Mit der raschen Entwicklung der Technologie für künstliche Intelligenz sind die Datenressourcen zu einem Schlüsselelement für die Förderung des Fortschritts von KI geworden. Die Erfassung und Verarbeitung von Daten in der realen Welt steht jedoch mit mehreren Herausforderungen wie Datenschutzschutz und Urheberrechtsbeschränkungen, was zu einem schwerwiegenden Mangel an Datenversorgung geführt hat. Technologiegiganten wie Microsoft und OpenAI suchen aktiv nach Lösungen, unter denen die synthetische Datentechnologie als wichtige Möglichkeit angesehen wird, diesen Engpass zu durchbrechen. Synthetische Daten werden durch große Modelle generiert und können nach manueller Optimierung kleinere KI-Modelle trainieren, um eine neue Datenquelle für die Entwicklung künstlicher Intelligenz bereitzustellen.
Der Erzeugungsprozess von synthetischen Daten spiegelt die Selbsterationsfähigkeit der Technologie für künstliche Intelligenz wider. Große Sprachmodelle (LLM) analysieren massive reale Daten und lernen die Muster und Regeln darin und generieren dann neue Daten mit ähnlichen statistischen Eigenschaften. Diese Methode zur Datenerzeugung kann nicht nur die persönliche Privatsphäre schützen, sondern auch regionale und zeitliche Einschränkungen durchbrechen und Schulungsdaten in bestimmten Szenarien erstellen. Beispielsweise können synthetische Daten im Bereich der medizinischen KI eine große Anzahl virtueller Fälle generieren und Modelle helfen, diagnostische Methoden für seltene Krankheiten zu lernen.
In Bezug auf kommerzielle Anwendungen haben viele Technologieunternehmen begonnen, synthetische Datendienste bereitzustellen. Diese Dienste decken mehrere Felder wie Finanzen, medizinische Versorgung und autonomes Fahren ab und bieten Unternehmen maßgeschneiderte Datenlösungen. Auf dem Gebiet des autonomen Fahrens können synthetische Daten beispielsweise verschiedene extreme Wetter- und unerwartete Straßenbedingungen simulieren, um sicherere Fahrsysteme zu trainieren. Dieser Datendienst reduziert nicht nur die Datenerfassungskosten von Unternehmen, sondern beschleunigt auch den Entwicklungszyklus von KI -Produkten.
Die Anwendung von synthetischen Daten hat jedoch auch weit verbreitete Diskussionen in der Branche und in der Wissenschaft ausgelöst. Anhänger glauben, dass synthetische Daten den Forschungs- und Entwicklungsprozess von super intelligenten KI -Systemen beschleunigen werden. Durch die Verwendung von synthetischen Daten in großem Maßstab können KI -Systeme komplexe Aufgaben schneller lernen und die Einschränkungen des herkömmlichen Datentrainings durchbrechen. Kritiker weisen jedoch darauf hin, dass eine übermäßige Abhängigkeit von synthetischen Daten zu Abweichungen zwischen dem Modell und der realen Welt führen kann, was zu irreversiblen Mängel führt. Wenn beispielsweise im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung das Modell nur synthetische Daten lernt, kann es eine Ausgabe erzeugen, die nicht den Gewohnheiten der menschlichen Sprache entspricht.
Mit Blick auf die Zukunft wird die Anwendung synthetischer Daten im Bereich der KI weiter erweitert. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Generationstechnologie wird die Qualität synthetischer Daten näher an realen Daten und die Anwendungsszenarien werden umfangreicher sein. Synthetische Daten spielen eine wichtige Rolle von der Bewertung des finanziellen Risikos bis zur medizinischen Diagnose, von der intelligenten Fertigung bis zu intelligenten Städten. Gleichzeitig wird die Qualität der synthetischen Daten und das Ausgleich des Nutzungsverhältnisses von synthetischen Daten mit realen Daten zu Problemen werden, die kontinuierlich beachtet und in der Entwicklung von KI gelöst werden müssen.