推动人工智能发展所需的数据要求不断增长
每次与聊天机器人进行聪明互动时，这些程序旨在模拟与人类的对话，都需要一个庞大的数据存储库。这个庞大的信息集合来源于无数文章、书籍和在线评论，对于训练人工智能系统以理解和回应用户查询至关重要。对持续数据持续输入的需求是无法避免的：向人工智能输入的信息越多，其准确性就会越高。
获取高质量数据的困难
尽管日常生活中信息无处不在，但仅有一小部分具有重要价值的信息才会出现在互联网上。对这个大部分未开发资源的获取对于人工智能公司来说可能是昂贵的开销。它们往往花费数百万美元来从出版商那里获得权利，或者诉诸于使用整个网站，引发激烈的版权之争。
接受合成数据作为解决方案
科技巨头现在正走上一条利用合成数据的道路，基本上是构建和测试人工智能模型的虚构信息。通过使用人工智能生成各种形式的合成数据，这些系统的未来版本可以更有效地进行训练。Anthropic AI首席执行官Dario Amodei证实，合成数据的潜力，作为一种“无限数据生成工具”，绕过了许多法律、道德和隐私问题。
技术中合成数据的应用
合成数据拥有数十年的历史，应用范围从匿名化过程到模拟无人驾驶技术的交通。然而，人工智能的进步使得以大规模生成高质量合成数据变得更加简单，迫使人们追求新的紧迫性。
像Anthropic AI这样的公司已经为其最新的聊天机器人模型采用了合成数据，而像Meta和Google这样的科技巨头则在开发他们最新的开源模型中使用了合成数据。例如，Google的DeepMind依赖合成数据来训练能够解决奥林匹克级几何问题的模型。
此外，微软在合成人工智能方面的研究导致了开发出一个更小、资源消耗更少的能够进行理性思考和有效语言运用的人工智能模型。名为Phi-3的这个模型模拟了儿童学习语言的方式，并且作为一个开源工具公开提供。
问题与答案：
– 什么是合成数据？
合成数据是由算法生成的人工信息，它不是来源于真实世界事件，而是被创建来模仿实际数据。当访问真实数据可能受到限制、成本过高，或者使用真实数据可能带来隐私问题时，这些数据可以用于训练人工智能模型。
– 合成数据对人工智能发展的重要性在哪里？
合成数据允许人工智能开发者创建多样化、可扩展的数据集，而不受真实数据可用性、隐私和道德问题的限制。这有助于训练更具强大性和可泛化性的人工智能模型。
– 使用合成数据的主要挑战是什么？
一些挑战包括确保合成数据质量足够高，且足以代表真实场景，以防止人工智能模型中的偏见。当将训练在合成数据上的人工智能模型应用于实际任务时，验证合成数据的真实性和准确性可能会很困难。
优势：
– 可扩展性： 合成数据可以大规模生成，促进人工智能模型的大规模训练。
– 控制： 研究人员可以控制合成数据中的参数和变量，以创造特定条件或场景供人工智能学习。
– 隐私： 合成数据不包括真实个人信息，因此有助于缓解隐私泄露，并遵守GDPR等法规。
缺点：
– 质量问题： 人们可能怀疑合成数据能否捕捉到真实世界的复杂性，这可能影响人工智能模型的可靠性。
– 偏见： 如果没有正确设计，合成数据可能会引入或加剧偏见，导致人工智能行为的扭曲。
– 验证： 验证合成数据可能具有挑战性，因为缺乏等效的真实世界数据可能使得难以衡量人工智能在真实任务中表现的性能。
争议：
– 关于仅基于合成数据对人工智能模型的可信度在关键应用（如医疗保健或自动驾驶）中可以被信任的程度，人类生命可能会受到威胁的争论仍在进行中。
– 另一个争议涉及合成数据和人工智能的使用可能导致之前由人类完成的任务自动化，从而导致工作职位被取代。
如需进一步探索人工智能和合成数据方面的主题，您可以访问这项革命前沿的主要科技公司：
Google
Meta
Microsoft
Anthropic AI