სინთეტიკური მონაცემები: ზუსტი AI სისტემების შექმნა წარმოებული მოდელების გამოყენებით

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• შეიძლება 4, 2022

Insight რეზიუმე

სინთეტიკური მონაცემები, მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელსაც აქვს აპლიკაციები, დაწყებული ჯანდაცვის დაწყებიდან საცალო ვაჭრობამდე, ცვლის ხელოვნური ინტელექტის სისტემების შემუშავებასა და დანერგვას. მრავალფეროვანი და რთული მონაცემთა ნაკრების შექმნის საშუალებას სენსიტიური ინფორმაციის საფრთხის გარეშე, სინთეზური მონაცემები ზრდის ეფექტურობას ინდუსტრიებში, იცავს კონფიდენციალურობას და ამცირებს ხარჯებს. თუმცა, ის ასევე წარმოადგენს გამოწვევებს, როგორიცაა პოტენციური ბოროტად გამოყენება მატყუარა მედიის შესაქმნელად, ენერგომოხმარებასთან დაკავშირებული გარემოსდაცვითი შეშფოთება და შრომის ბაზრის დინამიკაში ცვლილებები, რომლებიც საჭიროებს ფრთხილად მართვას.

სინთეტიკური მონაცემთა კონტექსტი

ათწლეულების მანძილზე სინთეზური მონაცემები სხვადასხვა ფორმით არსებობდა. ის შეიძლება მოიძებნოს კომპიუტერულ თამაშებში, როგორიცაა ფრენის სიმულატორები და ფიზიკის სიმულაციები, რომლებიც ასახავს ყველაფერს ატომებიდან გალაქტიკებამდე. ახლა, სინთეზური მონაცემები გამოიყენება ინდუსტრიებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, რეალურ სამყაროში AI გამოწვევების გადასაჭრელად.

ხელოვნური ინტელექტის განვითარება აგრძელებს განხორციელების რამდენიმე დაბრკოლებას. მაგალითად, მონაცემთა დიდი ნაკრებია საჭირო სანდო დასკვნების მიწოდებისთვის, მიკერძოებისგან თავისუფალნი და მონაცემთა კონფიდენციალურობის მზარდი მკაცრი რეგულაციების დაცვა. ამ გამოწვევების ფონზე, კომპიუტერული სიმულაციების ან პროგრამების მიერ შექმნილი ანოტაციური მონაცემები გაჩნდა, როგორც ნამდვილი მონაცემების ალტერნატივა. ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი ეს მონაცემები, რომელიც ცნობილია როგორც სინთეზური მონაცემები, გადამწყვეტია კონფიდენციალურობის პრობლემების მოსაგვარებლად და ცრურწმენების აღმოსაფხვრელად, რადგან მას შეუძლია უზრუნველყოს მონაცემთა მრავალფეროვნება, რომელიც ასახავს რეალურ სამყაროს.

ჯანდაცვის პრაქტიკოსები იყენებენ სინთეტიკურ მონაცემებს, მაგალითად, სამედიცინო სურათების სექტორში, რათა მოამზადონ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, პაციენტის კონფიდენციალურობის შენარჩუნებისას. მაგალითად, ვირტუალური მოვლის ფირმა Curai-მ გამოიყენა 400,000 3 სინთეზური სამედიცინო შემთხვევა დიაგნოზის ალგორითმის მოსამზადებლად. გარდა ამისა, საცალო მოვაჭრეები, როგორიცაა Caper, იყენებენ 2021D სიმულაციებს, რათა შექმნან ათასობით ფოტოს სინთეტიკური მონაცემთა ნაკრები, სულ მცირე ხუთი პროდუქტის კადრებიდან. Gartner-ის კვლევის მიხედვით, რომელიც გამოქვეყნდა 2030 წლის ივნისში, რომელიც ფოკუსირებულია სინთეზურ მონაცემებზე, XNUMX წლისთვის ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში გამოყენებული მონაცემების უმეტესობა ხელოვნურად იქნება წარმოებული კანონმდებლობით, სტატისტიკური სტანდარტებით, სიმულაციებით ან სხვა საშუალებებით.

დამრღვევი გავლენა

სინთეტიკური მონაცემები ხელს უწყობს კონფიდენციალურობის შენარჩუნებას და მონაცემთა დარღვევის პრევენციას. მაგალითად, საავადმყოფომ ან კორპორაციამ შეიძლება შესთავაზოს დეველოპერს მაღალი ხარისხის სინთეზური სამედიცინო მონაცემები, რათა მოამზადოს AI-ზე დაფუძნებული კიბოს დიაგნოსტიკის სისტემა - მონაცემები, რომლებიც ისეთივე რთულია, როგორც რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემები, რომლის ინტერპრეტაცია ამ სისტემას ემსახურება. ამგვარად, დეველოპერებს აქვთ ხარისხის მონაცემთა ნაკრები, რომ გამოიყენონ სისტემის დიზაინისა და შედგენისას და საავადმყოფოს ქსელი არ ემუქრება მგრძნობიარე, პაციენტის სამედიცინო მონაცემებს საფრთხეს შეუქმნის. 

სინთეტიკურმა მონაცემებმა შეიძლება შემდგომში მისცეს ტესტირების მონაცემების მყიდველებს წვდომა ინფორმაციაზე უფრო დაბალ ფასად, ვიდრე ტრადიციულ სერვისებს. პოლ უოლბორსკის თქმით, რომელმაც დააარსა AI Reverie, ერთ-ერთი პირველი გამოყოფილი სინთეზური მონაცემთა ბიზნესი, ერთი სურათი, რომელიც ღირს 6 დოლარი ეტიკეტირების სერვისიდან, ხელოვნურად შეიძლება შეიქმნას ექვსი ცენტისთვის. პირიქით, სინთეზური მონაცემები გზას გაუხსნის გაფართოებულ მონაცემებს, რაც გულისხმობს ახალი მონაცემების დამატებას რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემთა ბაზაში. დეველოპერებს შეეძლოთ ძველი სურათის როტაცია ან გაბრწყინება ახლის შესაქმნელად. 

და ბოლოს, კონფიდენციალურობის შეშფოთებისა და მთავრობის შეზღუდვების გათვალისწინებით, მონაცემთა ბაზაში არსებული პერსონალური ინფორმაცია სულ უფრო დაკანონებული და რთული ხდება, რაც ართულებს რეალურ სამყაროში არსებული ინფორმაციის გამოყენებას ახალი პროგრამებისა და პლატფორმების შესაქმნელად. სინთეტურმა მონაცემებმა შეიძლება დეველოპერებს შესთავაზონ გამოსავალი, რათა შეცვალონ ძალიან მგრძნობიარე მონაცემები.

სინთეტიკური მონაცემების შედეგები 

სინთეზური მონაცემების უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს:

• ახალი AI სისტემების დაჩქარებული განვითარება, როგორც მასშტაბით, ასევე მრავალფეროვნებით, რომლებიც აუმჯობესებენ პროცესებს მრავალ ინდუსტრიაში და დისციპლინის სფეროებში, რაც იწვევს გაუმჯობესებულ ეფექტურობას ისეთ სექტორებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, ტრანსპორტი და ფინანსები.
• საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს გაუზიარონ ინფორმაცია უფრო ღიად და გუნდებს ითანამშრომლონ და უფრო ეფექტურად იმუშაონ, რაც გამოიწვევს უფრო შეკრულ სამუშაო გარემოს და რთულ პროექტებს მარტივად დაძლევის შესაძლებლობას.
• დეველოპერებს და მონაცემთა პროფესიონალებს შეუძლიათ ელ.ფოსტის გაგზავნა ან დიდი სინთეტიკური მონაცემთა ნაკრების გადატანა თავიანთ ლეპტოპებზე, რადგან იცოდნენ, რომ კრიტიკულ მონაცემებს საფრთხე არ ემუქრება, რაც გამოიწვევს უფრო მოქნილ და უსაფრთხო სამუშაო პირობებს.
• მონაცემთა ბაზის კიბერუსაფრთხოების დარღვევის შემცირებული სიხშირე, რადგან ავთენტურ მონაცემებზე წვდომა ან გაზიარება აღარ იქნება საჭირო ისე ხშირად, რაც გამოიწვევს უფრო უსაფრთხო ციფრულ გარემოს როგორც ბიზნესისთვის, ასევე ინდივიდებისთვის.
• მთავრობები იძენენ მეტ თავისუფლებას მონაცემთა მართვის უფრო მკაცრი კანონმდებლობის განსახორციელებლად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ინდუსტრიის განვითარების შეფერხების გარეშე, რაც გამოიწვევს მონაცემთა გამოყენების უფრო რეგულირებულ და გამჭვირვალე ლანდშაფტს.
• სინთეტიკური მონაცემების არაეთიკურად გამოყენების პოტენციალი ღრმა ფეიქების ან სხვა მანიპულაციური მედიის შესაქმნელად, რაც იწვევს ციფრული კონტენტის მიმართ დეზინფორმაციას და ნდობის ეროზიას.
• შრომის ბაზრის დინამიკაში ცვლილება, სინთეზურ მონაცემებზე გაზრდილი დამოკიდებულებით, პოტენციურად ამცირებს მონაცემთა შეგროვების როლების საჭიროებას, რაც იწვევს სამუშაოს გადაადგილებას გარკვეულ სექტორებში.
• სინთეზური მონაცემების გენერირებისთვის და მართვისთვის საჭირო გაზრდილი გამოთვლითი რესურსების პოტენციური გარემოზე ზემოქმედება, რაც იწვევს ენერგიის უფრო მაღალ მოხმარებას და მასთან დაკავშირებულ გარემოსდაცვით პრობლემებს.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• რა სხვა ინდუსტრიებს შეუძლიათ ისარგებლონ სინთეზური მონაცემებით?
• რა რეგულაციები უნდა დანერგოს მთავრობამ სინთეზური მონაცემების შექმნის, გამოყენებისა და გამოყენების შესახებ?