Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, os recursos de dados se tornaram um elemento -chave na promoção do progresso da IA. No entanto, a aquisição e o processamento de dados do mundo real enfrentam vários desafios, como proteção de privacidade e restrições de direitos autorais, o que levou a uma grave escassez de fornecimento de dados. Os gigantes da tecnologia como a Microsoft e o OpenAI estão buscando ativamente soluções, entre as quais a tecnologia de dados sintéticos é vista como uma maneira importante de romper esse gargalo. Os dados sintéticos são gerados por meio de modelos grandes e podem ser usados para treinar modelos de IA em menor escala após a otimização manual, fornecendo uma nova fonte de dados para o desenvolvimento de inteligência artificial.
O processo de geração de dados sintéticos reflete a capacidade de auto-habitação da tecnologia de inteligência artificial. Os grandes modelos de linguagem (LLM) analisam dados reais maciços e aprendem os padrões e regras nele e, em seguida, geram novos dados com características estatísticas semelhantes. Esse método de geração de dados pode não apenas proteger a privacidade pessoal, mas também passar por restrições regionais e de tempo e criar dados de treinamento em cenários específicos. Por exemplo, no campo da IA médica, os dados sintéticos podem gerar um grande número de casos virtuais, ajudando os modelos a aprender métodos de diagnóstico para doenças raras.
Em termos de aplicações comerciais, muitas empresas de tecnologia começaram a fornecer serviços de dados sintéticos. Esses serviços cobrem vários campos, como finanças, assistência médica e direção autônoma, fornecendo às empresas soluções de dados personalizadas. Por exemplo, no campo da direção autônoma, os dados sintéticos podem simular várias condições climáticas extremas e condições inesperadas para ajudar a treinar sistemas de direção mais seguros. Esse serviço de dados não apenas reduz o custo de aquisição de dados das empresas, mas também acelera o ciclo de desenvolvimento dos produtos de IA.
No entanto, a aplicação de dados sintéticos também desencadeou discussões generalizadas no setor e na academia. Os apoiadores acreditam que os dados sintéticos acelerarão o processo de pesquisa e desenvolvimento de sistemas de IA super inteligentes. Ao usar dados sintéticos em larga escala, os sistemas de IA podem aprender tarefas complexas mais rapidamente e interromper as limitações do treinamento de dados tradicionais. Mas os críticos apontam que a dependência excessiva de dados sintéticos pode levar a desvios entre o modelo e o mundo real, resultando em falhas irreversíveis. Por exemplo, no campo do processamento da linguagem natural, se o modelo aprender apenas dados sintéticos, poderá produzir saída que não está em conformidade com os hábitos da linguagem humana.
Olhando para o futuro, a aplicação de dados sintéticos no campo da IA continuará se expandindo. Com o avanço contínuo da tecnologia de geração, a qualidade dos dados sintéticos estará mais próxima dos dados reais e os cenários de aplicativos serão mais extensos. Os dados sintéticos desempenharão um papel importante da avaliação de riscos financeiros ao diagnóstico médico, da fabricação inteligente às cidades inteligentes. Mas, ao mesmo tempo, como garantir a qualidade dos dados sintéticos e como equilibrar a taxa de uso de dados sintéticos com dados reais se tornarão problemas que precisam ser continuamente prestados atenção e resolvidos no desenvolvimento da IA.