සින්තටික් දත්ත: නිෂ්පාදිත ආකෘති භාවිතයෙන් නිවැරදි AI පද්ධති නිර්මාණය කිරීම

• කර්තෘ:
• කර්තෘගේ නම

  Quantumrun Foresight
• මැයි 4, 2022

තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සාරාංශය

සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණයේ සිට සිල්ලර වෙළඳාම දක්වා යෙදුම් ඇති ප්‍රබල මෙවලමක් වන සින්තටික් දත්ත, AI පද්ධති සංවර්ධනය කර ක්‍රියාත්මක කරන ආකාරය නැවත සකස් කරයි. සංවේදී තොරතුරු අනතුරේ හෙළීමකින් තොරව විවිධ සහ සංකීර්ණ දත්ත කට්ටල නිර්මාණය කිරීම සක්‍රීය කිරීමෙන්, කෘතිම දත්ත කර්මාන්ත හරහා කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කරයි, පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කරයි, සහ පිරිවැය අඩු කරයි. කෙසේ වෙතත්, එය රැවටිලිකාර මාධ්‍ය නිර්මාණය කිරීමේදී ඇති විය හැකි අනිසි භාවිතය, බලශක්ති පරිභෝජනය හා සම්බන්ධ පාරිසරික ගැටළු සහ ප්‍රවේශමෙන් කළමනාකරණය කළ යුතු ශ්‍රම වෙළඳපල ගතිකත්වයේ මාරුවීම් වැනි අභියෝග ද ඉදිරිපත් කරයි.

කෘතිම දත්ත සන්දර්භය

දශක ගණනාවක් තිස්සේ කෘතිම දත්ත විවිධ ආකාරවලින් පැවතුනි. එය පියාසර සිමියුලේටර් වැනි පරිගණක ක්‍රීඩා වල සහ පරමාණුවල සිට මන්දාකිණි දක්වා සියල්ල නිරූපනය කරන භෞතික විද්‍යා සමාකරණවල දක්නට ලැබේ. දැන්, සැබෑ ලෝකයේ AI අභියෝග විසඳීම සඳහා සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණය වැනි කර්මාන්ත තුළ කෘතිම දත්ත යොදනු ලැබේ.

AI හි ප්‍රගමනය ක්‍රියාත්මක කිරීමේ බාධක කිහිපයකට දිගටම දිව යයි. උදාහරණයක් ලෙස, විශාල දත්ත කට්ටල, විශ්වාසදායක සොයාගැනීම් ලබා දීමට, පක්ෂග්‍රාහීත්වයෙන් තොර වීමට සහ වඩ වඩාත් දැඩි දත්ත රහස්‍යතා රෙගුලාසිවලට අනුකූල වීමට අවශ්‍ය වේ. මෙම අභියෝග මධ්‍යයේ, පරිගණකගත සමාකරණ හෝ වැඩසටහන් මගින් නිර්මාණය කරන ලද විවරණ දත්ත අව්‍යාජ දත්ත සඳහා විකල්පයක් ලෙස මතු වී ඇත. කෘතිම දත්ත ලෙස හඳුන්වන මෙම AI-නිර්මාණය කරන ලද දත්ත, සත්‍ය ලෝකය පිළිබිඹු කරන දත්ත විවිධත්වය සහතික කළ හැකි බැවින් පුද්ගලිකත්වය පිළිබඳ ගැටළු විසඳීමට සහ අගතිය තුරන් කිරීමට ඉතා වැදගත් වේ.

