Синтетические данные: как фальшивки тренируют ИИ для реальных задач

Искусственный интеллект (ИИ) все активнее использует синтетические данные – созданные компьютером примеры, имитирующие реальные. Это связано с тем, что разработчики ИИ исчерпывают доступные реальные данные из сети и цифровых архивов.

Возникает парадокс: в науке подделка данных считается недопустимой, а информационный мир и так страдает от фейков. Как же тогда синтетические данные могут быть полезны? Не является ли это просто завуалированной формой обмана?

Ответ кроется в намерении и прозрачности. Синтетические данные обычно не создаются для манипулирования результатами или введения людей в заблуждение. Более того, в некоторых случаях этические нормы могут требовать их использования. Например, публикация реальных фотографий людей нарушает их конфиденциальность, тогда как синтетические изображения предоставляют аналогичную пользу с гарантиями приватности.

Есть и другие причины растущего применения синтетических данных. Некоторые явления настолько редки, что практически не представлены в реальных наборах данных. Вместо того чтобы оставлять эти пробелы, исследователи могут их моделировать. Также сбор реальных данных может быть дорогостоящим или даже рискованным. Представьте себе сбор данных для беспилотного автомобиля во время шторма или на грунтовых дорогах – гораздо эффективнее и безопаснее генерировать такие данные виртуально.

Как создаются синтетические данные

Для обучения ИИ требуются большие объемы данных. Как и у людей, чем больше ИИ обучается, тем лучше его производительность. Исследователи давно знают, что при нехватке данных можно использовать аугментацию данных – например, поворачивая или масштабируя существующие изображения для получения дополнительных обучающих примеров. Синтетические данные – это аугментация данных на стероидах: вместо небольших изменений создаются совершенно новые изображения.

Существует два основных подхода к созданию синтетических данных:

Модели, основанные на правилах или физике: Используются, например, законы оптики для моделирования того, как сцена будет выглядеть при определенных положениях и ориентациях объектов.
Генеративный ИИ: Современные генеративные модели обучаются на огромных объемах данных и способны создавать поразительно реалистичные тексты, аудио, изображения и видео. Этот подход обеспечивает гибкость для производства больших и разнообразных наборов данных.

Общий принцип обоих подходов: если данные не поступают напрямую из реального мира, они должны исходить из реалистичной модели этого мира.

Недостатки и риски

Важно помнить, что синтетические данные – не панацея. Их надежность зависит от моделей реальности, на которых они основаны, а даже лучшие научные или генеративные модели имеют свои слабости.

Исследователи должны быть осторожны с потенциальными предвзятостями и неточностями в генерируемых данных. Например, моделирование экосистемы страхования жилья для выявления мошенничества может содержать несправедливые предположения о районах или типах собственности. Преимущества таких данных необходимо сопоставлять с рисками для справедливости и равенства.

Также важно сохранять четкое различие между моделями и симуляциями с одной стороны и реальным миром с другой. Синтетические данные бесценны для обучения и тестирования ИИ, но при развертывании ИИ в реальном мире его производительность и безопасность должны быть подтверждены реальными, а не смоделированными данными – как по техническим, так и по этическим соображениям.

Будущие исследования в области синтетических данных для ИИ столкнутся с множеством вызовов – этических, научных и инженерных. По мере того как синтетические данные становятся более реалистичными, они будут полезнее для обучения ИИ, но и легче поддаваться злоупотреблениям. Например, все более реалистичные синтетические изображения могут использоваться для создания убедительных дипфейков.

Исследователи и компании, занимающиеся ИИ, должны вести четкий учет того, какие данные являются синтетическими и почему они были созданы. Ясное раскрытие информации о том, какие части обучающих данных реальны, а какие – синтетичны, является ключевым аспектом ответственного производства моделей ИИ. Закон Калифорнии «Генеративный искусственный интеллект: прозрачность обучающих данных», вступающий в силу 1 января 2026 года, обязывает разработчиков ИИ раскрывать факт использования синтетических данных при обучении своих моделей.

Исследователи также должны изучать, как ошибки в симуляциях или моделях могут приводить к некорректным данным. Тщательная работа поможет сохранить синтетические данные прозрачными, надежными и заслуживающими доверия.

Сохраняя связь с реальностью

Большинство систем ИИ учатся, находя закономерности в данных. Исследователи могут улучшить их способность делать это, добавляя синтетические данные. Однако ИИ не обладает чувством реальности или истины. Желание оставаться в контакте с реальностью и искать истину присуще людям, а не машинам. Человеческое суждение и надзор при использовании синтетических данных останутся незаменимыми для будущего.

В следующий раз, когда вы воспользуетесь интересной функцией ИИ на своем смартфоне, подумайте, не сыграли ли в этом роль синтетические данные. Наши ИИ могут учиться на синтетических данных, но реальность остается конечным источником наших знаний и окончательным судьей наших творений.