Sztuczna inteligencja wyczerpuje się w materiałach szkoleniowych: syntetyczne dane ratunkiem
W gwałtownie rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) jednym z pojawiających się wyzwań jest niedobór świeżych danych do poprawy modeli AI. Ponieważ ogromne obszary internetu zostały przeszukane, aby doprowadzić chatboty AI do obecnego poziomu zaawansowania, coraz trudniej znaleźć nowe zbiory danych.
Syntetyczne dane: kontrowersyjne rozwiązanie
Eksperci AI wysunęli kontrowersyjne rozwiązanie: generowanie nowych danych za pomocą samej sztucznej inteligencji. Tak zwane „syntetyczne dane” mogą trenować modele AI. Jednak niektórzy eksperci ostrzegają, że jakość może się pogorszyć z czasem, ponieważ te modele często powtarzają wcześniejsze twórczości zamiast generować nowe koncepcje. Ryzyko polega na tym, że AI może kończyć na krążeniu w ograniczonym zakresie informacji w różnych permutacjach zamiast poszerzać swoją wiedzę.
Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia: inny rodzaj
Szczególnie syntetyczne dane mają wielkie znaczenie w niektórych dziedzinach, takich jak ochrona zdrowia, gdzie obawy o prywatność ograniczają użycie danych rzeczywistych. Firmy takie jak Syntho pionierują w generowaniu syntetycznych danych przypominających rzeczywiste dane pacjentów. Te przez AI stworzone dane zachowują statystyczną strukturę oryginalnych zbiorów danych, ale zapewniają całkowitą anonimowość, chroniąc tym samym poufność pacjentów.
Nowe rozwiązania w szkoleniu AI
Wykorzystanie danych syntetycznych w ochronie zdrowia AI to przełomowy rozwój. Umożliwia budowanie systemów AI bez bezpośredniego dostępu do poufnych informacji pacjentów. Ta innowacja obiecuje przyspieszyć tworzenie nowych metod leczenia i rozwijać zdolności diagnostyczne. Aby zweryfikować ich skuteczność, modele AI szkolone na danych syntetycznych są dokładnie testowane na danych rzeczywistych, potwierdzając ich dokładność i niezawodność przed wdrożeniem.
Syntetyczne dane: narzędzie do etycznego rozwoju AI
Wreszcie, syntetyczne dane służą jako środek do kalibracji modeli AI i zmniejszania uprzedzeń podczas szkolenia. To umożliwia programistom dopracowanie systemów AI i dostosowanie ich do konkretnych potrzeb, zachowując jednocześnie standardy etyczne w rozwoju AI. Wiarygodne dane stanowią fundament solidnych rezultatów AI, zasadę tę wyznają zawodowcy branży w dążeniu do postępu technologicznego w ochronie zdrowia i nie tylko.