Dữ liệu tổng hợp - giải pháp tiềm năng cho việc thiếu dữ liệu huấn luyện AI

• Sự phát triển nhanh chóng của AI tạo sinh như GPT-4 đã mang lại những tiến bộ đáng kể, nhưng cũng đặt ra nhiều rủi ro đáng kể.

• Một trong những vấn đề cấp bách nhất là hiện tượng sụp đổ mô hình, khi các mô hình AI được huấn luyện chủ yếu trên nội dung do AI tạo ra có xu hướng suy giảm theo thời gian. 

• Sự suy giảm này xảy ra khi các mô hình AI mất thông tin về phân phối dữ liệu cơ bản thực sự của chúng, dẫn đến các đầu ra ngày càng giống nhau và ít đa dạng hơn, chứa đầy thiên kiến và lỗi.

• Khi internet ngập tràn nội dung do AI tạo ra theo thời gian thực, sự khan hiếm dữ liệu mới do con người tạo ra hoặc dữ liệu tự nhiên càng làm trầm trọng thêm vấn đề này.

• Dữ liệu tổng hợp nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn. Nó được thiết kế để bắt chước chặt chẽ các thuộc tính thống kê của dữ liệu thế giới thực.

• Dữ liệu tổng hợp không chứa bất kỳ thông tin thực hoặc cá nhân nào. Thay vào đó, các thuật toán máy tính dựa trên các mẫu và đặc điểm thống kê quan sát được trong các bộ dữ liệu thực để tạo ra các bộ dữ liệu tổng hợp.

• Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dữ liệu tổng hợp giúp các nhà nghiên cứu phân tích xu hướng bệnh nhân và kết quả sức khỏe, hỗ trợ phát triển các công cụ chẩn đoán và kế hoạch điều trị tiên tiến.

• Trong lĩnh vực tài chính, dữ liệu tổng hợp được sử dụng để mô hình hóa các kịch bản tài chính và dự đoán xu hướng thị trường đồng thời bảo vệ thông tin nhạy cảm.

• Dữ liệu tổng hợp cũng hỗ trợ phát triển các hệ thống hỗ trợ dịch vụ khách hàng do AI điều khiển có khả năng phản hồi và chính xác.

• Một thách thức lớn là đảm bảo chất lượng của dữ liệu tổng hợp, được xác định bởi khả năng phản ánh chính xác các thuộc tính thống kê của dữ liệu thực trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư.

• Dữ liệu tổng hợp có thể bị kỹ thuật đảo ngược, gây ra mối đe dọa đáng kể về quyền riêng tư như được nêu bật trong một nghiên cứu gần đây của Đại học Liên Hợp Quốc.

• Dữ liệu tổng hợp cũng có thể đưa vào hoặc củng cố các thiên kiến trong các mô hình AI. Mặc dù nó có thể tạo ra các bộ dữ liệu đa dạng một cách đáng tin cậy, nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc nắm bắt các sắc thái hiếm gặp nhưng quan trọng có trong dữ liệu thế giới thực.

• Dữ liệu tổng hợp cũng gặp khó khăn trong việc nắm bắt toàn bộ phổ cảm xúc và tương tác của con người, dẫn đến các mô hình AI kém hiệu quả hơn.

📌 Dữ liệu tổng hợp đang nổi lên như một giải pháp tiềm năng cho việc thiếu hụt dữ liệu huấn luyện AI, với ứng dụng rộng rãi trong y tế, tài chính và dịch vụ khách hàng. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra những thách thức về chất lượng, bảo mật và đạo đức cần được giải quyết để đảm bảo sự phát triển AI bền vững và có trách nhiệm.

https://theconversation.com/training-ai-requires-more-data-than-we-have-generating-synthetic-data-could-help-solve-this-challenge-232314