Սինթետիկ տվյալներ. արտադրված մոդելների միջոցով ճշգրիտ AI համակարգերի ստեղծում

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Թող 4, 2022

Insight ամփոփում

Սինթետիկ տվյալները՝ հզոր գործիք, որն ունի կիրառություններ՝ սկսած առողջապահությունից մինչև մանրածախ առևտուր, վերափոխում է AI համակարգերի մշակման և ներդրման ձևը: Հնարավորություն տալով ստեղծել բազմաբնույթ և բարդ տվյալների հավաքածուներ՝ առանց վտանգելու զգայուն տեղեկատվությունը, սինթետիկ տվյալները բարձրացնում են արդյունավետությունը բոլոր ոլորտներում՝ պահպանելով գաղտնիությունը և նվազեցնելով ծախսերը: Այնուամենայնիվ, այն նաև ներկայացնում է մարտահրավերներ, ինչպիսիք են խաբուսիկ լրատվամիջոցների ստեղծման հնարավոր չարաշահումը, էներգիայի սպառման հետ կապված բնապահպանական մտահոգությունները և աշխատաշուկայի դինամիկայի փոփոխությունները, որոնք պետք է ուշադիր կառավարվեն:

Սինթետիկ տվյալների համատեքստ

Տասնամյակներ շարունակ սինթետիկ տվյալները գոյություն են ունեցել տարբեր ձևերով: Այն կարող է հայտնաբերվել համակարգչային խաղերում, ինչպիսիք են թռիչքի սիմուլյատորները և ֆիզիկայի սիմուլյատորները, որոնք պատկերում են ամեն ինչ՝ ատոմներից մինչև գալակտիկաներ: Այժմ սինթետիկ տվյալները կիրառվում են այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսին է առողջապահությունը՝ լուծելու իրական աշխարհի AI մարտահրավերները:

AI-ի առաջխաղացումը շարունակում է բախվել իրականացման մի քանի խոչընդոտների հետ: Տվյալների մեծ հավաքածուները, օրինակ, պահանջվում են վստահելի բացահայտումներ ապահովելու, կողմնակալությունից զերծ լինելու և տվյալների գաղտնիության հետզհետե ավելի խիստ կանոնակարգերի պահպանման համար: Այս մարտահրավերների ֆոնին համակարգչային սիմուլյացիաների կամ ծրագրերի միջոցով ստեղծված ծանոթագրված տվյալները հայտնվել են որպես իրական տվյալների այլընտրանք: AI-ի կողմից ստեղծված այս տվյալները, որոնք հայտնի են որպես սինթետիկ տվյալներ, կարևոր նշանակություն ունեն գաղտնիության հետ կապված խնդիրների լուծման և նախապաշարմունքները վերացնելու համար, քանի որ այն կարող է ապահովել տվյալների բազմազանություն, որն արտացոլում է իրական աշխարհը:

Առողջապահության ոլորտի մասնագետները, որպես օրինակ, օգտագործում են սինթետիկ տվյալներ բժշկական պատկերների ոլորտում՝ AI համակարգերը մարզելու համար՝ միաժամանակ պահպանելով հիվանդի գաղտնիությունը: Վիրտուալ խնամքի ֆիրման՝ Curai-ն, օրինակ, օգտագործել է 400,000 սինթետիկ բժշկական դեպք՝ ախտորոշման ալգորիթմ պատրաստելու համար: Ավելին, մանրածախ առևտրով զբաղվողները, ինչպիսին է Caper-ն է, օգտագործում են 3D սիմուլյացիաներ, որպեսզի ստեղծեն հազար լուսանկարների սինթետիկ տվյալների շտեմարան՝ ընդամենը հինգ արտադրանքի կադրերից: Համաձայն Gartner-ի ուսումնասիրության, որը հրապարակվել է 2021 թվականի հունիսին, որը կենտրոնացած է սինթետիկ տվյալների վրա, արհեստական ​​ինտելեկտի մշակման մեջ օգտագործվող տվյալների մեծ մասն արհեստականորեն կարտադրվի օրենսդրության, վիճակագրական ստանդարտների, սիմուլյացիաների կամ այլ միջոցներով մինչև 2030 թվականը:

Խանգարող ազդեցություն

Սինթետիկ տվյալները օգնում են գաղտնիության պահպանմանը և տվյալների խախտումների կանխմանը: Օրինակ, հիվանդանոցը կամ կորպորացիան կարող է մշակողին առաջարկել բարձրորակ սինթետիկ բժշկական տվյալներ՝ արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված քաղցկեղի ախտորոշման համակարգ պատրաստելու համար. տվյալներ, որոնք այնքան բարդ են, որքան իրական աշխարհի տվյալները, որոնք այս համակարգը պետք է մեկնաբանի: Այսպիսով, մշակողները ունեն որակյալ տվյալների հավաքածուներ՝ օգտագործելու համակարգը նախագծելիս և կազմելիս, և հիվանդանոցային ցանցը չի սպառնում զգայուն, հիվանդի բժշկական տվյալների վտանգի տակ: 

