Синтетические данные: как компьютеры создают информацию для обучения искусственного интеллекта

Синтетические данные — это информация, которая создается на компьютере для дополнения или замены реальных данных с целью улучшения моделей искусственного интеллекта (ИИ), защиты конфиденциальных данных и уменьшения предвзятости нейросетей.

Синтетические данные имеют множество преимуществ перед реальными данными. Они дешевле, быстрее в обработке, намного разнообразнее и легче настраиваемы. Синтетические данные также позволяют решать некоторые из самых сложных проблем в области ИИ – обучение моделей на редких или чувствительных данных, тестирование моделей на уязвимости и предубеждения, а также перенос моделей на новые задачи или языки.

Синтетические данные можно производить в почти неограниченных количествах с помощью двух основных подходов: компьютерных симуляций и генеративного ИИ.

• Компьютерные симуляции используют графические движки для создания реалистичных изображений и видео в виртуальном мире;
• Генеративный ИИ использует специальные архитектуры машинного обучения – трансформеры, диффузионные модели и GAN-ы (генеративно-состязательные сети), для создания реалистичного текста, изображений, таблиц и других типов данных на основе базовых данных.

Оба подхода позволяют создавать синтетические данные по запросу, настраивая их по нужным параметрам и характеристикам.

Автоматическая разметка данных

Одно из ключевых преимуществ синтетических данных заключается в том, что они предварительно промаркированы. Маркировка (разметка) данных — это процесс присвоения меток или описаний данным, чтобы модели ИИ могли понимать их.

Разметка реальных данных вручную — это трудоемкий, дорогостоящий и часто невозможный процесс. Например, чтобы обучить модель распознавать объекты на изображении, нужно описать каждый объект на каждом изображении в наборе данных. Синтетические данные устраняют необходимость вручную размечать информацию, так как машина уже понимает данные, которые она создает.

Обеспечение конфиденциальности данных

Еще одно преимущество синтетических данных заключается в том, что они позволяют компаниям обойти некоторые проблемы регулирования, связанные с обработкой персональных данных. Персональные данные защищены различными законами о конфиденциальности в разных странах и регионах, поэтому компании должны быть очень осторожны при сборе, хранении и использовании персональных данных своих клиентов или сотрудников.

Синтетические данные позволяют создавать информацию, которая не отслеживается до конкретных лиц, но сохраняет статистические свойства оригинальных данных. Таким образом, организации могут использовать синтетические данные для разработки продуктов, анализа трендов, обнаружения мошенничества и других целей, не нарушая правил конфиденциальности.

Ускорение обучения ИИ

Замена реальных данных синтетическими может ускорить и удешевить обучение и развертывание моделей ИИ. Модели ИИ требуют большого количества данных для обучения и достижения высокой точности, а сбор и разметка реальных данных может занять много времени и денег.

Синтетические данные могут уменьшить количество необходимых реальных данных или даже полностью заменить их. Синтетические данные также могут быть более эффективными для предварительного обучения моделей ИИ на определенные задачи.

Кроме того, замена реальных данных синтетическими уменьшает вероятность того, что модель будет содержать скрытые предубеждения или уязвимости.

Предубеждение — это тенденция модели ИИ давать неправильные или несправедливые ответы на основании пола, расы, возраста или других характеристик.

Уязвимость — это недостаток модели ИИ, которая позволяет злоумышленникам обманывать модель поддельными или измененными данными.

Синтетические данные позволяют находить и исправлять проблемы в моделях ИИ с помощью специальных инструментов для генерации контрольных примеров, контрфактуальных данных (противоположные фактам) и других методов проверки. Таким образом, мы можем делать модели ИИ более справедливыми, устойчивыми и переносимыми на другие задачи.

Синтетические данные — это мощный инструмент для развития ИИ в сегодняшнюю развивающуюся эпоху данных. Такие данные открывают новые возможности для создания и тестирования моделей ИИ на любых типах данных без ограничений по количеству, качеству или конфиденциальности. Синтетические данные также помогают повышать эффективность и безопасность моделей ИИ, а также расширять их применимость к новым областям и языкам.