සෞඛ්‍ය සේවා වෘත්තිකයින් රෝගීන්ගේ රහස්‍යභාවය පවත්වා ගනිමින් AI පද්ධති පුහුණු කිරීම සඳහා වෛද්‍ය රූප අංශය තුළ නිදසුනක් ලෙස කෘතිම දත්ත භාවිතා කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, අතථ්‍ය සත්කාර සමාගම, Curai, රෝග විනිශ්චය ඇල්ගොරිතමයක් පුහුණු කිරීම සඳහා කෘතිම වෛද්‍ය අවස්ථා 400,000ක් භාවිතා කළේය. තවද, Caper වැනි සිල්ලර වෙළෙන්දන් ත්‍රිමාණ සමාකරණ භාවිතා කර නිෂ්පාදන ඡායාරූප පහක් වැනි කුඩා ඡායාරූප දහසකින් යුත් කෘතිම දත්ත කට්ටලයක් නිර්මාණය කරයි. 3 ජූනි මාසයේදී නිකුත් කරන ලද ගාට්නර් අධ්‍යයනයකට අනුව කෘතිම දත්ත කෙරෙහි අවධානය යොමු කර ඇති අතර, AI සංවර්ධනය සඳහා භාවිතා කරන බොහෝ දත්ත 2021 වන විට නීති සම්පාදනය, සංඛ්‍යානමය ප්‍රමිතීන්, සමාකරණ හෝ වෙනත් ක්‍රම මගින් කෘතිමව නිෂ්පාදනය කරනු ඇත.

කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම

කෘත්‍රිම දත්ත පුද්ගලිකත්වය සුරැකීමට සහ දත්ත කඩකිරීම් වැළැක්වීමට උපකාරී වේ. උදාහරණයක් ලෙස, AI මත පදනම් වූ පිළිකා රෝග විනිශ්චය පද්ධතියක් පුහුණු කිරීම සඳහා රෝහලක් හෝ සංස්ථාවක් සංවර්ධකයෙකුට උසස් තත්ත්වයේ කෘතිම වෛද්‍ය දත්ත ලබා දිය හැකිය - මෙම පද්ධතිය අර්ථ නිරූපණය කිරීමට අදහස් කරන සැබෑ ලෝක දත්ත තරම් සංකීර්ණ දත්ත. මේ ආකාරයෙන්, පද්ධතිය සැලසුම් කිරීමේදී සහ සම්පාදනය කිරීමේදී සංවර්ධකයින්ට ගුණාත්මක දත්ත කට්ටල භාවිතා කිරීමට ඇති අතර, රෝහල් ජාලය සංවේදී, රෝගී වෛද්‍ය දත්ත අනතුරේ හෙළීමේ අවදානමක් නොදක්වයි. 

කෘත්‍රිම දත්ත මගින් පරීක්ෂණ දත්ත ගැනුම්කරුවන්ට සම්ප්‍රදායික සේවාවන්ට වඩා අඩු මිලකට තොරතුරු වෙත ප්‍රවේශ වීමට තවදුරටත් ඉඩ ලබා දේ. පළමු කැපවූ කෘතිම දත්ත ව්‍යාපාරවලින් එකක් වන AI Reverie සම-ආරම්භ කළ Paul Walborsky ට අනුව, ලේබල් කිරීමේ සේවාවකින් ඩොලර් 6ක් වැය වන තනි රූපයක් ශත හයකට කෘතිමව ජනනය කළ හැකිය. ප්‍රතිවිරුද්ධව, කෘත්‍රිම දත්ත වර්ධිත දත්ත සඳහා මග සකසනු ඇත, එමඟින් පවතින සැබෑ ලෝක දත්ත කට්ටලයකට නව දත්ත එකතු කිරීම ඇතුළත් වේ. නව රූපයක් සෑදීමට සංවර්ධකයින්ට පැරණි රූපයක් කරකවීමට හෝ දීප්තිමත් කිරීමට හැකිය. 

අවසාන වශයෙන්, රහස්‍යතා ගැටළු සහ රජයේ සීමාවන් සැලකිල්ලට ගෙන, දත්ත සමුදායක පවතින පුද්ගලික තොරතුරු වඩ වඩාත් නීතිගත සහ සංකීර්ණ වෙමින් පවතින අතර, නව වැඩසටහන් සහ වේදිකා නිර්මාණය කිරීම සඳහා සැබෑ ලෝක තොරතුරු භාවිතා කිරීම දුෂ්කර කරයි. කෘත්‍රිම දත්ත මගින් සංවර්ධකයින්ට ඉතා සංවේදී දත්ත ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට විසඳුම් ලබා දිය හැක.

කෘතිම දත්ත වල ඇඟවුම් 

කෘතිම දත්තවල පුළුල් ඇඟවුම් ඇතුළත් විය හැකිය:

• සෞඛ්‍ය සේවා, ප්‍රවාහනය සහ මූල්‍ය වැනි අංශවල කාර්යක්‍ෂමතාව ඉහළ නැංවීමට තුඩු දෙන විවිධ කර්මාන්ත සහ විනය ක්ෂේත්‍රවල ක්‍රියාවලීන් වැඩිදියුණු කරන පරිමාණයෙන් සහ විවිධත්වයෙන් යුත් නව AI පද්ධතිවල වේගවත් සංවර්ධනය.
• ආයතනවලට තොරතුරු වඩාත් විවෘතව බෙදා ගැනීමට සහ කණ්ඩායම්වලට සහයෝගීව සහ කාර්යක්ෂමව ක්‍රියා කිරීමට හැකිවීම, වඩාත් ඒකාබද්ධ වැඩ පරිසරයක් සහ සංකීර්ණ ව්‍යාපෘති පහසුවෙන් විසඳා ගැනීමේ හැකියාව ඇති කරයි.
• සංවර්ධකයින්ට සහ දත්ත වෘත්තිකයින්ට ඔවුන්ගේ ලැප්ටොප් පරිගණකවල විශාල කෘත්‍රිම දත්ත කට්ටල ඊමේල් කිරීමට හෝ රැගෙන යාමට හැකි වීම, තීරණාත්මක දත්ත අනතුරට ලක් නොවන බව දැන සිටීමෙන් ආරක්ෂිතව, වඩාත් නම්‍යශීලී සහ ආරක්ෂිත සේවා තත්ත්වයන් කරා යොමු කරයි.
• සත්‍ය දත්ත තවදුරටත් ප්‍රවේශ වීමට හෝ නිතර නිතර බෙදා ගැනීමට අවශ්‍ය නොවන බැවින්, ව්‍යාපාර සහ පුද්ගලයන් සඳහා වඩාත් ආරක්‍ෂිත ඩිජිටල් පරිසරයක් ඇති කිරීමට හේතු වන බැවින්, දත්ත සමුදායේ සයිබර් ආරක්ෂණ කඩකිරීම්වල සංඛ්‍යාතය අඩු වේ.
• AI පද්ධතිවල කර්මාන්ත සංවර්ධනයට බාධා කිරීම ගැන කරදර නොවී දැඩි දත්ත කළමනාකරණ නීති ක්‍රියාත්මක කිරීමට රජයන් වැඩි නිදහසක් ලබා ගනිමින්, වඩාත් නියාමනය කළ සහ විනිවිද පෙනෙන දත්ත භාවිත භූ දර්ශනයකට මග පාදයි.
• ගැඹුරු ව්‍යාජ හෝ වෙනත් උපාමාරු මාධ්‍ය නිර්මාණය කිරීමේදී කෘත්‍රිම දත්ත සදාචාර විරෝධී ලෙස භාවිතා කිරීමට ඇති හැකියාව, වැරදි තොරතුරු සහ ඩිජිටල් අන්තර්ගතයන් කෙරෙහි විශ්වාසය ඛාදනය වීමට තුඩු දෙයි.
• ශ්‍රම වෙලඳපොල ගතිකයේ වෙනසක්, කෘතිම දත්ත මත රඳා පැවතීම, දත්ත එකතු කිරීමේ භූමිකාවන්හි අවශ්‍යතාවය අඩු කළ හැකි අතර, ඇතැම් අංශවල රැකියා විස්ථාපනයට තුඩු දෙයි.
• කෘත්‍රිම දත්ත උත්පාදනය කිරීමට සහ කළමනාකරණය කිරීමට අවශ්‍ය පරිගණකමය සම්පත් වැඩි වීම නිසා ඇති විය හැකි පාරිසරික බලපෑම, ඉහළ බලශක්ති පරිභෝජනයට සහ ඒ ආශ්‍රිත පාරිසරික ගැටළු වලට මග පාදයි.

සලකා බැලිය යුතු ප්‍රශ්න

• කෘතිම දත්ත වලින් ප්‍රයෝජන ගත හැකි වෙනත් කර්මාන්ත මොනවාද?
• කෘතිම දත්ත නිර්මාණය කිරීම, භාවිතා කිරීම සහ යෙදවීම සම්බන්ධයෙන් රජය විසින් ක්‍රියාත්මක කළ යුතු රෙගුලාසි මොනවාද?