Бауыржан Жакиев 
В мире, где искусственный интеллект (ИИ) развивается семимильными шагами, потребность в данных для обучения моделей растет экспоненциально. Традиционно, для обучения ИИ использовались реальные данные – изображения, тексты, аудиозаписи. Этот подход позволил добиться значительных успехов в обработке естественного языка, компьютерном зрении и предиктивной аналитике. Однако, по мере того как доступность реальных данных приближается к своему пределу, на сцену выходят синтетические данные, становясь важнейшим ресурсом для развития ИИ. Gartner прогнозирует, что к 2030 году синтетические данные станут основным источником для обучения ИИ.
Синтетические данные – это искусственно сгенерированная информация, которая имитирует характеристики реальных данных. Она создается с помощью алгоритмов и моделирования, что позволяет получать данные, предназначенные для конкретных целей. Например, генеративно-состязательные сети (GAN) могут создавать фотореалистичные изображения, а механизмы моделирования генерируют сценарии для обучения беспилотных автомобилей. Такие инструменты генеративного ИИ, как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, также вносят свой вклад, создавая большие объемы текста и изображений. В результате становится все труднее отличить оригинальный контент от созданного ИИ.
Этот тренд обусловлен несколькими факторами. Во-первых, растущие потребности систем ИИ намного опережают скорость, с которой люди могут производить новые данные. Во-вторых, подготовка реальных наборов данных – от сбора до разметки – может занимать до 80% времени разработки ИИ. Синтетические данные, с другой стороны, можно создавать быстрее, экономичнее и настраивать для конкретных приложений. Такие компании, как NVIDIA, Microsoft и Synthesis AI, уже используют этот подход, применяя синтетические данные в дополнение к реальным наборам данных или даже заменяя их.
Синтетические данные обладают рядом преимуществ. Они помогают снизить риски, связанные с конфиденциальностью. Нормативные акты, такие как GDPR и CCPA, предъявляют строгие требования к использованию персональных данных. Используя синтетические данные, которые точно имитируют реальные данные, но не раскрывают конфиденциальную информацию, компании могут соблюдать эти правила, продолжая обучать свои модели ИИ. Кроме того, синтетические данные позволяют создавать сбалансированные и непредвзятые наборы данных. Реальные данные часто отражают социальные предубеждения, что приводит к непреднамеренному закреплению этих предубеждений в моделях ИИ. С помощью синтетических данных разработчики могут создавать наборы данных, обеспечивающие справедливость и инклюзивность.
Синтетические данные также позволяют организациям моделировать сложные или редкие сценарии, которые трудно или опасно воспроизводить в реальном мире. Например, обучение беспилотных дронов навигации в опасных средах можно безопасно и эффективно проводить с использованием синтетических данных. Более того, разработчики могут генерировать синтетические наборы данных, включающие определенные сценарии или вариации, которые могут быть недостаточно представлены в реальных данных (разнообразные погодные условия для обучения беспилотных автомобилей). Наконец, синтетические данные масштабируемы, что особенно выгодно для стартапов и небольших организаций.
Несмотря на преимущества, синтетические данные не лишены ограничений и рисков. Одной из наиболее острых проблем является вероятность неточностей. Если синтетические данные неточно отражают реальные закономерности, модели ИИ, обученные на них, могут плохо работать на практике. Эта проблема, часто называемая «коллапсом модели», подчеркивает важность поддержания тесной связи между синтетическими и реальными данными. Другим ограничением является неспособность охватить всю сложность и непредсказуемость реальных сценариев. Существует также риск чрезмерной зависимости от синтетических данных. Хотя они могут дополнять реальные данные, они не могут полностью их заменить. Возникают и этические проблемы: плохо спроектированные синтетические наборы данных могут непреднамеренно кодировать предубеждения или закреплять неточности.
Для решения проблем, связанных с синтетическими данными, необходим взвешенный и стратегический подход. Организациям следует рассматривать синтетические данные как дополнение, а не замену реальным данным. Важнейшее значение имеет валидация: синтетические наборы данных должны быть тщательно оценены на предмет качества, соответствия реальным сценариям и потенциальных предубеждений. Этические соображения должны оставаться в центре внимания, а для обеспечения ответственного использования синтетических данных необходимы четкие руководящие принципы и механизмы подотчетности. Сотрудничество между отраслями и научными кругами может способствовать дальнейшему ответственному использованию синтетических данных.
