Matematyk Clive Hamby powiedział pierwszy W 2006 roku powiedział: „Dane to nowa ropa naftowa”. Dane są cenne, ale nie można ich wykorzystać, jeśli nie zostaną dopracowane. Według Johna Myersa, współzałożyciela i dyrektora ds. technicznych firmy Gretel, podobnie jak ropa naftowa, dane mają syntetyczny odpowiednik, który będzie napędzać przyszłość sztucznej inteligencji.
„Myślę, że dane syntetyczne zasadniczo będą podstawowym paliwem napędzającym rozwój systemów sztucznej inteligencji, zwłaszcza danych trafiających do systemów sztucznej inteligencji” – powiedział Meyers w serii filmów zamieszczonych na stronie Nasdaq Market, Quartz AI Jak wspomniano w najnowszym odcinku Faktora (po tym).
Gretel dostarcza firmom syntetyczne dane w celu udoskonalenia ich modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Dane stanowią podstawę do opracowywania systemów i szkolenia modeli, dzięki którym sztuczna inteligencja staje się mądrzejsza i skuteczniejsza przy każdym użyciu.
„Patrzę na dane syntetyczne w ten sam sposób, w jaki patrzę na oleje syntetyczne” – powiedział. „Każdy, kto dziś jeździ samochodem, używa oleju syntetycznego. Wiedzą tylko, że jest on podobny do prawdziwego oleju, ale jest produkowany i zapewnia płynną pracę silników. Gwarantujemy jakość.
Dane syntetyczne działają w podobny sposób. Istnieją dwa sposoby tworzenia danych syntetycznych. Pierwszy polega na wykorzystaniu istniejących danych i zapewnieniu ich bezpieczeństwa w użyciu. Oznacza to zmniejszenie pojemności, uczynienie jej przenośną i wyeliminowanie zagrożeń dla prywatności, wyjaśnił Myers. Drugim jest generowanie danych, które nie istnieją i tworzenie ich „od zera”, aby rozwiązywać problemy i tworzyć nowe produkty – powiedział.
Firma konsultingowa Gartner Oszacowanie Oczekuje się, że do 2024 r. 60% danych wykorzystywanych na potrzeby sztucznej inteligencji i analiz będzie generowane syntetycznie. Rynek generowania danych syntetycznych to: przewidywane Według BCC Research wzrośnie ona z 381,3 mln dolarów w 2022 r. do 2,1 mld dolarów w 2028 r.
Prywatność to jeden z największych atutów danych syntetycznych, zwłaszcza w sektorach podlegających ścisłym regulacjom, takim jak usługi finansowe i opieka zdrowotna, w których przetwarzanych jest wiele wrażliwych danych osobowych. Dane syntetyczne mogą jednak również pomóc wypełnić luki tam, gdzie brakuje danych ze świata rzeczywistego, lub uzupełnić stare lub niskiej jakości dane generowane organicznie.
Myers nie uważa jednak, że dane syntetyczne zastąpią dane surowe. Zamiast tego służy jako uzupełnienie rzeczywistych danych i zapisów.
„Myślę, że podczas tworzenia aplikacji i wykorzystywania tych danych istnieje dość duża granica, w przypadku której można powiedzieć: weźmy syntetyczną wersję tych danych i wykorzystajmy ją” – powiedział Myers Ta. „To właśnie tam w warstwie przedsiębiorstwa tworzone są aplikacje, a surowe dane są wykorzystywane do udoskonalania ich do postaci danych syntetycznych”.
Obejrzyj najnowszy odcinek Quartz AI Factor powyżej.
