Синтетик өгөгдөл: Үйлдвэрлэсэн загваруудыг ашиглан үнэн зөв AI системийг бий болгох

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• 4 болтугай 2022

Үзэл баримтлалын хураангуй

Эрүүл мэндээс эхлээд жижиглэнгийн худалдаа хүртэлх хэрэглээг агуулсан хүчирхэг хэрэгсэл болох синтетик өгөгдөл нь хиймэл оюун ухааны системийг боловсруулж, хэрэгжүүлэх арга замыг шинэчилж байна. Синтетик өгөгдөл нь нууц мэдээлэлд аюул учруулахгүйгээр олон төрлийн, нарийн төвөгтэй өгөгдлийн багц үүсгэх боломжийг олгосноор салбар дахь үр ашгийг дээшлүүлж, хувийн нууцыг хадгалж, зардлыг бууруулж байна. Гэсэн хэдий ч энэ нь хууран мэхлэх хэвлэл мэдээллийн хэрэгслийг буруугаар ашиглах, эрчим хүчний хэрэглээтэй холбоотой хүрээлэн буй орчны асуудал, хөдөлмөрийн зах зээлийн динамикийн өөрчлөлт зэрэг сорилтуудыг дагуулдаг.

Синтетик өгөгдлийн контекст

Хэдэн арван жилийн турш синтетик өгөгдөл өөр өөр хэлбэрээр оршсоор ирсэн. Үүнийг нислэгийн симулятор гэх мэт компьютерийн тоглоомуудаас, атомаас эхлээд галактик хүртэлх бүх зүйлийг дүрсэлсэн физикийн симуляциас олж болно. Одоо хиймэл өгөгдлийг бодит ертөнц дэх хиймэл оюун ухааны сорилтуудыг шийдвэрлэхийн тулд эрүүл мэндийн үйлчилгээ зэрэг салбарт ашиглаж байна.

AI-ийн дэвшил нь хэрэгжүүлэхэд хэд хэдэн саад бэрхшээлийг дагуулсаар байна. Жишээлбэл, том өгөгдлийн багцууд нь найдвартай дүгнэлт гаргах, нэг талыг баримтлахгүй байх, мэдээллийн нууцлалын улам бүр хатуу зохицуулалтыг дагаж мөрдөх шаардлагатай болдог. Эдгээр сорилтуудын дунд компьютержсэн загварчлал эсвэл программуудаар үүсгэсэн тайлбартай өгөгдөл нь жинхэнэ өгөгдлийн өөр хувилбар болж гарч ирэв. Синтетик өгөгдөл гэж нэрлэгддэг хиймэл оюун ухаанаар бүтээсэн энэхүү өгөгдөл нь бодит ертөнцийг тусгасан мэдээллийн олон янз байдлыг хангах боломжтой тул нууцлалын асуудлыг шийдвэрлэх, өрөөсгөл үзлийг арилгахад чухал ач холбогдолтой юм.

Эмнэлгийн эмч нар хиймэл өгөгдлийг ашиглан хиймэл оюун ухааны системийг сургаж, өвчтөний нууцлалыг хадгалахын тулд эмнэлгийн зургийн салбарт жишээ болгон ашигладаг. Жишээлбэл, Curai виртуал тусламж үйлчилгээний фирм оношлогооны алгоритмыг сургахад 400,000 синтетик эмнэлгийн хэргийг ашигласан. Цаашилбал, Caper зэрэг жижиглэн худалдаачид 3D симуляцийг ашиглан 2021-аас доошгүй бүтээгдэхүүний зураг авалтаас мянга мянган гэрэл зургийн нийлэг мэдээллийн багц үүсгэдэг. Гартнерийн 2030 оны XNUMX-р сард гаргасан синтетик өгөгдөлд чиглэсэн судалгаагаар хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэхэд ашигласан ихэнх өгөгдлийг XNUMX он гэхэд хууль тогтоомж, статистикийн стандарт, загварчлал эсвэл бусад хэрэгслээр зохиомлоор үйлдвэрлэх болно.

Сөрөг нөлөө

Синтетик өгөгдөл нь хувийн нууцыг хадгалах, мэдээллийн зөрчлөөс урьдчилан сэргийлэхэд тусалдаг. Жишээлбэл, эмнэлэг эсвэл корпораци нь хиймэл хиймэл оюун ухаанд суурилсан хорт хавдрын оношилгооны системийг сургах зорилгоор өндөр чанарын синтетик эмнэлгийн өгөгдлийг хөгжүүлэгчид санал болгож болно - энэ систем нь тайлбарлах зорилготой бодит өгөгдөлтэй адил нарийн төвөгтэй өгөгдөл юм. Ийм байдлаар хөгжүүлэгчид системийг зохион бүтээх, эмхэтгэхдээ ашиглах чанартай мэдээллийн багцтай байх ба эмнэлгийн сүлжээ нь эмзэг, өвчтөний эмнэлгийн мэдээлэлд аюул учруулах эрсдэлгүй болно. 

