Dengan perkembangan cepat teknologi kecerdasan buatan, sumber daya data telah menjadi elemen kunci dalam mempromosikan kemajuan AI. Namun, akuisisi dan pemrosesan data dunia nyata menghadapi banyak tantangan seperti perlindungan privasi dan pembatasan hak cipta, yang telah menyebabkan kekurangan pasokan data yang serius. Raksasa teknologi seperti Microsoft dan Openai secara aktif mencari solusi, di antaranya teknologi data sintetis dipandang sebagai cara penting untuk menembus kemacetan ini. Data sintetis dihasilkan melalui model besar dan dapat digunakan untuk melatih model AI skala kecil setelah optimasi manual, menyediakan sumber data baru untuk pengembangan kecerdasan buatan.
Proses pembangkitan data sintetis mencerminkan kemampuan pencitraan diri dari teknologi kecerdasan buatan. Model Bahasa Besar (LLM) menganalisis data nyata yang besar dan mempelajari pola dan aturan di dalamnya, dan kemudian menghasilkan data baru dengan karakteristik statistik yang sama. Metode pembuatan data ini tidak hanya dapat melindungi privasi pribadi, tetapi juga menembus kendala regional dan waktu dan membuat data pelatihan dalam skenario tertentu. Misalnya, di bidang AI medis, data sintetis dapat menghasilkan sejumlah besar kasus virtual, membantu model mempelajari metode diagnostik untuk penyakit langka.
Dalam hal aplikasi komersial, banyak perusahaan teknologi telah mulai menyediakan layanan data sintetis. Layanan ini mencakup banyak bidang seperti keuangan, perawatan medis, dan mengemudi otonom, memberikan perusahaan solusi data yang disesuaikan. Misalnya, di bidang mengemudi otonom, data sintetis dapat mensimulasikan berbagai cuaca ekstrem dan kondisi jalan yang tidak terduga untuk membantu melatih sistem mengemudi yang lebih aman. Layanan data ini tidak hanya mengurangi biaya akuisisi data perusahaan, tetapi juga mempercepat siklus pengembangan produk AI.
Namun, penerapan data sintetis juga telah memicu diskusi luas di industri dan akademisi. Pendukung percaya bahwa data sintetis akan mempercepat proses penelitian dan pengembangan sistem AI super cerdas. Dengan menggunakan data sintetis dalam skala besar, sistem AI dapat mempelajari tugas -tugas kompleks lebih cepat dan menerobos keterbatasan pelatihan data tradisional. Tetapi para kritikus menunjukkan bahwa ketergantungan yang berlebihan pada data sintetis dapat menyebabkan penyimpangan antara model dan dunia nyata, yang mengakibatkan kelemahan yang tidak dapat diubah. Misalnya, di bidang pemrosesan bahasa alami, jika model hanya belajar data sintetis, itu dapat menghasilkan output yang tidak sesuai dengan kebiasaan bahasa manusia.
Ke depan, penerapan data sintetis di bidang AI akan terus berkembang. Dengan kemajuan teknologi generasi yang berkelanjutan, kualitas data sintetis akan lebih dekat dengan data nyata dan skenario aplikasi akan lebih luas. Data sintetis akan memainkan peran penting dari penilaian risiko keuangan hingga diagnosis medis, dari manufaktur pintar hingga kota pintar. Tetapi pada saat yang sama, bagaimana memastikan kualitas data sintetis dan bagaimana menyeimbangkan rasio penggunaan data sintetis dengan data nyata akan menjadi masalah yang perlu terus diperhatikan dan diselesaikan dalam pengembangan AI.