人工知能技術の急速な発展に伴い、データリソースはAIの進歩を促進する重要な要素となっています。ただし、実際のデータの取得と処理は、プライバシー保護や著作権制限などの複数の課題に直面しているため、データ供給が深刻に不足しています。 MicrosoftやOpenaiなどのテクノロジーの巨人は、積極的にソリューションを求めています。その中には、合成データテクノロジーは、このボトルネックを突破する重要な方法と見なされています。合成データは大規模なモデルを通じて生成され、手動最適化後に小規模のAIモデルをトレーニングするために使用でき、人工知能の開発のための新しいデータソースを提供します。
合成データの生成プロセスは、人工知能技術の自己評価能力を反映しています。大規模な言語モデル（LLM）は、大規模な実際のデータを分析し、そのパターンとルールを学習し、同様の統計的特性を持つ新しいデータを生成します。このデータ生成方法は、個人のプライバシーを保護するだけでなく、地域および時間の制約を突破し、特定のシナリオでトレーニングデータを作成することもできます。たとえば、医療AIの分野では、合成データが多数の仮想ケースを生成し、モデルがまれな疾患の診断方法を学ぶのに役立ちます。
商業アプリケーションに関しては、多くのテクノロジー企業が合成データサービスを提供し始めています。これらのサービスは、金融、医療、自律運転などの複数の分野をカバーし、企業にカスタマイズされたデータソリューションを提供します。たとえば、自律運転の分野では、合成データはさまざまな極端な天候や予期せぬ道路状況をシミュレートして、より安全な運転システムを訓練するのに役立ちます。このデータサービスは、企業のデータ収集コストを削減するだけでなく、AI製品の開発サイクルも加速します。
ただし、合成データの適用は、業界と学界での広範な議論も引き起こしています。サポーターは、合成データが超インテリジェントAIシステムの研究開発プロセスを加速すると考えています。合成データを大規模に使用することにより、AIシステムは複雑なタスクをより速く学習し、従来のデータトレーニングの制限を突破できます。しかし、批評家は、合成データへの過度の依存がモデルと現実の世界との間の逸脱につながり、不可逆的な欠陥をもたらす可能性があると指摘しています。たとえば、自然言語処理の分野では、モデルが合成データのみを学習する場合、人間の言語習慣に適合しない出力を生成する可能性があります。
今後、AIの分野での合成データの適用が拡大し続けます。生成技術の継続的な進歩により、合成データの品質は実際のデータに近づき、アプリケーションシナリオがより広範になります。合成データは、金融リスク評価から、スマートマニュファクチャリングからスマートシティまで、医療診断まで重要な役割を果たします。しかし同時に、合成データの品質を確保する方法と、合成データと実際のデータの使用率のバランスをとる方法は、AIの開発に継続的に注意を払い、解決する必要がある問題になります。