Эксперты считают, что синтетические данные могут стать проблемой для ИИ

Из-за ограничений в доступности реальных данных и высоких затрат на разметку компании начинают все чаще использовать синтетические данные для тренировки моделей. Например, компания Writer создала модель, обученную почти полностью на синтетических данных, сэкономив миллионы долларов. При этом неизвестно, насколько качественные ответы предоставляет данная модель.

Однако синтетические данные имеют свои риски. Если модели, генерирующие эти данные, содержат ошибки или предвзятость, то и синтетические данные будут такими же. Недавние исследования показывают, что чрезмерная зависимость от синтетических данных может ухудшить качество и разнообразие моделей.

ИИ-эксперты отмечают, что использование синтетических данных требует тщательной проверки и фильтрации, чтобы избежать ошибок и предвзятости. В будущем синтетические данные могут стать более полезными для обучения нейросетей, но пока что важно сочетать их с реальными данными для обеспечения надлежащего качества.

Ранее мы сообщали, что владельцы компаний рассказали, чем ИИ может быть полезен и как использовать его в бизнесе.