مصنوعي ڊيٽا: ٺاهيل ماڊل استعمال ڪندي درست AI سسٽم ٺاهڻ

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun اڳڪٿي
• مئي 4، 2022

بصيرت جو خلاصو

مصنوعي ڊيٽا، هڪ طاقتور اوزار جنهن ۾ صحت جي سار سنڀار کان پرچون تائين ايپليڪيشنون آهن، طريقي سان ترتيب ڏئي رهيو آهي AI سسٽم کي ترقي ۽ لاڳو ڪيو ويو آهي. حساس معلومات کي خطري ۾ وجهڻ کان سواءِ متنوع ۽ پيچيده ڊيٽا سيٽن جي تخليق کي چالو ڪرڻ سان، مصنوعي ڊيٽا صنعتن ۾ ڪارڪردگي کي وڌائيندي، رازداري کي محفوظ ڪندي، ۽ خرچن کي گھٽائيندي. بهرحال، اهو پڻ چئلينج پيش ڪري ٿو، جهڙوڪ گمراهه ڪندڙ ميڊيا ٺاهڻ ۾ امڪاني غلط استعمال، توانائي جي استعمال سان لاڳاپيل ماحولياتي خدشات، ۽ مزدور مارڪيٽ جي متحرڪ ۾ تبديليون جن کي احتياط سان منظم ڪرڻ جي ضرورت آهي.

مصنوعي ڊيٽا جي حوالي سان

ڏهاڪن تائين، مصنوعي ڊيٽا مختلف شڪلن ۾ موجود آهي. اهو ڪمپيوٽر گيمز ۾ ملي سگهي ٿو جهڙوڪ فلائيٽ سميوليٽرز ۽ فزڪس سميوليشن ۾ جيڪي ائٽم کان وٺي ڪهڪشائن تائين هر شيءِ کي ظاهر ڪن ٿا. ھاڻي، مصنوعي ڊيٽا لاڳو ڪئي پئي وڃي صنعتن ۾ جيئن ته صحت جي سار سنڀار حقيقي دنيا جي AI چيلنجز کي حل ڪرڻ لاءِ.

AI جي ترقي جاري آهي ڪيترن ئي عمل درآمد جي رڪاوٽن ۾. وڏي ڊيٽا سيٽ، مثال طور، قابل اعتماد نتيجن کي پهچائڻ، تعصب کان آزاد ٿيڻ، ۽ وڌندڙ سخت ڊيٽا رازداري جي ضابطن تي عمل ڪرڻ جي ضرورت آهي. انهن چئلينجن جي وچ ۾، ڪمپيوٽرائيزڊ سميوليشنز يا پروگرامن پاران ٺاهيل تشريح ڪيل ڊيٽا حقيقي ڊيٽا جي متبادل طور سامهون آئي آهي. هي AI ٺاهيل ڊيٽا، جنهن کي مصنوعي ڊيٽا طور سڃاتو وڃي ٿو، رازداري جي خدشات کي حل ڪرڻ ۽ تعصب کي ختم ڪرڻ لاء اهم آهي ڇو ته اهو ڊيٽا جي تنوع کي يقيني بڻائي سگهي ٿو جيڪو حقيقي دنيا کي ظاهر ڪري ٿو.

صحت جي سار سنڀار جا عملدار مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪندا آهن، مثال طور، طبي تصويرن جي شعبي ۾ AI سسٽم کي تربيت ڏيڻ لاءِ مريض جي رازداري کي برقرار رکڻ دوران. ورچوئل ڪيئر فرم، Curai، مثال طور، 400,000 مصنوعي طبي ڪيس استعمال ڪيا ويا تشخيص الگورتھم کي تربيت ڏيڻ لاءِ. ان کان علاوه، پرچون فروش جهڙوڪ ڪيپر 3D سموليشن استعمال ڪندا آهن هڪ هزار تصويرن جو مصنوعي ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ لاءِ گهٽ ۾ گهٽ پنج پراڊڪٽ شاٽس. جون 2021 ۾ جاري ڪيل گارٽنر جي مطالعي مطابق مصنوعي ڊيٽا تي ڌيان ڏنو ويو، AI ترقي ۾ استعمال ٿيل ڊيٽا جو گهڻو حصو 2030 تائين قانون سازي، شمارياتي معيار، نقل، يا ٻين طريقن سان مصنوعي طور تي تيار ڪيو ويندو.

خراب ڪندڙ اثر

مصنوعي ڊيٽا رازداري جي تحفظ ۽ ڊيٽا جي ڀڃڪڙي جي روڪٿام ۾ مدد ڪري ٿي. مثال طور، هڪ اسپتال يا ڪارپوريشن پيش ڪري سگھي ٿي هڪ ڊولپر کي اعليٰ معيار جي مصنوعي طبي ڊيٽا کي تربيت ڏيڻ لاءِ AI-based ڪينسر جي تشخيص واري نظام کي تربيت ڏيڻ لاءِ- ڊيٽا جيڪا حقيقي دنيا جي ڊيٽا جيتري پيچيده آهي هن سسٽم جو مطلب آهي تعبير ڪرڻ. انهي طريقي سان، ڊولپرز وٽ معيار جي ڊيٽا سيٽس استعمال ڪرڻ لاء آهن جڏهن سسٽم کي ڊزائين ڪرڻ ۽ گڏ ڪرڻ، ۽ اسپتال نيٽ ورڪ حساس، مريض طبي ڊيٽا کي خطرو ڪرڻ جو خطرو نٿو هلائي. 

