ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทรัพยากรข้อมูลได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในการส่งเสริมความก้าวหน้าของ AI อย่างไรก็ตามการได้มาและการประมวลผลข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการเช่นการป้องกันความเป็นส่วนตัวและข้อ จำกัด ด้านลิขสิทธิ์ซึ่งนำไปสู่การขาดแคลนข้อมูลอย่างรุนแรง ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเช่น Microsoft และ OpenAI กำลังค้นหาโซลูชั่นอย่างแข็งขันซึ่งเทคโนโลยีข้อมูลสังเคราะห์ถูกมองว่าเป็นวิธีสำคัญในการฝ่าคอขวดนี้ ข้อมูลสังเคราะห์ถูกสร้างขึ้นผ่านแบบจำลองขนาดใหญ่และสามารถใช้ในการฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดเล็กหลังจากการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตนเองซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลใหม่สำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์
กระบวนการสร้างข้อมูลสังเคราะห์สะท้อนให้เห็นถึงความสามารถในการแสดงตนเองของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) วิเคราะห์ข้อมูลจริงขนาดใหญ่และเรียนรู้รูปแบบและกฎระเบียบในนั้นจากนั้นสร้างข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะทางสถิติที่คล้ายกัน วิธีการสร้างข้อมูลนี้ไม่เพียง แต่สามารถปกป้องความเป็นส่วนตัวส่วนบุคคล แต่ยังทำลายข้อ จำกัด ในระดับภูมิภาคและเวลาและสร้างข้อมูลการฝึกอบรมในสถานการณ์เฉพาะ ตัวอย่างเช่นในสาขาการแพทย์ AI ข้อมูลสังเคราะห์สามารถสร้างกรณีเสมือนจริงจำนวนมากช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้วิธีการวินิจฉัยสำหรับโรคที่หายาก
ในแง่ของแอพพลิเคชั่นเชิงพาณิชย์ บริษัท เทคโนโลยีหลายแห่งได้เริ่มให้บริการข้อมูลสังเคราะห์ บริการเหล่านี้ครอบคลุมหลายสาขาเช่นการเงินการดูแลทางการแพทย์และการขับขี่แบบอิสระให้บริการโซลูชั่นข้อมูลที่กำหนดเอง ตัวอย่างเช่นในด้านการขับขี่แบบอิสระข้อมูลสังเคราะห์สามารถจำลองสภาพอากาศที่รุนแรงและสภาพถนนที่ไม่คาดคิดเพื่อช่วยฝึกอบรมระบบการขับขี่ที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น บริการข้อมูลนี้ไม่เพียง แต่ลดต้นทุนการเก็บข้อมูลขององค์กรเท่านั้น แต่ยังช่วยเร่งวงจรการพัฒนาของผลิตภัณฑ์ AI
อย่างไรก็ตามการประยุกต์ใช้ข้อมูลสังเคราะห์ได้ก่อให้เกิดการอภิปรายอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมและสถาบันการศึกษา ผู้สนับสนุนเชื่อว่าข้อมูลสังเคราะห์จะเร่งกระบวนการวิจัยและพัฒนาของระบบ AI ที่ชาญฉลาดเป็นพิเศษ ด้วยการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ในขนาดใหญ่ระบบ AI สามารถเรียนรู้งานที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้นและผ่านข้อ จำกัด ของการฝึกอบรมข้อมูลแบบดั้งเดิม แต่นักวิจารณ์ชี้ให้เห็นว่าการพึ่งพาข้อมูลสังเคราะห์มากเกินไปอาจนำไปสู่การเบี่ยงเบนระหว่างแบบจำลองและโลกแห่งความเป็นจริงส่งผลให้เกิดข้อบกพร่องที่กลับไม่ได้ ตัวอย่างเช่นในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติหากแบบจำลองเรียนรู้เฉพาะข้อมูลสังเคราะห์มันอาจสร้างผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับนิสัยการใช้ภาษาของมนุษย์
เมื่อมองไปข้างหน้าการประยุกต์ใช้ข้อมูลสังเคราะห์ในสาขา AI จะขยายตัวต่อไป ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีการสร้างคุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์จะใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากขึ้นและสถานการณ์แอปพลิเคชันจะครอบคลุมมากขึ้น ข้อมูลสังเคราะห์จะมีบทบาทสำคัญจากการประเมินความเสี่ยงทางการเงินไปจนถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์ตั้งแต่การผลิตอัจฉริยะไปจนถึงเมืองอัจฉริยะ แต่ในเวลาเดียวกันวิธีการตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์และวิธีการสร้างสมดุลระหว่างอัตราส่วนการใช้งานของข้อมูลสังเคราะห์ด้วยข้อมูลจริงจะกลายเป็นปัญหาที่ต้องให้ความสนใจอย่างต่อเนื่องและแก้ไขในการพัฒนา AI