Սինթետիկ տվյալները կարող են հետագայում թույլ տալ թեստավորման տվյալների գնորդներին տեղեկատվություն ստանալ ավելի ցածր գնով, քան ավանդական ծառայությունները: Ըստ Փոլ Ուոլբորսկու, ով AI Reverie-ի համահիմնադիրն է՝ սինթետիկ տվյալների առաջին բիզնեսներից մեկը, պիտակավորման ծառայությունից 6 դոլար արժողությամբ մեկ պատկեր կարող է արհեստականորեն ստեղծվել վեց ցենտով: Ընդհակառակը, սինթետիկ տվյալները ճանապարհ կհարթի ընդլայնված տվյալների համար, ինչը ենթադրում է նոր տվյալներ ավելացնել գոյություն ունեցող իրական աշխարհի տվյալների բազայում: Մշակողները կարող են պտտել կամ պայծառացնել հին պատկերը՝ նորը ստեղծելու համար: 

Ի վերջո, հաշվի առնելով գաղտնիության հետ կապված մտահոգությունները և կառավարության սահմանափակումները, տվյալների բազայում առկա անձնական տեղեկատվությունը գնալով օրենսդրական և բարդ է դառնում, ինչը դժվարացնում է իրական աշխարհի տեղեկատվության օգտագործումը նոր ծրագրեր և հարթակներ ստեղծելու համար: Սինթետիկ տվյալները կարող են ծրագրավորողներին տրամադրել լուծում՝ խիստ զգայուն տվյալները փոխարինելու համար:

Սինթետիկ տվյալների հետևանքները 

Սինթետիկ տվյալների ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել.

• Արհեստական ​​ինտելեկտի նոր համակարգերի արագացված զարգացումը, ինչպես մասշտաբով, այնպես էլ բազմազանությամբ, որոնք բարելավում են գործընթացները բազմաթիվ ոլորտներում և կարգապահության ոլորտներում, ինչը հանգեցնում է արդյունավետության բարձրացման այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը, տրանսպորտը և ֆինանսները:
• Կազմակերպություններին հնարավորություն տալով կիսվել տեղեկատվությունը ավելի բաց, իսկ թիմերին՝ համագործակցելու և ավելի արդյունավետ գործելու համար՝ հանգեցնելով ավելի համահունչ աշխատանքային միջավայրի և բարդ նախագծերին հեշտությամբ լուծելու կարողության:
• Մշակողները և տվյալների մասնագետները կարող են էլեկտրոնային փոստով ուղարկել կամ մեծ սինթետիկ տվյալների հավաքածուներ տանել իրենց նոութբուքերի վրա՝ ապահով իմանալով, որ կարևոր տվյալները վտանգված չեն, ինչը հանգեցնում է ավելի ճկուն և անվտանգ աշխատանքային պայմանների:
• Տվյալների բազայի կիբերանվտանգության խախտումների կրճատված հաճախականությունը, քանի որ վավերական տվյալներին այլևս կարիք չի լինի այդքան հաճախ մուտք գործել կամ տարածել, ինչը կհանգեցնի ավելի ապահով թվային միջավայրի՝ ինչպես ձեռնարկությունների, այնպես էլ անհատների համար:
• Կառավարությունները ձեռք են բերում ավելի շատ ազատություն՝ կիրառելու տվյալների կառավարման ավելի խիստ օրենսդրություն՝ առանց անհանգստանալու արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի արդյունաբերության զարգացմանը խոչընդոտելու համար, ինչը կհանգեցնի տվյալների օգտագործման ավելի կանոնակարգված և թափանցիկ լանդշաֆտի:
• Սինթետիկ տվյալների ոչ էթիկական օգտագործման ներուժը խորը կեղծիքներ կամ այլ մանիպուլյատիվ լրատվամիջոցներ ստեղծելու համար, ինչը կհանգեցնի ապատեղեկատվության և թվային բովանդակության նկատմամբ վստահության քայքայման:
• Աշխատաշուկայի դինամիկայի փոփոխություն՝ սինթետիկ տվյալների վրա կախվածության ավելացմամբ, որը պոտենցիալ նվազեցնում է տվյալների հավաքագրման դերերի անհրաժեշտությունը՝ հանգեցնելով աշխատատեղերի տեղաշարժի որոշակի ոլորտներում:
• Սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու և կառավարելու համար պահանջվող ավելացված հաշվողական ռեսուրսների շրջակա միջավայրի վրա հնարավոր ազդեցությունը, ինչը կհանգեցնի ավելի մեծ էներգիայի սպառման և հարակից բնապահպանական մտահոգություններին:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ի՞նչ այլ ոլորտներ կարող են օգուտ քաղել սինթետիկ տվյալներից:
• Ի՞նչ կանոնակարգեր պետք է կիրառի կառավարությունը, թե ինչպես են սինթետիկ տվյալները ստեղծվում, օգտագործվում և տեղակայվում: