인공 지능 기술의 빠른 발전으로 데이터 리소스는 AI의 진행을 촉진하는 데 핵심 요소가되었습니다. 그러나 실제 데이터의 획득 및 처리는 개인 정보 보호 및 저작권 제한과 같은 여러 가지 과제에 직면하여 데이터 공급이 심각하게 부족했습니다. Microsoft 및 OpenAI와 같은 기술 거대 기업은 적극적으로 솔루션을 찾고 있으며, 그 중 합성 데이터 기술은이 병목 현상을 해결하는 중요한 방법으로 간주됩니다. 합성 데이터는 대형 모델을 통해 생성되며 수동 최적화 후 소규모 AI 모델을 훈련시키는 데 사용될 수 있으며 인공 지능 개발을위한 새로운 데이터 소스를 제공합니다.
합성 데이터의 생성 프로세스는 인공 지능 기술의 자체화 능력을 반영합니다. 대형 언어 모델 (LLM)은 대규모 실제 데이터를 분석하고 패턴과 규칙을 배우고 유사한 통계적 특성으로 새로운 데이터를 생성합니다. 이 데이터 생성 방법은 개인 개인 정보를 보호 할뿐만 아니라 지역 및 시간 제약을 뚫고 특정 시나리오에서 교육 데이터를 만듭니다. 예를 들어, 의료 AI 분야에서 합성 데이터는 많은 가상 사례를 생성하여 모델이 드문 질병에 대한 진단 방법을 학습 할 수 있도록 도와줍니다.
상업적 응용 측면에서 많은 기술 회사가 합성 데이터 서비스를 제공하기 시작했습니다. 이 서비스는 금융, 의료 및 자율 주행과 같은 여러 분야를 포함하여 기업에 맞춤형 데이터 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 자율 주행 분야에서 합성 데이터는 다양한 극심한 날씨와 예기치 않은 도로 조건을 시뮬레이션하여 안전한 운전 시스템을 훈련시킬 수 있습니다. 이 데이터 서비스는 기업의 데이터 수집 비용을 줄일뿐만 아니라 AI 제품의 개발주기를 가속화합니다.
그러나 합성 데이터의 적용은 또한 업계와 학계에서 광범위한 토론을 촉발시켰다. 지지자들은 합성 데이터가 슈퍼 지능형 AI 시스템의 연구 및 개발 프로세스를 가속화 할 것이라고 생각합니다. 합성 데이터를 대규모로 사용함으로써 AI 시스템은 복잡한 작업을 더 빠르게 학습하고 전통적인 데이터 교육의 한계를 깰 수 있습니다. 그러나 비평가들은 합성 데이터에 대한 과도한 의존이 모델과 실제 세계 사이의 편차로 이어져 돌이킬 수없는 결함을 초래할 수 있다고 지적했다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서 모델이 합성 데이터 만 학습하는 경우 인간 언어 습관을 준수하지 않는 출력을 생성 할 수 있습니다.
앞으로 AI 분야에서 합성 데이터의 적용은 계속 확장 될 것입니다. 생성 기술의 지속적인 발전으로 합성 데이터의 품질은 실제 데이터에 더 가깝게 될 것이며 응용 프로그램 시나리오가 더 광범위해질 것입니다. 합성 데이터는 재무 위험 평가에서 의료 진단, 스마트 제조에서 스마트 도시에 이르기까지 중요한 역할을합니다. 그러나 동시에 합성 데이터의 품질과 합성 데이터의 사용 비율을 실제 데이터와 균형을 맞추는 방법은 AI 개발에 지속적으로주의를 기울여야하는 문제가 될 것입니다.