مصنوعي ڊيٽا وڌيڪ اجازت ڏئي سگهي ٿي جانچ جي ڊيٽا جي خريد ڪندڙن کي روايتي خدمتن جي ڀيٽ ۾ گهٽ قيمت تي معلومات تائين رسائي. پال والبورسڪي جي مطابق، جيڪو AI Reverie جو گڏيل بنياد رکي ٿو، هڪ پهريون وقف مصنوعي ڊيٽا ڪاروبار، هڪ واحد تصوير جيڪا $ 6 جي قيمت هڪ ليبلنگ سروس کان مصنوعي طور تي ڇهه سينٽ لاء ٺاهي سگهجي ٿي. برعڪس، مصنوعي ڊيٽا وڌايل ڊيٽا لاءِ رستو هموار ڪندو، جيڪو موجوده حقيقي دنيا جي ڊيٽا سيٽ ۾ نئين ڊيٽا شامل ڪرڻ جي ضرورت آهي. ڊولپر هڪ نئين تصوير ٺاهڻ لاءِ پراڻي تصوير کي گھمائي يا روشن ڪري سگھن ٿا. 

آخرڪار، رازداري جي خدشات ۽ حڪومتي پابنديون ڏنيون، ڊيٽابيس ۾ موجود ذاتي معلومات تيزي سان قانون سازي ۽ پيچيده ٿي رهي آهي، نئين پروگرامن ۽ پليٽ فارمن کي ٺاهڻ لاءِ حقيقي دنيا جي معلومات لاءِ استعمال ٿيڻ مشڪل بڻائي ٿي. مصنوعي ڊيٽا ڊولپرز کي انتهائي حساس ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ لاء هڪ عملي حل سان مهيا ڪري سگهي ٿي.

مصنوعي ڊيٽا جا اثر 

مصنوعي ڊيٽا جي وسيع اثرات شامل ٿي سگھي ٿي:

• نئين AI سسٽم جي تيز رفتار ترقي، ٻنهي پيماني تي ۽ تنوع ۾، جيڪي ڪيترن ئي صنعتن ۽ نظم و ضبط جي شعبن ۾ عمل کي بهتر ڪن ٿا، صحت جي سار سنڀار، نقل و حمل، ۽ فنانس جهڙن شعبن ۾ ڪارڪردگي کي وڌايو.
• تنظيمن کي معلومات کي وڌيڪ کليل طور تي حصيداري ڪرڻ ۽ ٽيمن کي وڌيڪ موثر طريقي سان تعاون ڪرڻ ۽ هلائڻ جي قابل ڪرڻ، وڌيڪ همٿ واري ڪم جي ماحول ۽ پيچيده منصوبن کي آسانيء سان حل ڪرڻ جي صلاحيت.
• ڊولپرز ۽ ڊيٽا پروفيشنلز کي اي ميل ڪرڻ جي قابل يا وڏي مصنوعي ڊيٽا سيٽ کي انهن جي ليپ ٽاپن تي کڻڻ جي قابل آهي، اهو ڄاڻڻ ۾ محفوظ آهي ته نازڪ ڊيٽا خطري ۾ نه آهي، وڌيڪ لچڪدار ۽ محفوظ ڪم جي حالتن جي ڪري.
• ڊيٽابيس سائبر سيڪيورٽي جي خلاف ورزين جي گھٽتائي، جيئن ته مستند ڊيٽا کي وڌيڪ رسائي يا حصيداري ڪرڻ جي ضرورت نه هوندي، جيئن ڪاروبار ۽ ماڻهن لاء هڪ وڌيڪ محفوظ ڊجيٽل ماحول جي ڪري.
• حڪومتون وڌيڪ آزادي حاصل ڪري رهيون آهن سخت ڊيٽا مينيجمينٽ قانون سازي کي لاڳو ڪرڻ جي بغير AI سسٽم جي صنعت جي ترقي ۾ رڪاوٽ جي باري ۾ پريشان ٿيڻ جي، وڌيڪ منظم ۽ شفاف ڊيٽا جي استعمال جي منظرنامي جي ڪري.
• مصنوعي ڊيٽا جي امڪاني طور تي استعمال ٿيڻ جي غير اخلاقي طور تي ڊيپ فيڪس يا ٻيون هٿرادو ميڊيا ٺاهڻ ۾، غلط ڄاڻ ۽ ڊجيٽل مواد ۾ اعتماد جي خاتمي جي ڪري.
• مزدور مارڪيٽ جي متحرڪ ۾ تبديلي، مصنوعي ڊيٽا تي وڌندڙ انحصار سان ممڪن طور تي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ڪردار جي ضرورت کي گھٽائڻ، ڪجهه شعبن ۾ نوڪري بي گھرڻ جي ڪري.
• مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ ۽ منظم ڪرڻ لاءِ گهربل ڪمپيوٽيشنل وسيلن جي وڌندڙ امڪاني ماحولياتي اثر، وڌيڪ توانائي جي استعمال ۽ لاڳاپيل ماحولياتي خدشات جي ڪري.

غور ڪرڻ لاءِ سوال

• ٻيون ڪهڙيون صنعتون مصنوعي ڊيٽا مان فائدو وٺي سگهن ٿيون؟
• حڪومت کي ڪهڙا ضابطا لاڳو ڪرڻ گهرجن ته ڪيئن مصنوعي ڊيٽا ٺاهي، استعمال ۽ ترتيب ڏني وڃي؟