Umjetne inteligencije (AI) tvrtke suočavaju se s kritičnim izazovom u potrazi za podacima za obuku. Manjak visokokvalitetnih podataka doveo je do istraživanja sintetskih podataka kao potencijalnog rješenja. Sintetski podaci odnose se na umjetno generirane podatke koji se mogu koristiti za obuku AI modela. Iako ovaj pristup obećava, njegova učinkovitost i praktičnost ostaju neizvjesni.
### Često postavljana pitanja
#### Što su sintetski podaci?
Sintetski podaci odnose se na umjetno generirane podatke koji se mogu koristiti za obuku umjetne inteligencije (AI) modela. Stvoreni su kako bi riješili probleme vezane uz manjak visokokvalitetnih tradicionalnih podataka za obuku.
#### Koji su izazovi u korištenju sintetskih podataka u razvoju AI?
AI modeli izgrađeni na sintetskim podacima mogu se suočiti s problemima poput “Habsburg AI” i “Model poremećaja autolize”. Ovi pojmovi opisuju probleme u kojima AI sustav postaje inbreedan i deformiran zbog snažne ovisnosti o rezultatima drugih AI modela.
#### Kako tvrtke za umjetnu inteligenciju rješavaju izazove sintetskih podataka?
Tvrtke poput OpenAI i Anthropic implementiraju sustave provjera i ravnoteže kako bi prevladale izazove sintetskih podataka. Ovi sustavi koriste više AI modela, pri čemu jedan generira podatke, a drugi provjerava njegovu točnost.
#### Kada možemo očekivati rješenje za sintetske podatke u razvoju AI?
S obzirom na kompleksnost AI i tekuće praznine u našem razumijevanju kako on funkcionira, teško je predvidjeti kada će biti postignuto održivo rješenje za sintetske podatke. Može biti potrebno značajno vrijeme i daljnja istraživanja kako bi se prevladali postojeći izazovi.
Umjetničke inteligencije (AI) tvrtke djeluju u stalno rastućoj industriji koja transformira različite sektore, uključujući zdravstvo, financije, prijevoz i više. Potražnja za AI tehnologijama i rješenjima potaknuta je povećanom potrebom za automatizacijom, analizom podataka i prediktivnim sposobnostima. Prema istraživanju tržišta, globalno tržište AI očekuje se da će doseći 190,61 milijardu dolara do 2025. godine, rastući po CAGR-u od 36,62% od 2019.
U ovoj industriji, podaci su gorivo koje pokreće AI modele i algoritme. Međutim, AI tvrtke suočavaju se s kritičnim izazovom u nabavi visokokvalitetnih podataka za obuku. Tradicionalni podaci za obuku često su rijetki, skupi za dobivanje i ograničeni u pokrivenosti stvarnih scenarija. Osim toga, postoje zabrinutosti za povrede autorskih prava prilikom korištenja podataka prikupljenih iz vanjskih izvora.
Za prevladavanje ovih izazova, tvrtke za umjetnu inteligenciju okreću se sintetskim podacima kao potencijalnom rješenju. Sintetski podaci odnose se na umjetno generirane podatke koji imitiraju obrasce i svojstva stvarnog svijeta. Mogu biti dizajnirani kako bi zadovoljili specifične zahtjeve i pružili raznolik niz primjera za obuku. Korištenjem sintetskih podataka, AI modeli mogu biti obučeni na većim i raznovrsnijim skupovima podataka, poboljšavajući njihovu učinkovitost i generalizabilnost.
Koncept sintetskih podataka nudi nekoliko prednosti za AI tvrtke. Smanjuje ovisnost o tradicionalnim skupovima podataka, koji mogu biti vremenski zahtjevni i skupi za prikupljanje. Također umanjuje zabrinutosti za autorska prava budući da podaci su umjetno generirani i ne dolaze iz izvora s autorskim pravima. Osim toga, sintetski podaci omogućuju stvaranje kontroliranih okruženja i scenarija koji su teško replicirati s stvarnim podacima.
Unatoč tim potencijalnim koristima, učinkovitost i praktičnost sintetskih podataka ostaju neizvjesni. Tvrtke poput Anthropic, Googlea i OpenAI uložile su značajne napore u razvoj tehnika sintetskih podataka, ali stvaranje visokokvalitetnih sintetskih podataka i dalje je izazov. AI modeli obučeni isključivo na sintetskim podacima mogu se suočiti s problemima poput pristranih rezultata, prenabacivanja i niske generalizabilnosti.
Istraživači su identificirali potencijalne rizike povezane sa sintetskim podacima. Fenomen poznat kao “Habsburg AI” ili “Model poremećaja autolize” opisuje problem AI modela koji snažno ovise o rezultatima drugih AI modela, što dovodi do inbreedinga i deformiranog sustava. Taj problem nastaje kada AI modeli ponovno generiraju podatke i uče iz vlastitih rezultata bez izloženosti raznovrsnim stvarnim primjerima.
Za rješavanje ovih izazova, tvrtke poput OpenAI i Anthropic implementiraju sustave provjera i ravnoteže. Ti sustavi uključuju više AI modela, pri čemu jedan model generira sintetičke podatke, a drugi model provjerava njihovu točnost i kvalitetu. Uvođenjem raznolikosti i vanjske provjere u proces obuke, tvrtke ciljaju smanjiti rizike povezane s inbreedingom i osigurati pouzdanost AI modela.
Međutim, istraživanja u području sintetskih podataka još uvijek traju, a trenutno razumijevanje same umjetne inteligencije je složen zadatak. Postizanje održivog rješenja za sintetske podatke u razvoju AI zahtijeva daljnje istraživanje i usavršavanje. Istraživači trebaju dublje razumijevanje ponašanja AI modela i njihove interakcije sa sintetskim podacima kako bi prevladali postojeće izazove.
Zaključno, iako sintetski podaci obećavaju kao rješenje za manjak visokokvalitetnih podataka za obuku AI tvrtki, to je područje koje zahtijeva daljnja istraživanja i razvoj. Industrija se brzo razvija i nastoji prevladati izazove povezane sa sintetskim podacima.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar