Data sintetis: Nggawe sistem AI sing akurat nggunakake model sing diprodhuksi

• Babagan Author:
• Jeneng panganggit

  Quantumrun Foresight
• Muga 4, 2022

Ringkesan wawasan

Data sintetis, alat kuat sing nduweni aplikasi saka perawatan kesehatan nganti ritel, mbentuk maneh cara sistem AI dikembangake lan dileksanakake. Kanthi ngaktifake nggawe set data sing maneka warna lan kompleks tanpa mbebayani informasi sensitif, data sintetik nambah efisiensi ing antarane industri, njaga privasi, lan nyuda biaya. Nanging, uga menehi tantangan, kayata potensial nyalahi panggunaan ing nggawe media sing ngapusi, keprihatinan lingkungan sing ana gandhengane karo konsumsi energi, lan owah-owahan dinamika pasar tenaga kerja sing kudu dikelola kanthi ati-ati.

Konteks data sintetis

Wis pirang-pirang dekade, data sintetik wis ana ing macem-macem formulir. Bisa ditemokake ing game komputer kaya simulator penerbangan lan ing simulasi fisika sing nggambarake kabeh saka atom nganti galaksi. Saiki, data sintetik ditrapake ing industri kayata perawatan kesehatan kanggo ngatasi tantangan AI ing donya nyata.

Kemajuan AI terus ngalami sawetara alangan implementasine. Sakumpulan data gedhe, contone, dibutuhake kanggo ngirim temuan sing bisa dipercaya, bebas bias, lan netepi peraturan privasi data sing luwih ketat. Ing tengah-tengah tantangan kasebut, data anotasi sing digawe dening simulasi utawa program komputerisasi wis muncul minangka alternatif kanggo data asli. Data sing digawe AI iki, sing dikenal minangka data sintetik, penting kanggo ngrampungake masalah privasi lan ngilangi prasangka amarga bisa njamin keragaman data sing nggambarake jagad nyata.

Praktisi kesehatan nggunakake data sintetik, minangka conto, ing sektor gambar medis kanggo nglatih sistem AI nalika njaga rahasia pasien. Perusahaan perawatan virtual, Curai, umpamane, nggunakake 400,000 kasus medis sintetik kanggo nglatih algoritma diagnosis. Salajengipun, pengecer kayata Caper nggunakake simulasi 3D kanggo nggawe dataset sintetik saka sewu foto saka mung limang gambar produk. Miturut panaliten Gartner sing dirilis ing wulan Juni 2021 fokus ing data sintetik, umume data sing digunakake ing pangembangan AI bakal digawe sacara artifisial miturut undang-undang, standar statistik, simulasi, utawa cara liya ing taun 2030.

Dampak gangguan

Data sintetis mbantu njaga privasi lan nyegah pelanggaran data. Contone, rumah sakit utawa perusahaan bisa menehi pangembang data medis sintetik berkualitas tinggi kanggo nglatih sistem diagnosis kanker berbasis AI-data sing kompleks kaya data nyata sing dimaksudake kanggo diinterpretasikake sistem iki. Kanthi cara iki, pangembang duwe set data kualitas sing digunakake nalika ngrancang lan nyusun sistem, lan jaringan rumah sakit ora duwe risiko mbebayani data medis pasien sing sensitif. 

Data sintetis luwih bisa ngidini para panuku data tes ngakses informasi kanthi rega sing luwih murah tinimbang layanan tradisional. Miturut Paul Walborsky, sing ngedegake AI Reverie, salah sawijining bisnis data sintetik khusus pisanan, gambar siji sing regane $6 saka layanan label bisa digawe kanthi artifisial kanggo enem sen. Kosok baline, data sintetik bakal mbukak dalan kanggo data ditambah, sing mbutuhake nambahake data anyar menyang dataset nyata sing wis ana. Pangembang bisa muter utawa padhang gambar lawas kanggo nggawe anyar. 

Pungkasan, amarga keprihatinan privasi lan watesan pamrentah, informasi pribadhi sing ana ing basis data dadi saya sah lan rumit, dadi luwih angel kanggo informasi ing donya nyata digunakake kanggo nggawe program lan platform anyar. Data sintetis bisa menehi pangembang solusi solusi kanggo ngganti data sing sensitif banget.

Implikasi data sintetik 

Implikasi data sintetik sing luwih akeh bisa uga kalebu:

• Pangembangan sistem AI anyar sing nyepetake, kanthi skala lan macem-macem, sing nambah proses ing pirang-pirang industri lan bidang disiplin, nyebabake efisiensi ing sektor kayata kesehatan, transportasi, lan keuangan.
• Ngaktifake organisasi kanggo nuduhake informasi luwih mbukak lan tim kanggo kolaborasi lan operate luwih irit, ndadékaké kanggo lingkungan karya luwih cohesive lan kemampuan kanggo nyegat proyek Komplek kanthi gampang.
• Pangembang lan profesional data bisa ngirim email utawa nggawa set data sintetik gedhe ing laptop, kanthi aman ngerti manawa data kritis ora bakal kaancam, nyebabake kahanan kerja sing luwih fleksibel lan aman.
• Frekuensi pelanggaran cybersecurity database suda, amarga data asli ora perlu diakses utawa dienggo bareng maneh, sing ndadékaké lingkungan digital sing luwih aman kanggo bisnis lan individu.
• Pamrentah entuk kebebasan luwih akeh kanggo ngetrapake undang-undang manajemen data sing luwih ketat tanpa kuwatir babagan ngalangi pangembangan industri sistem AI, sing ndadékaké lanskap panggunaan data sing luwih diatur lan transparan.
• Potensi data sintetik digunakake kanthi ora etis kanggo nggawe deepfakes utawa media manipulatif liyane, sing nyebabake misinformasi lan erosi kapercayan ing konten digital.
• Pergeseran dinamika pasar tenaga kerja, kanthi tambah katergantungan marang data sintetik sing bisa nyuda kabutuhan peran pangumpulan data, nyebabake pamindahan kerja ing sektor tartamtu.
• Dampak lingkungan potensial saka sumber daya komputasi tambah sing dibutuhake kanggo ngasilake lan ngatur data sintetik, sing nyebabake konsumsi energi sing luwih dhuwur lan masalah lingkungan sing ana gandhengane.

Pitakon sing kudu dipikirake

• Apa industri liyane sing bisa entuk manfaat saka data sintetik?
• Peraturan apa sing kudu ditindakake pemerintah babagan carane data sintetis digawe, digunakake, lan disebarake?