિસ્થાપન તરફ દોરી જાય છે.
    • કૃત્રિમ ડેટા જનરેટ કરવા અને મેનેજ કરવા માટે જરૂરી કોમ્પ્યુટેશનલ સંસાધનોની સંભવિત પર્યાવરણીય અસર, ઉચ્ચ ઊર્જા વપરાશ અને સંકળાયેલ પર્યાવરણીય ચિંતાઓ તરફ દોરી જાય છે.

    ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

    • કૃત્રિમ ડેટાથી અન્ય કયા ઉદ્યોગોને ફાયદો થઈ શકે છે?
    • સિન્થેટિક ડેટા કેવી રીતે બનાવવામાં આવે છે, ઉપયોગમાં લેવાય છે અને તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે તે અંગે સરકારે કયા નિયમો લાગુ કરવા જોઈએ? 

    આંતરદૃષ્ટિ સંદર્ભો

    આ આંતરદૃષ્ટિ માટે નીચેની લોકપ્રિય અને સંસ્થાકીય લિંક્સનો સંદર્ભ આપવામાં આવ્યો હતો: