Inga produkter i varukorgen.
”Syntetiska data är nyckeln till säkrare och mer innovativa ai-lösningar”
krönika Syntetiska data spelar en allt viktigare roll i utvecklingen av nya ai-modeller. Samtidigt som efterfrågan på träningsdata ökar i många branscher blir kraven på integritet allt större. Syntetiska data erbjuder en lösning som kan skapa mer rättvisa, effektiva och säkra AI-lösningar. Det skriver Josefin Rosén på SAS Institute i en krönika.
Josefin Rosén, foto: SAS Institute.
Idag är data både en av våra mest värdefulla resurser och en av våra största utmaningar. Trots de enorma mängder data som genereras globalt är det ofta svårt att hitta lämplig data för att träna och förbättra ai-modeller. Bristande datakvalitet, krav på dataskydd och integritet, samt partiskhet i dataset utgör betydande hinder. Här kan syntetiska data spela en avgörande roll. Genom att skapa konstgjorda dataset som efterliknar verkliga mönster kan vi övervinna dessa utmaningar och öppna nya möjligheter för innovation.
Syntetiska data är dataset som genereras med hjälp av algoritmer för att efterlikna statistiska mönster och egenskaper i verkliga data utan att avslöja privat, identifierbar, eller känslig information. Dessa dataset används för att fylla luckor där data saknas eller av olika skäl inte kan eller får användas, säkerställa rättvis representation av hela populationen, eller simulera ovanliga scenarier. Till skillnad från anonymiserade data bevarar syntetiska data de statistiska relationerna från originalmaterialet. Därmed blir de användbara för att träna ai-modeller utan att exponera känslig information.
Nya möjligheter för flera branscher
Syntetiska data har redan visat sin potential i flera sektorer:
*Offentlig sektor: Genom att generera data som representerar även minoritetsgrupper i befolkningen kan syntetiska data bidra till minskad partiskhet och diskriminering i samhällsbeslut.
*Finansbranschen: Bedrägerier är en växande utmaning, men de flesta fall är ovanliga vilket gör det svårt att samla tillräckligt med data för att träna ai-modeller. Här kan man komplettera med syntetiska data för att stärka modellerna så att det blir möjligt att identifiera och förhindra brott.
*Telekombranschen: Här används syntetiska data för att simulera kundbeteenden och optimera nätverksdrift i realtid, vilket förbättrar både drift och kundupplevelser.
Skyddad integritet och förbättrad datakvalitet
En av de största fördelarna med syntetiska data är möjligheten att skydda individens integritet inom känsliga områden som hälso- och sjukvård. Det gör syntetiska data ovärderliga för forskning och analys.
Syntetiska data är också en lösning på problemet med skevhet i historiska dataset. Dessa dataset kan vara partiska, vilket leder till ai-modeller som inte fattar rättvisa beslut. Genom att balansera representationen i dataset med hjälp av syntetiska data bidrar man till mer inkluderande och rättvisa modeller.
Trots fördelarna kräver syntetiska data noggrann validering och styrning. Om de speglar originaldata alltför noggrant kan anonymiteten äventyras. För att undvika detta behövs robusta plattformar som underlättar validering och säkerställer transparens och spårbarhet genom hela processen för datahantering och modellutveckling.
Framtidens drivkraft för ai
Syntetiska data fungerar som en katalysator för innovation. De möjliggör snabbare utveckling av ai-modeller, sänker kostnader och förbättrar datakvaliteten. Oavsett om det handlar om att bekämpa bedrägerier, förbättra samhällstjänster eller skapa nästa generations ai-lösningar, kommer syntetiska data att spela en central roll i att forma framtidens samhälle.
Syntetiska data är mer än en teknisk lösning. De representerar en möjlighet att bygga en rättvisare, säkrare och mer innovativ värld.
Josefin Rosén är expert på tillförlitlig och etisk ai-användning på SAS Institute
Denna artikel var tidigare publicerad på tidningen telekomidag.se
