Dane syntetyczne przyszłością sztucznej inteligencji?

Przewidywany czas czytania to 4 minuty.

Patrząc na to, do jakich odkryć i przełomów dochodzi aktualnie w branży technologicznej, można odnieść wrażenie, że sztuczna inteligencja będzie wciąż rozwijać się w gigantycznym tempie. To w pewnym sensie prawda, aczkolwiek duzi gracze już poruszają temat spowalniających prac nad kolejnymi, bardziej zaawansowanymi modelami. AI potrzebuje do nauki ogromnej ilości danych, które nie zawsze są na wyciągnięcie ręki. Tu do gry wkraczają dane syntetyczne. Zapewne spora część czytających nie do końca wie, czym one w ogóle są. Może to być jednak nowy fenomen, odpowiadający na problemy i to nie tylko te dotyczące sztucznej inteligencji.

Dane syntetyczne – AI będzie uczyć… AI?

Sam koncept syntetycznych danych jest dosyć prosty. Chodzi o to, aby za ich pomocą, zastąpić dane personalne, w których zawarte są wrażliwe informacje o użytkownikach sieci. W dobie dbania o cyfrowe bezpieczeństwo, wydaje się to szczególnie ważne. Internetowe oszustwa przybierają coraz bardziej wymyślne formy. Oszustom wystarczy czasem zaledwie skrawek informacji, by już zadziałać na ludzką szkodę. Oliwy do ognia dolewają różnorakie wycieki, czy też szemrane zachowania niektórych podmiotów, które internauci darzyli niegdyś zaufaniem. Jak dane syntetyczne mogą okazać się pomocne?

Przede wszystkim, są to dane stworzone przez sztuczną inteligencję. Działa to więc to na znanej zasadzie. AI musi przeanalizować zestaw prawdziwych danych, po to, by nauczyć się wzorców i schematów. Później algorytmy są w stanie stworzyć syntetyczną próbkę, która nie zawiera żadnych wrażliwych informacji, które można by połączyć z prawdziwymi osobami. Dodatkowo, sztuczne dane mają w pełnym stopniu oddawać zależności między danymi oraz zachowywać statystyczne zależności. Operowanie na takim zestawie będzie zatem mocno zbliżone do obcowania z realnymi informacjami.

To rozwiązanie stanowi znaczący przeskok nad poprzednio wykorzystywanymi metodami. Alternatywną metodą pracy z danymi, która pozwala uniknąć rozprzestrzenienia osobowych informacji, jest maskowanie danych wrażliwych albo generowanie danych w oparciu o proste założenia. W pierwszym z przypadków, polega to po prostu na swoistym ,,zacenzurowaniu” informacji osobowych, co jest metodą dosyć naiwną. Jeżeli zaś chodzi o wykorzystanie reguł i poleceń – to również nie jest opcja idealna. AI jest oczywiście w stanie wygenerować pasujący do podanego opisu zestaw danych, ale pominie przy tym zależności, występujące w rzeczywistych informacjach. Wydaje się więc, że rozwiązanie syntetyczne może być odpowiedzią na wiele problemów.

Dane syntetyczne – Ogromna szansa

Do czego konkretnie można wykorzystać tak wytworzone dane? Przede wszystkim do szkolenia sztucznej inteligencji. Wygenerowane zestawy danych mogą w skuteczny sposób posłużyć AI do dalszego postępu. Co również istotne, dzięki nim otwiera się wiele nowych możliwości, jeśli chodzi o analitykę. Praca nad danymi jest bowiem o tyle problematyczna, iż należy brać pod uwagę kwestię prywatności i zarządzania wrażliwymi informacjami. Przy syntetycznej wersji, ten aspekt można w ogóle pominąć. Oznacza to zatem, iż syntetyczne dane będzie można przekazywać między podmiotami bez martwienia się o pogwałcenie czyjejś prywatności. Co więcej, generując informacje, można je bardzo szybko edytować, modyfikować i przeobrażać według własnych potrzeb.

Wszystko to, zebrane razem, może okazać się przełomem, nie tylko jeśli chodzi o rozwój AI, ale także ogólnie pojętej analityki. Dane syntetyczne mogą stanowić opcję dużo bardziej efektywną, prostszą w uzyskaniu i umożliwiającą łatwiejszą edycję. Czy można znaleźć jakieś minusy?

Dane syntetyczne – Potencjalne zagrożenia

Oczywiście, rozwiązanie to nie jest idealne. Sami twórcy takich technologii przyznają, że muszą pilnować, by sztuczna inteligencja nie uczyła się ,,zbyt dobrze”. W takim przypadku, mogłoby dochodzić do kopiowania danych z próbki i niezachowania prywatności realnych osób. Wobec tego, AI musi być odpowiednio dostosowywane, by nie zapamiętało z próbek zbyt dużo.

Poza tym, pojawić mogą się też wątpliwości odnośnie dokładności syntetycznych danych oraz tego jak bardzo pokrywają się z rzeczywistością. Podobnie jak w innych przypadkach, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, potrzeba tu czasu. Wiadomo, że coraz to nowsze syntetyki będą bardziej jakościowe i lepsze w niemal każdym względzie. Poza tym, nic nie wskazuje na to, by takie dane miały być szczególnie niepoprawne.

Dane syntetyczne – Krok naprzód

Jednym z pierwszych przejawów tak generowanych danych były grafiki, generowane przez algorytmy w początkowej fazie rozwoju nowoczesnej sztucznej inteligencji. Choć ciężko wyobrazić sobie, by AI uczyło się właśnie z takich wytworów, to w przypadku danych tabelarycznych jest nieco inaczej. Syntetyczne dane mogą stanowić ogromny krok naprzód, jednocześnie już w samym swoim założeniu dbając o bezpieczeństwo danych ludzi.

Rozwiązanie wciąż jest jeszcze w początkowej fazie swojego rozwoju. Możliwe jednak, że już niedługo zacznie być wykorzystywane w badaniach nad sztuczną inteligencją oraz innych dziedzinach.