Синтетик өгөгдөл нь туршилтын өгөгдлийг худалдан авагчдад уламжлалт үйлчилгээнээс хямд үнээр мэдээлэл авах боломжийг олгоно. Анхны тусгай зориулалтын синтетик өгөгдлийн бизнесүүдийн нэг болох AI Reverie-г үүсгэн байгуулагч Пол Уолборскийн хэлснээр шошгоны үйлчилгээнээс 6 долларын үнэтэй нэг зургийг зургаан центээр зохиомлоор бүтээж болно. Үүний эсрэгээр, синтетик өгөгдөл нь одоо байгаа бодит өгөгдлийн багцад шинэ өгөгдөл нэмэх шаардлагатай өргөтгөсөн өгөгдлийн замыг нээх болно. Хөгжүүлэгчид хуучин зургийг эргүүлж, гэрэлтүүлж, шинэ зургийг гаргах боломжтой. 

Эцэст нь, нууцлалын асуудал болон засгийн газрын хязгаарлалтыг харгалзан мэдээллийн санд байгаа хувийн мэдээлэл улам бүр хуульчлагдсан, төвөгтэй болж байгаа нь бодит мэдээллийг шинэ хөтөлбөр, платформ үүсгэхэд ашиглахад хэцүү болгож байна. Синтетик өгөгдөл нь хөгжүүлэгчдэд маш эмзэг өгөгдлийг орлуулах шийдлийг өгөх боломжтой.

Синтетик мэдээллийн үр дагавар 

Синтетик мэдээллийн өргөн хүрээний үр дагавар нь дараахь зүйлийг агуулж болно.

• Олон тооны салбар, сахилга батын салбар дахь үйл явцыг сайжруулж, эрүүл мэнд, тээвэр, санхүү зэрэг салбарт үр ашгийг дээшлүүлэхэд хүргэдэг цар хүрээ, олон талт байдлаараа шинэ хиймэл оюун ухааны системийг хурдасгасан.
• Байгууллагуудад мэдээллийг илүү нээлттэй хуваалцах, багууд хамтран ажиллах, илүү үр дүнтэй ажиллах боломжийг олгож, илүү уялдаатай ажлын орчинг бүрдүүлж, нарийн төвөгтэй төслүүдийг хялбархан шийдвэрлэх боломжийг олгодог.
• Хөгжүүлэгчид болон өгөгдлийн мэргэжилтнүүд зөөврийн компьютер дээрээ том хэмжээний синтетик өгөгдлийн багцыг цахим шуудангаар илгээх эсвэл зөөвөрлөх боломжтой бөгөөд энэ нь чухал өгөгдөл устах аюулд ороогүй гэдгийг мэдэж байх нь илүү уян хатан, аюулгүй ажлын нөхцлийг бий болгодог.
• Жинхэнэ өгөгдөлд ойр ойрхон хандах, хуваалцах шаардлагагүй болох тул өгөгдлийн сангийн кибер аюулгүй байдлын зөрчлийн давтамж буурч, бизнес болон хувь хүмүүст илүү найдвартай дижитал орчин бий болно.
• Засгийн газрууд хиймэл оюун ухааны системийн салбарын хөгжилд саад учруулахаас санаа зовохгүйгээр өгөгдлийн удирдлагын хатуу хууль тогтоомжийг хэрэгжүүлэх эрх чөлөөг олж авч, мэдээллийн ашиглалтыг илүү зохицуулалттай, ил тод болгоход хүргэж байна.
• Хуурамч мэдээллийг хуурамч мэдээлэл болон бусад мэдээллийн хэрэгслийг бий болгоход нийлэг өгөгдлийг ёс зүйгүй ашиглаж, дижитал контентод итгэх итгэлийг алдагдуулж болзошгүй.
• Хөдөлмөрийн зах зээлийн динамикийн өөрчлөлт, синтетик өгөгдөлд найдах нь нэмэгдэж, мэдээлэл цуглуулах үүргийн хэрэгцээг бууруулж, тодорхой салбаруудад ажлын байрыг нүүлгэн шилжүүлэхэд хүргэж болзошгүй юм.
• Синтетик өгөгдлийг бий болгох, удирдахад шаардагдах тооцооллын нөөц нэмэгдэж байгаа нь байгаль орчинд үзүүлэх болзошгүй нөлөөлөл нь эрчим хүчний хэрэглээг нэмэгдүүлж, хүрээлэн буй орчны асуудалд хүргэдэг.

Анхаарах асуултууд

• Синтетик мэдээллээс өөр ямар салбарууд ашиг тусаа өгөх вэ?
• Синтетик өгөгдлийг хэрхэн үүсгэх, ашиглах, байршуулах талаар төрөөс ямар зохицуулалт хийх ёстой вэ?