ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ: ਨਿਰਮਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਹੀ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  Quantumrun ਦੂਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
• 4 ਮਈ, 2022

ਇਨਸਾਈਟ ਸੰਖੇਪ

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਤੱਕ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ, AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਮੀਡੀਆ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ, ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਸੰਦਰਭ

ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਗੇਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਲਾਈਟ ਸਿਮੂਲੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗਲੈਕਸੀਆਂ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ AI ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

AI ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਕਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਖੋਜਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰਿਆ ਹੈ। ਇਹ AI-ਬਣਾਇਆ ਡੇਟਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਰਚੁਅਲ ਕੇਅਰ ਫਰਮ, ਕੁਰਾਈ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ 400,000 ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੈਪਰ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪੰਜ ਉਤਪਾਦ ਸ਼ਾਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਇੱਕ ਹਜ਼ਾਰ ਫੋਟੋਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 3D ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਜੂਨ 2021 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗਾਰਟਨਰ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ 2030 ਤੱਕ ਕਾਨੂੰਨ, ਅੰਕੜਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਾਧਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਮਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਜਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਕੈਂਸਰ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ-ਡਾਟਾ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਕੋਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਸਪਤਾਲ ਨੈਟਵਰਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। 

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੌਲ ਵਾਲਬਰਸਕੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜਿਸਨੇ AI Reverie ਦੀ ਸਹਿ-ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ, ਪਹਿਲੇ ਸਮਰਪਿਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾ ਤੋਂ $6 ਹੈ, ਛੇ ਸੈਂਟ ਲਈ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਧੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਚਮਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। 

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ 

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਨਵੇਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ।
• ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ, ਕੰਮ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਲੇ ਮਾਹੌਲ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਆਪਣੇ ਲੈਪਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਈਮੇਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਲਿਜਾਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਦੀ ਘਟੀ ਹੋਈ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੁਣ ਅਕਸਰ ਐਕਸੈਸ ਜਾਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੂੰ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਣ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਖਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਆਜ਼ਾਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਡੀਪਫੇਕ ਜਾਂ ਹੋਰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਵਾਲੇ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਜੀਟਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ।
• ਲੇਬਰ ਬਜ਼ਾਰ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵੱਧਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸਥਾਪਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਸੰਭਾਵੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਉੱਚ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ

• ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹੋਰ ਕਿਹੜੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ, ਵਰਤਿਆ ਅਤੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਰਕਾਰ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?